Die Bewertung von ChatGPTs Rolle in der Softwaresicherheit

Künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht, besonders mit der Entwicklung von grossen Sprachmodellen (LLMs). Eines der bekanntesten LLMs ist ChatGPT. Dieses Tool hat Aufmerksamkeit gewonnen, weil es bei verschiedenen Aufgaben hilft, die ein tiefes Verständnis der Sprache erfordern. Im Bereich der Software-Sicherheit wird das Potenzial von ChatGPT für Aufgaben angesehen, die dazu beitragen, die Sicherheit der entwickelten Software zu gewährleisten.

Software-Sicherheit ist eine ständige Herausforderung in der Software-Entwicklung. Mit vielen neuen Tools und Praktiken haben Entwickler oft Schwierigkeiten, mit den wachsenden Anforderungen an Sicherheitswissen Schritt zu halten. Es ist wichtig für sie, verschiedene Sicherheitsmuster und -praktiken zu verstehen und umzusetzen. Einige Bereiche, wie das Management von Softwareanfälligkeiten, benötigen spezielles Wissen, um Sicherheitsfehler zu erkennen und zu beheben. Deshalb suchen Entwickler häufig Informationen aus verschiedenen Quellen, einschliesslich sozialer Medien und empfohlenen Systemen.

Chatbots, also Programme, die Gespräche führen können, werden immer beliebter, um Informationen abzurufen und bei Aufgaben zu helfen. Sie ermöglichen es den Nutzern, Fragen in einfacher Sprache zu stellen. Während Chatbots in Bereichen wie Bildung und Marketing Anwendung finden, entwickelt sich ihre Nutzung in der Software-Sicherheit noch. Aktuelle Chatbots basieren oft auf einfachen Regeln und haben begrenzte Funktionen. Doch mit dem Aufkommen fortschrittlicherer LLMs entstehen neue Chancen für bessere Chatbots, wie ChatGPT.

ChatGPT nutzt einen modernen KI-Ansatz namens Generative Pretrained Transformer. Mit Milliarden von Parametern kann es auf komplexe Anfragen tiefgründige Antworten geben. Obwohl ChatGPT nicht speziell für den Softwarebereich entwickelt wurde, hat es einige grundlegende Kenntnisse, die bei Sicherheitsaufgaben helfen können. Es ist wichtig zu erkunden, was dieses Wissen bewirken kann, da viele Organisationen möglicherweise nicht die Ressourcen haben, um diese Modelle speziell für ihre Bereiche auszubilden. Diese Studie konzentriert sich darauf, die Rolle von ChatGPT bei der Unterstützung der Software-Sicherheit zu bewerten.

#Die Studie

Die Forschung bestand aus zwei Hauptteilen. Im ersten Teil wurde analysiert, wie Nutzer ChatGPT in Bezug auf Software-Sicherheit wahrnehmen, basierend auf Diskussionen auf Twitter. Viele Sicherheitsprofis haben ihre Gedanken und Erfahrungen beim Einsatz von ChatGPT für Sicherheitsaufgaben geteilt. Die allgemeine Meinung war, dass die Nutzer ChatGPT für bestimmte Software-Sicherheitsaufgaben hilfreich fanden, einschliesslich der Identifizierung von Sicherheitsrisiken und dem Abruf von Informationen.

Der zweite Teil der Studie beinhaltete praktische Tests von ChatGPT durch ein Experiment, das auf die Entdeckung von Schwachstellen fokussiert war, eine wichtige Aufgabe in der Software-Sicherheit. Die Forscher verwendeten reale Sicherheitsdaten, um zu prüfen, wie gut ChatGPT Schwachstellen erkennen konnte. Sie fanden jedoch heraus, dass ChatGPT oft allgemeine Informationen lieferte, die möglicherweise für den professionellen Einsatz nicht geeignet sind. Die Ergebnisse unterstreichen die Notwendigkeit weiterer Verbesserungen bei LLMs, um für die Software-Sicherheit anwendbar zu sein.

#Die Herausforderung der Software-Sicherheit

Software-Sicherheit ist ein entscheidender Aspekt der modernen Software-Entwicklung. Da Praktiken wie agile Entwicklung an Bedeutung gewinnen, wird die Sicherheit stärker betont. Dennoch zeigt die Forschung, dass Entwickler oft Schwierigkeiten haben, mit dem erforderlichen Wissen für die Aufrechterhaltung sicherer Software Schritt zu halten. Sicheres Programmieren zu lernen ist nicht einfach und erfordert oft Vertrautheit mit zahlreichen Mustern und Tools.

