【開源資安工具】用推翻結論減少誤報,Capital One 把漏洞檢測工具 VulnHunter 分享給全世界

用推翻結論減少誤報!結合 AI 代理與開源社群,金融巨頭推漏洞檢測工具 VulnHunter

美國大型金融控股企業 Capital One,近日推出一款開源且基於 AI 代理的資安漏洞檢測工具 VulnHunter,它會掃描程式碼中可能被利用的漏洞,進一步分析攻擊者將如何利用漏洞,最後提出針對性的修復方案。

雖然身為商業營利公司,但 Capital One 選擇以開源方式,釋出威力強大的資安檢測工具,多少令外界感到驚訝。對此 Capital One 資安長 Chris Nims 指出,主動向業界共享新工具的目標之一,就是希望在 AI 所驅動的資安攻擊,未來變得太過廉價且強大之前,縮短防禦方進行應變的空窗時間。

三階段 AI 引擎,從進入點分析開始

根據官方說法,VulnHunter 擁有以三階段運作的 AI 引擎,並基於 Anthropic 的 Claude Opus 4.8 模型執行各種任務,包含分析、推理反證及最終的修復提案,這套流程既能夠提高尋找漏洞的效率,也可以有效減少誤報風險。

首先在分析階段,傳統漏洞掃描工具通常採反向運作方式,先標記出看似危險的程式碼模式,然後再向後追蹤,並且尋找假設的攻擊者。

然而,VulnHunter 卻採用了「以攻擊者為優先的前向分析」工作流程,先找出程式碼當中,駭客可能用來入侵系統的進入點,比方說 API、文字輸入框或檔案上傳機制等,然後再透過應用程式的運作邏輯向前推演,判斷某條利用路徑是否真的能夠突破程式碼自身的防禦機制。

Capital One 認為,前述方法模擬了資深工程師探測軟體架構的方式,但將該流程透過 AI 自動化之後,其運作規模已經比起人類團隊來得大上許多。

推翻自身結論,給予具體建議

接著進入第二階段,VulnHunter 會執行一套結構化的推理工作流程,目標是為了推翻「自己所做的結論」。簡單來說,該工具內建的 AI 引擎會搜尋不成立的假設、攻擊路徑中的邏輯漏洞,以及可能阻礙攻擊成功的環境條件,任何未能通過內部驗證的檢測結果,皆會於開發人員取得報告之前自動剔除。

Capital One 導入推理與反證的理由非常明確,即是為了減輕開發人員在篩選誤報方面的負擔,畢竟這項長期存在的痛點,不僅會侵蝕人類對資安工具的信任,更會進一步拖慢開發速度。

最後於修復提案階段,VulnHunter 會從整個程式碼庫中蒐集佐證資料,繪製完整的有效攻擊路徑圖,闡明缺陷內容及攻擊者可能獲得的具體能力,並產生針對性的程式碼變更建議給工程團隊審查。官方強調,該工具的輸出結果並非是泛用的安全通報,而是一份具體且擁有情境意識的修補提案。

Capital One 表示,在發布 VulnHunter 之前,公司已於內部進行多次驗證,並在橫跨數十個業務領域,多前數千個程式碼儲存庫中執行測試,證明該漏洞掃描工具於識別、修復問題方面的速度和效率,遠遠超過團隊先前透過人力手動篩選,所能夠達到的規模和水準。

軟體供應鏈高度互聯,AI 威脅遠超以往

只不過,VulnHunter 創新的運作模式,並非是它最為特別的地方,該工具本身具備的「開源」特性,更反映出 Capital One 過去十年來,面對資安防禦思維的轉變。

Chris Nims 解釋,公司深深感覺到有必要將 VulnHunter 進行開源,畢竟現代軟體供應鏈彼此已經高度互聯,而 AI 所帶來的威脅,其規模也早就超越任何單一組織所能應對的範圍。

