Samenvatting
Threat Model Mentor GPT is an AI-powered tool created by Pure Storage that automates threat modeling and democratizes cybersecurity expertise.
In de huidige hyperconcurrerende en snelle softwareontwikkelingswereld is het waarborgen van beveiliging geen luxe – het is een noodzaak. Toch blijft een van de meest kritieke componenten van veilig systeemontwerp, bedreigingsmodellering, voor veel teams buiten bereik vanwege de complexiteit en de gespecialiseerde expertise die het vereist.
Bij Pure Storage wilden we de aangepaste GPT-capaciteit van OpenAI gebruiken om een “Threat Model Mentor GPT” te creëren om deze kloof te overbruggen. Deze AI-aangedreven tool is ontworpen om bedreigingsmodellering te vereenvoudigen en te democratiseren en stelt teams in staat om beveiligingsrisico’s vroeg in de ontwikkelingslevenscyclus te identificeren, te beoordelen en te beperken. Dit is het verhaal van hoe we het hebben gebouwd en hoe het een revolutie teweegbrengt in veilige softwareontwikkeling.
De probleemruimte begrijpen
Dreigingsmodellering is een fundamentele stap in het ontwerpen van veilige systemen, het identificeren van kwetsbaarheden en het beperken van risico’s. Kaderen zoals STRIDE bieden systematische benaderingen om bedreigingen te categoriseren, maar ze komen met aanzienlijke uitdagingen met zich mee:
- Gebrek aan expertise: Veel teams hebben geen toegang tot beveiligingsprofessionals die bekwaam zijn in het modelleren van bedreigingen. Deze kloof leidt vaak tot over het hoofd geziene kwetsbaarheden, waardoor het risico op datalekken en systeemgecompromitteerden toeneemt.
- Tijdsbeperkingen: Handmatige bedreigingsmodellering is resource-intensief en vertraagt vaak de tijdlijnen van projecten, waardoor het moeilijk is om te integreren in snel veranderende ontwikkelingscycli.
- Integratieproblemen: Het afstemmen van bedreigingsmodellering op moderne ontwikkelingsworkflows, waaronder DevOps en agile praktijken, is een aanzienlijke hindernis. Deze verkeerde uitlijning leidt vaak tot gefragmenteerde beveiligingsinspanningen.
We zagen een kans om een AI-aangedreven tool te bouwen die bedreigingsmodellering automatiseert, bruikbare inzichten biedt en naadloos integreert in bestaande workflows om deze kloof te overbruggen.
Opbouwen van bedreigingsmodel Mentor GPT
Ons doel was ambitieus en toch duidelijk: het toegankelijk maken van bedreigingsmodellen voor iedereen. Of u nu een doorgewinterde beveiligingsingenieur bent of een ontwikkelaar die nieuw is in het concept, Threat Model Mentor GPT streeft ernaar:
- Vereenvoudig het bedreigingsmodelleringsproces.
- Stel teams in staat om risico’s vroeg in de ontwikkelingslevenscyclus te identificeren en te beperken.
- Integreer naadloos in DevSecOps-workflows.
Om dit te bereiken, hebben we geavanceerde AI-mogelijkheden gecombineerd met diepgaande beveiligingskennis.
1. Onderzoek en kennisverzameling
De basis van Threat Model Mentor GPT ligt in gevestigde beveiligingskaders, zoals:
- STRIDE: Een methodologie voor het identificeren van bedreigingen met betrekking tot spoofing, sabotage, weigering, openbaarmaking van informatie, Denial of Service en het verhogen van het recht.
- OWASP: Een schat aan best practices voor applicatiebeveiliging.
- Real-world use cases: We hebben onderzocht hoe bedreigingsmodellering wordt toegepast op API’s, Microservices en cloudomgevingen.
2. Ontwerpen van de architectuur
We richtten ons op het opsplitsen van systemen in belangrijke componenten:
- Vertrouwensgrenzen: Waar de controle verschuift tussen entiteiten, zoals tussen een gebruiker en een API
- Entiteiten en processen: Identificatie van actoren en acties binnen het systeem
- Datastromen: In kaart brengen hoe data door het systeem beweegt
De bot kreeg de opdracht om deze elementen te ontleden van gebruikersinputs, waardoor nauwkeurige identificatie van bedreigingen mogelijk is.
3. Belangrijke functies bouwen
Om maximale waarde te bieden, hebben we functies ontwikkeld zoals:
- Interactieve systeemdecompositie: Gebruikers kunnen hun systeem beschrijven met behulp van een breed scala aan artefacten, zoals ontwerpdocumenten, blokdiagramafbeeldingen, broncode, implementatiescripts, enz., en de AI brengt de componenten en bedreigingsgrenzen in kaart.
- Geautomatiseerde STRIDE-categorisatie: De AI past STRIDE toe om bedreigingen voor elk onderdeel en elke grens te identificeren.
- Aanbevelingen voor mitigatie: Bruikbaar advies afgestemd op de bedreigingen en het systeemontwerp.