Spezialwissen ist entscheidend für Bereiche wie das Management von Softwareanfälligkeiten, wo das Erkennen und Behandeln von Schwachstellen spezifische Fähigkeiten erfordert. Viele Entwickler suchen auf sozialen Medien und anderen Systemen nach Informationen zur Software-Sicherheit.

Chatbots oder Gesprächsagenten können effektiv helfen, Informationen abzurufen und bei Aufgaben zu unterstützen. Durch die Verwendung natürlicher Sprache können sie die Interaktion der Nutzer mit komplexen Technologien verbessern. Das kann es einfacher machen, komplizierte Aufgaben zu erledigen.

Während Chatbots zunehmend in der Software-Entwicklung eingesetzt werden, ist ihre Rolle in der Software-Sicherheit noch im Entstehen. Aktuelle Sicherheits-Chatbots basieren oft auf einfachen Regeln und fehlen an fortschrittlichen Fähigkeiten. Doch die Fortschritte bei LLMs wie ChatGPT werden erwartet, dass sich dies ändert.

#Was ist ChatGPT?

ChatGPT ist ein Chatbot, der von OpenAI entwickelt wurde, und auf der GPT-Technologie (Generative Pretrained Transformer) basiert. Dieser moderne Ansatz ermöglicht es ChatGPT, bessere Antworten und Lösungen im Vergleich zu älteren Chatbots zu liefern.

Das Training eines LLM wie ChatGPT erfordert riesige Mengen an Daten und Rechenressourcen. Seit seiner Veröffentlichung haben viele Nutzer die Möglichkeiten von LLMs zum ersten Mal erlebt. Obwohl ChatGPT nicht speziell für Software-Aufgaben entwickelt wurde, hat es einige Kenntnisse entwickelt, die bei Software-Sicherheitsaufgaben helfen können. Es ist wichtig zu erforschen, wie gut ChatGPT diese Aufgaben erledigen kann, besonders da viele Organisationen möglicherweise nicht die Ressourcen haben, um LLMs speziell auszubilden.

#Forschungsziele

Das Hauptziel dieser Studie war es, das Potenzial von ChatGPT zu verstehen, um bei Software-Sicherheitsaufgaben zu helfen. Die Forscher wollten die Nutzerwahrnehmungen erkunden und die Praktikabilität von ChatGPT in realen Umgebungen bewerten.

1. Nutzerwahrnehmungen: Das erste Ziel war es zu sehen, was Nutzer über den Einsatz von ChatGPT für Software-Sicherheit denken. Dabei wurde untersucht, welche Diskussionen auf Twitter von Praktikern geführt wurden, die ChatGPT für sicherheitsrelevante Aufgaben genutzt haben.

2. Praktische Bewertung: Das zweite Ziel war es, ein Experiment durchzuführen, das die Praktikabilität der Nutzung von ChatGPT zur Entdeckung von Schwachstellen bewertete, einer wichtigen Sicherheitsaufgabe.

#Datensammlung

Um Einblicke in die Nutzerwahrnehmungen zu sammeln, konzentrierten sich die Forscher auf Daten von Twitter. Sie sammelten Tweets, die ChatGPT im Kontext von Software-Sicherheit diskutierten, unter Verwendung spezifischer Suchbegriffe. Diese Daten wurden zwischen Dezember 2022 und Februar 2023 gesammelt, während der ersten drei Monate der öffentlichen Verfügbarkeit von ChatGPT.

Insgesamt wurden über 7700 Tweets gesammelt, aber die Forscher schränkten es auf die 700 am meisten gelikten Tweets ein. Diese stark geliketen Tweets spiegeln oft breitere öffentliche Stimmungen wider und bieten wertvolle Einblicke darüber, wie Nutzer mit ChatGPT in Bezug auf Software-Sicherheit interagieren.

#Sammeln von Schwachstellendaten

Um die praktischen Fähigkeiten von ChatGPT zur Schwachstellenerkennung zu bewerten, verwendeten die Forscher Daten aus der National Vulnerability Database (NVD). Diese Datenbank wird vom National Institute of Standards and Technology verwaltet und enthält eine Fülle von Informationen über bekannte Schwachstellen.