Chris Nims 說,保障軟體與數位環境的安全,其實是惠及開發者、企業,甚至是所有終端使用者的共同基礎,因此應對資安現況的防禦工具,就必須像它們所要保護的程式碼庫一樣,獲得廣泛的部署、測試與改進。

一筆價值 8,000 萬美元的教訓

回顧 2019 年,Capital One 內部爆發重大資安事件,一名外部人士未經正式授權,即存取了該公司信用卡客戶的大量個人資料,包括姓名、地址、收入、社會安全號碼及相關銀行帳號等,而且事件直到三個月後才被察覺。

該起資安事件導致美國約有 1 億人、加拿大約有 600 萬人受到影響,美國當地多達 14 萬組社會安全號碼、約 8 萬個相關的銀行帳號,以及近 100 萬個加拿大社會保險號碼遭到洩露,雖然主嫌後續遭到逮捕,同時也未發現外流資料遭利用的跡象,但是對社會的影響與衝擊已經造成。

隨後,美國通貨監理局(OCC)對 Capital One 處以 8,000 萬美元罰款,認定該公司在將大量技術營運遷移到雲端時,未能充分識別及管理相關資安風險。

同時 OCC 也指責 Capital One 內部安全控制措施不足、資料外洩防範措施不完善,管理層亦未主動承擔責任,並同時命令該公司必須徹底整頓營運,提交全新的網路安全計畫供監管機構進行審查。

獨自應對風險,不如仰賴社群力量

即使 OCC 祭出重罰與整頓命令,但 Capital One 也沒有對新技術感到畏懼,反而開始以安全為核心,投入「開源優先」的技術轉型,大力投資軟體供應鏈資安方案、開源社群治理,以及透過 AI 所驅動的新形態防禦手段。

目前 Capital One 內部的開源計畫辦公室,已經升級到了第三代,負責管理全公司範圍內的開源軟體使用、貢獻及社群建設;該公司至今也發布超過 40 個開源專案,並對自身所依賴的外部專案,貢獻出上千項大小改進。

VulnHunter 稱得上是 Capital One 在資安與開源領域最重要的發展成果,它亦反映出大型企業普遍開始擁有的全新觀念,那就是在資安領域,分享工具通常會比獨自應對威脅來得更有效率。

畢竟,現代軟體供應鏈的連結已經太過緊密,以致於某個開源組件中的單一漏洞,便可能同時對數千家企業造成連鎖影響,而且無論個別企業的專有防禦機制多麼先進,皆無法從本質上解決,生態系內部「互聯共生」的主要問題。

寬鬆授權鼓勵參與,傳統措施不再足夠

Capital One 透過寬鬆的 Apache 2.0 授權條款釋出 VulnHunter,並且邀請全球資安研究社群對該工具進行壓力測試、功能擴充與各種改進,這不僅是有效透過群眾外包,強化自身的防禦基礎架構,同時也鞏固了更廣泛的資安生態系,而 VulnHunter 本身未來也有望在 Opus 4.8 以外的模型基礎下運作。

此外,VulnHunter 也反映出傳統的被動式資安措施,例如網路監控、修補已經漏洞,以及事件發生後才進行應變的行為,顯然已不再足夠。

隨著先進 AI 模型大幅降低駭客發現、利用漏洞的門檻,企業能夠發起應變的時機窗口,正在變得越來越短。

Capital One 認為,未來資安防禦的重點,將是在攻擊者發現之前,由企業先一步找出並修復自身程式的漏洞,這才是唯一持久、有效的防禦方法。

【推薦閱讀】

◆ 90% 資安任務交給專用小模型、成本降 50%:微軟如何用 MAI-Cyber-1-Flash 重寫企業防線?
◆ OpenAI 為何主動暫停一款強大的 AI?一場內部測試揭 Agent 資安新盲點
◆ 人類紅隊成功率僅 13%,GPT-Red 達 84%:OpenAI 如何讓 AI 攻擊 AI、強化下一代模型?

*本文開放合作夥伴轉載,參考資料:VentureBeatGitHub,首圖來源:Nano Banana 2

(責任編輯:鄒家彥)