Wie man einen KI-gesteuerten Code-Sicherheitsauditor aufbaut

Einfache Zusammenfassung

Ein intelligenter Code-Sicherheitsauditor, der KI nutzt, um automatisch potenzielle Schwachstellen in Softwareprojekten zu erkennen und zu melden, um die Entwicklungssicherheit und -effizienz zu verbessern.

Produktanforderungsdokument (PRD)

Ziele:

• Erstellen Sie einen intelligenten Code-Sicherheitsauditor, der mehrere Programmiersprachen analysieren kann
• Liefern Sie detaillierte Berichte über potenzielle Schwachstellen mit Bewertung der Schwere
• Bieten Sie Vorschläge zur Behebung identifizierter Sicherheitslücken
• Integrieren Sie es in beliebte Versionskontrollsysteme und CI/CD-Pipelines

Zielgruppe:

• Softwareentwickler
• Sicherheitsexperten
• DevOps-Teams

Schlüsselmerkmale:

1. KI-gesteuerte Code-Analyse
2. Mehrsprachige Unterstützung
3. Anpassbare Sicherheitsregeln
4. Integration mit Git-Repositorys
5. Detaillierte Schwachstellenberichte
6. Behebungsvorschläge
7. CI/CD-Pipeline-Integration
8. Benutzerfreundliches Dashboard

Benutzeranforderungen:

• Benutzerfreundliche Oberfläche zum Hochladen oder Verbinden von Code-Repositorys
• Möglichkeit zum Anpassen von Sicherheitsregeln und Empfindlichkeitsstufen
• Klare, umsetzbare Berichte über identifizierte Schwachstellen
• Integration in bestehende Entwicklungsabläufe
• Regelmäßige Updates des KI-Modells zur Erkennung neuer Arten von Schwachstellen

Benutzerflüsse

1. Repositoryanalyse:

   • Benutzer meldet sich an
   • Verbindet GitHub/GitLab-Konto oder lädt Code hoch
   • Startet Sicherheitsscan
   • Zeigt detaillierten Bericht über Schwachstellen an
   • Greift auf Behebungsvorschläge zu

2. CI/CD-Integration:

   • Benutzer konfiguriert Integration in die CI/CD-Pipeline
   • Code wird bei jedem Commit automatisch gescannt
   • Ergebnisse werden im Pipeline-Dashboard angezeigt
   • Benachrichtigungen für kritische Schwachstellen werden gesendet

3. Verwaltung benutzerdefinierter Regeln:

   • Benutzer navigiert zur Regelkonfigurationsseite
   • Erstellt oder ändert Sicherheitsregeln
   • Testet Regeln an Beispielcode
   • Wendet Regeln auf zukünftige Scans an

Technische Spezifikationen

• Frontend: React mit TypeScript
• Backend: Node.js mit Express
• Datenbank: PostgreSQL
• KI/ML: TensorFlow.js für die Erkennung von Schwachstellen
• API: RESTful-Architektur
• Authentifizierung: JWT mit OAuth für Git-Integration
• CI/CD: Jenkins oder GitLab CI
• Containerisierung: Docker
• Cloud-Hosting: AWS oder Google Cloud Platform

API-Endpunkte

• POST /api/auth/register
• POST /api/auth/login
• GET /api/projects
• POST /api/projects/scan
• GET /api/reports/{reportId}
• PUT /api/settings/rules
• GET /api/integrations/git
• POST /api/webhooks/ci

Datenbankschema

Benutzer:

• id (PK)
• email
• password_hash
• created_at
• last_login

Projekte:

• id (PK)
• user_id (FK)
• name
• repository_url
• last_scan_date

Scanberichte:

• id (PK)
• project_id (FK)
• scan_date
• vulnerability_count
• report_data (JSON)

Benutzerdefinierte Regeln:

• id (PK)
• user_id (FK)
• rule_name
• rule_definition
• severity

Dateistruktur

/src /components /Dashboard /ScanReport /RuleEditor /pages Home.tsx Login.tsx Project.tsx Settings.tsx /api auth.ts projects.ts reports.ts rules.ts /utils aiAnalyzer.ts gitIntegration.ts /styles global.css /public /assets logo.svg icons/ /server /routes /models /controllers /middleware /tests /unit /integration README.md package.json tsconfig.json Dockerfile .env.example

Implementierungsplan

1. Projekteinrichtung (1 Woche)

   • Initialisieren Sie das Repository und die Projektstruktur
   • Richten Sie die Entwicklungsumgebung und Tools ein

2. Backend-Entwicklung (3 Wochen)

   • Implementieren Sie Benutzerauthentifizierung und -autorisierung
   • Entwickeln Sie die zentralen API-Endpunkte
   • Erstellen Sie Datenbankmodelle und Migrationen

3. Integration des KI-Modells (2 Wochen)

   • Recherchieren und wählen Sie geeignete KI/ML-Bibliotheken aus
   • Implementieren Sie Code-Analyse-Algorithmen
   • Trainieren Sie das Anfangsmodell mit gängigen Schwachstellen

4. Frontend-Entwicklung (3 Wochen)

   • Erstellen Sie die Hauptanwendungskomponenten
   • Implementieren Sie die Benutzeroberfläche für Scans und Berichte
   • Entwickeln Sie Dashboard und Einstellungsseiten

5. Git-Integration (1 Woche)

   • Implementieren Sie den OAuth-Fluss für Git-Anbieter
   • Entwickeln Sie die Funktionalität zum Scannen von Repositorys

6. CI/CD-Integration (1 Woche)

   • Erstellen Sie Plugins/Erweiterungen für gängige CI/CD-Tools
   • Implementieren Sie Webhook-Handler für automatische Scans

7. Testen und Verfeinerung (2 Wochen)

   • Führen Sie gründliche Tests aller Funktionen durch
   • Verfeinern Sie das KI-Modell basierend auf den Testergebnissen
   • Optimieren Sie die Leistung und beheben Sie Fehler

8. Dokumentation und Bereitstellung (1 Woche)

   • Schreiben Sie Benutzer- und API-Dokumentation
   • Bereiten Sie Bereitstellungsskripts und -konfigurationen vor
   • Stellen Sie in der Produktionsumgebung bereit

Bereitstellungsstrategie

1. Verpacken Sie die Anwendung in Docker-Container
2. Richten Sie einen Kubernetes-Cluster auf dem gewählten Cloud-Anbieter (AWS EKS oder GCP GKE) ein
3. Konfigurieren Sie eine CI/CD-Pipeline für automatische Tests und Bereitstellung
4. Verwenden Sie Helm-Charts für das Management von Kubernetes-Bereitstellungen
5. Implementieren Sie Auto-Scaling basierend auf der Auslastung
6. Richten Sie Überwachung und Protokollierung ein (z.B. Prometheus, Grafana, ELK-Stack)
7. Konfigurieren Sie regelmäßige Datenbankbackups
8. Implementieren Sie eine Blau-Grün-Bereitstellungsstrategie für unterbrechungsfreie Updates

Designbegründung

• React und TypeScript wurden für ein robustes, typsicheres Frontend-Entwicklungserlebnis gewählt
• Node.js-Backend für JavaScript-Konsistenz über den gesamten Stack und ein hervorragendes Paketökosystem
• PostgreSQL wurde für seine Zuverlässigkeit und Unterstützung für JSON-Datentypen (nützlich für die Speicherung von Scanberichten) ausgewählt
• TensorFlow.js ermöglicht KI-Funktionalität, die sowohl serverseitig als auch möglicherweise clientseitig für schnellere Analysen ausgeführt werden kann
• RESTful-API-Design für breite Kompatibilität und einfache Integration
• Docker und Kubernetes für Skalierbarkeit und einfache Bereitstellung in verschiedenen Umgebungen
• Modularer Dateiaufbau zur Förderung der Wiederverwendbarkeit von Code und einfacheren Wartung