Um sicherzustellen, dass die Analyse gültig war, konzentrierten sich die Forscher auf eine zufällige Stichprobe von 70 Schwachstellen, die nach dem Wissensstopp von ChatGPT veröffentlicht wurden. Dies wurde getan, um potenzielle Datenlecks aus den Trainingsdaten von ChatGPT zu vermeiden. Sie stellten auch sicher, dass die ausgewählten Schwachstellen direkt mit Code verbunden waren, der behoben wurde, was die Analyse erleichterte, wie gut ChatGPT Probleme identifizieren konnte.

#Wahrnehmungen von ChatGPT in der Software-Sicherheit

Die qualitative Analyse der Twitter-Daten zielte darauf ab, zu verstehen, wie Nutzer ChatGPT für Software-Sicherheit wahrnehmen. Einige Hauptdemografien wurden unter den Nutzern gefunden:

• Sicherheitspraktiker: Eine beträchtliche Anzahl von Nutzern waren Sicherheitsprofis, die sich mit Software-Sicherheitsaufgaben beschäftigten.
• Sicherheitsunternehmen: Mehrere Nutzer vertraten Organisationen, die Sicherheitslösungen anbieten.
• Software-Praktiker: Einige Nutzer waren in der Software-Entwicklung tätig, konzentrierten sich jedoch nicht speziell auf Sicherheit.
• Blogs: Bestimmte Konten waren mit Online-Publikationen verbunden, die Sicherheitsthemen diskutierten.

Die Ergebnisse zeigten, dass Sicherheitspraktiker, die das Feld verstehen, die Hauptdemografie waren, die das Potenzial von ChatGPT diskutierten. Das deutet darauf hin, dass KI-Chatbots bei Fachleuten, die in der Software-Sicherheit arbeiten, Interesse geweckt haben.

#Diskussionsthemen

Die Analyse hob auch verschiedene Bereiche hervor, in denen ChatGPT für Software-Sicherheitsaufgaben verwendet wurde. Die wichtigsten Themen waren:

1. Schwachstellenerkennung: Viele Nutzer diskutierten die Verwendung von ChatGPT zum Finden von Schwachstellen im Code. Einige äusserten sich begeistert über die Fähigkeit von ChatGPT, Probleme zu identifizieren, während andere an seiner Zuverlässigkeit zweifelten.

2. Schwachstellenausnutzung: Nutzer schauten sich an, wie ChatGPT möglicherweise beim Erstellen von Exploits zum Testen der Software-Sicherheit helfen könnte. Während einige dies für nützlich bei Penetrationstests hielten, wurden Bedenken hinsichtlich einer potenziellen missbräuchlichen Verwendung geäussert.

3. Informationsabruf: Einige Nutzer verwendeten ChatGPT als Tool zum Sammeln von Informationen und zum Lernen über Software-Sicherheit.

4. Code-Analyse: ChatGPT wurde manchmal zur Analyse von Code verwendet, um Schwachstellen oder Sicherheitsupdates zu verstehen.

5. Sonstige Anwendungen: Ein paar Nutzer erwähnten andere potenzielle Anwendungen wie Bedrohungsmodellierung, sichere Konfiguration und Schwachstellenberichterstattung.

Die Diskussionen zeigten eine Vielzahl von Erfahrungen, wobei viele Nutzer von den Möglichkeiten von ChatGPT begeistert waren, während andere Skepsis gegenüber seinen praktischen Anwendungen in realen Szenarien äusserten.

#Sentiment-Analyse

Die Forscher bewerteten auch das Sentiment der Diskussionen im Zusammenhang mit ChatGPT. Das allgemeine Sentiment war positiv, wobei viele Nutzer Optimismus bezüglich des Tools für Software-Sicherheit äusserten.

Es wurden jedoch Bedenken hinsichtlich der Zuverlässigkeit und Genauigkeit der Informationen geäussert, die von ChatGPT produziert wurden. Nutzer wiesen darauf hin, dass ChatGPT zwar plausibel klingende Antworten liefern könnte, die tatsächliche Nützlichkeit in praktischen Szenarien jedoch aufgrund des Mangels an tiefem Verständnis und Kontext begrenzt sein könnte.