4. Integratie met ontwikkelingsworkflows
We hebben ervoor gezorgd dat Threat Model Mentor GPT kon worden geïntegreerd met moderne tools zoals:
- CI/CD-pijplijnen voor Doorlopend monitoren
- Projectmanagementplatforms zoals JIRA voor het volgen van bedreigingen en mitigaties
Verwachte output van bedreigingsmodel Mentor GPT
Wanneer teams Threat Model Mentor GPT gebruiken, kunnen ze een uitgebreide en bruikbare output verwachten, waaronder:
| Uitvoercomponent | Omschrijving | Voorbeelden |
| 1. Gedecomposeerd systeemmodel | Splitst het systeem op in vertrouwensgrenzen, entiteiten, datastromen en processen | Entiteiten: Gebruiker, database, APIData-stromen: HTTP-verzoeken, databasequery’sVertrouwensgrenzen: Tussen gebruiker en API, API en database |
| 2. STRIDE-categorisatie | Brengt bedreigingen in kaart voor systeemcomponenten op basis van STRIDE-methodologie | Gebruikersverificatie: SpoofingDataoverdracht: SabotageAuditlogs: WeigeringOpgeslagen data: Openbaarmaking van informatieBeschikbaarheid van diensten: ServiceweigeringToegangscontrole: Verhoging van het recht |
| 3. Geïdentificeerde bedreigingen | Geeft een lijst van specifieke bedreigingen die relevant zijn voor het systeemontwerp | – Diefstal van inloggegevens via phishing- Ongeoorloofde wijziging van data via API-sabotage- Blootstelling aan gevoelige informatie in logs |
| 4. Mitigatiestrategieën | Geeft bruikbare aanbevelingen om geïdentificeerde bedreigingen aan te pakken | – Gebruik MFA voor authenticatie (Spoofing)- Schakel HTTPS/TLS in voor veilige dataoverdracht (Tampering)- Implementeer logging met beveiligde opslag (Repudiation) |
| 5. Risicoprioritering | Rangschikt bedreigingen op basis van waarschijnlijkheid en potentiële impact | – Hoog: API-tokenlekkage- Gemiddeld: Ongeautoriseerde databasetoegang- Laag: Verkeerd geconfigureerd logsysteem |
| 6. Aanbevolen controles | Beveelt specifieke controles of tools aan om de systeembeveiliging te verbeteren | – AWS S3-versies en Object Lock inschakelen- IAM-rollen met de minste toegangsrechten gebruiken- Integreer met een WAF voor API-beveiliging |
| 7. Diagram-updates | Visuele weergave van het gedecomposeerde systeem met bijgewerkte annotaties voor bedreigingen en mitigaties | Bijgewerkt diagram met vertrouwensgrenzen, beveiligde datastromen en gemarkeerde componenten voor verdere beoordeling |
| 8. Richtlijnen voor documentatie | Biedt gedetailleerde richtlijnen voor het documenteren van het bedreigingsmodel | Sjabloonaanbevelingen voor het vastleggen van geïdentificeerde bedreigingen, risicobeperkende maatregelen en rationales in ontwerpdocumenten of wiki’s |
| 9. Bruikbare volgende stappen | Geeft een lijst met geprioriteerde acties voor ontwikkelaars en beveiligingsteams | – Implementeer tariefbeperking op API’s- Configureer S3-bucket-encryptie- Plan een follow-up review na implementatie |
| 10. Educatieve inzichten | Biedt leermateriaal met betrekking tot de geïdentificeerde bedreigingen en risicobeperkende maatregelen | Links naar STRIDE-methodologiegidsen, OWASP-resources en best practices voor veilig API-ontwerp |
Impact van bedreigingsmodel Mentor GPT
- Systeemdecompositie
- Teams beschrijven hun systeemarchitectuur, inclusief entiteiten, datastromen en vertrouwensgrenzen.
- Threat Model Mentor GPT genereert een visueel model en brengt potentiële bedreigingen in kaart.
- Identificatie en beperking van bedreigingen
- De tool categoriseert bedreigingen op basis van STRIDE en suggereert gerichte beperkingen.
- Teams ontvangen aanbevelingen zoals het inschakelen van encryptie, het implementeren van snelheidsbeperking of het gebruik van beveiligde logging.
- Prioritering en planning
- Bedreigingen worden gerangschikt op waarschijnlijkheid en impact, waardoor teams zich eerst op de meest kritieke problemen kunnen concentreren.
- Teams kunnen beperkingstaken plannen, ze integreren in hun workflows (bijv. JIRA) en de voortgang volgen.
- Continue integratie
- Door te integreren in CI/CD-pipelines zorgt Threat Model Mentor GPT ervoor dat bedreigingsmodellering een continu proces blijft tijdens de ontwikkeling.
- Educatieve waarde
- Voor teams die nieuw zijn op het gebied van bedreigingsmodellering, dient de AI als zowel een tool als een docent en legt bedreigingen en mitigaties uit in een gemakkelijk verteerbaar formaat.
Dit is hoe Threat Model Mentor GPT al een verschil maakt:
- Een team dat een op Microservices gebaseerde applicatie ontwerpde, identificeerde bedreigingen zoals API-sabotage en implementeerde binnen enkele dagen beperkingen, waardoor weken van handmatige inspanning werden bespaard.
- Ontwikkelaars die nieuw zijn op het gebied van cybersecurity hebben best practices geleerd door middel van de interactieve aanbevelingen van de tool, waardoor samenwerking met beveiligingsteams wordt bevorderd.
- Door te integreren in workflows, transformeerde de tool bedreigingsmodellering van een knelpunt in een enabler van veilige innovatie.
Conclusie
Threat Model Mentor GPT vertegenwoordigt een sprong voorwaarts in het toegankelijk, efficiënt en educatief maken van bedreigingsmodellen. Door AI te combineren met bewezen methodologieën, hebben we een tool gebouwd die de expertise op het gebied van cybersecurity democratiseert. Of u nu een ontwikkelaar, beveiligingsprofessional of productmanager bent, Threat Model Mentor GPT is er om u te helpen veilige systemen te ontwerpen en veranderende bedreigingen voor te blijven.
In volgende blogs presenteren we praktische toepassingen van het AI-ondersteunde bedreigingsmodelleringsproces en -technologie.