Positive Stimmungen wurden besonders bei einfachen Anwendungsfällen festgestellt, bei denen ChatGPT anständige Leistungen zeigte. Im Gegensatz dazu wurden komplexere Anwendungen oft mit Skepsis betrachtet, was eine Kluft zwischen Erwartungen und Realität aufzeigte.

#Praktische Bewertung der ChatGPT-Ausgaben

In der zweiten Phase der Studie konzentrierten sich die Forscher darauf, wie gut ChatGPT Schwachstellen in realen Code-Schnipseln identifizieren konnte. Sie fanden heraus, dass ChatGPT in etwa 61% der getesteten Fälle Schwachstellen korrekt erkannte.

Die Forscher untersuchten die Arten von Informationen, die von ChatGPT bereitgestellt wurden, welche umfassten:

1. Beschreibungen: ChatGPT lieferte oft Beschreibungen identifizierter Schwachstellen. Viele davon waren jedoch verallgemeinert und boten keine detaillierte Anleitung.

2. Schwachstellenidentifikation: Während einige Schwachstellen korrekt markiert wurden, fehlten den Antworten oft spezifische umsetzbare Einblicke.

3. Sicherheitsrichtlinien: ChatGPT beinhaltete häufig allgemeine Sicherheitsbest Practices, die jedoch oft nicht auf die spezifischen gefundenen Schwachstellen abgestimmt waren.

4. Vorsichtiger Ton: Der Ton der Antworten von ChatGPT war meist vorsichtig, was in vielen Fällen Unsicherheit signalisierte. Das könnte das Vertrauen der Nutzer in die von ihm gelieferten Informationen mindern.

Insgesamt war ChatGPT zwar wertvoll für die Generierung von Ideen und die Diskussion von Sicherheitsfragen, jedoch zeigten die Ergebnisse erhebliche Einschränkungen in Bezug auf seine praktische Nutzung in professionellen Umgebungen. Viele Antworten waren übermässig allgemein, und der Mangel an Entschlossenheit in den bereitgestellten Informationen könnte effektive Entscheidungen behindern.

#Implikationen der Studie

Die Ergebnisse dieser Studie haben mehrere Implikationen für verschiedene Gruppen, die in der Software-Sicherheit tätig sind:

#Für Programmierer

Zu verstehen, wie ChatGPT Informationen bereitstellt, kann Programmierern helfen, das Tool effektiver zu nutzen. Indem sie erkennen, was sie von ChatGPT erwarten können, können sie bessere Entscheidungen darüber treffen, ob sie seinen Vorschlägen vertrauen.

#Für KI-Entwickler

Die Erkenntnisse aus dieser Studie können KI-Entwicklern helfen, effektivere Tools zu schaffen, die speziell für Software-Sicherheitsaufgaben zugeschnitten sind. Sicherzustellen, dass die Ausgaben klar, umsetzbar und nachvollziehbar für die Nutzer sind, kann die Zuverlässigkeit solcher Systeme verbessern.

#Für Sicherheitsforscher

Die Studie offenbarte Bedenken hinsichtlich des potenziellen Missbrauchs von KI-Tools wie ChatGPT für böswillige Zwecke. Forscher müssen dieses Thema weiter untersuchen, um Gegenmassnahmen gegen diese Risiken zu entwickeln.

#Fazit

Die Studie zielte darauf ab, das Potenzial von ChatGPT bei der Unterstützung von Software-Sicherheitsaufgaben durch Nutzerwahrnehmungen und praktische Bewertungen zu bewerten. Während ChatGPT vielversprechend für die Schwachstellenerkennung ist, war seine Leistung weniger als ideal.

Die Analyse öffentlicher Diskussionen deutet darauf hin, dass viele Praktiker optimistisch hinsichtlich der Fähigkeiten von ChatGPT sind. Dennoch bleiben die Ausgaben oft generisch und könnten in direkten Anwendungen in der Industrie nicht zuverlässig sein. Es gibt viele Möglichkeiten, spezialisierte LLMs für die Software-Sicherheit zu entwickeln, sodass Praktiker fortgeschrittenes Wissen effektiv nutzen können.

Diese Studie betont die Notwendigkeit weiterer Forschung und Entwicklung im Bereich von KI-Tools, die speziell für die Software-Sicherheit zugeschnitten sind. Mit den Fortschritten in der Technologie gibt es das Potenzial, robustere Lösungen zu schaffen, die Entwicklern erheblich helfen könnten, sichere Software zu erstellen.