Operacje bezpieczeństwa z AI

Operacje bezpieczeństwa ewoluowały od reaktywnego gaszenia pożarów do proaktywnych, napędzanych przez AI systemów obronnych. Ten przewodnik eksploruje, jak AI przekształca DevSecOps, umożliwiając automatyczne wykrywanie podatności, inteligentną analizę zagrożeń i szybką naprawę na dużą skalę.

Zrozumienie DevSecOps napędzanego przez AI

Nowoczesne operacje bezpieczeństwa integrują AI w całym cyklu życia rozwoju:

Bezpieczeństwo shift-left

Wczesne wykrywanie: Znajdź podatności podczas rozwoju
Automatyczne skanowanie: Ciągła analiza bezpieczeństwa
Przyjazne dla deweloperów: Zintegrowane z istniejącymi przepływami pracy
Opłacalne: Napraw problemy przed produkcją

Inteligentne wykrywanie zagrożeń

Analiza behawioralna: Wykryj anomalie w czasie rzeczywistym
Rozpoznawanie wzorców: Identyfikuj sygnatury ataków
Analityka predykcyjna: Przewiduj zagrożenia bezpieczeństwa
Adaptacyjna obrona: Ucz się z nowych wektorów ataków

Konfiguracja stosu bezpieczeństwa AI

PRD: Platforma operacji bezpieczeństwa napędzana przez AI

# PRD platformy operacji bezpieczeństwa

## Cel
Implementacja kompleksowego skanowania bezpieczeństwa i wykrywania zagrożeń napędzanego przez AI

## Wymagania
- Automatyczne skanowanie podatności w kodzie i zależnościach
- Wykrywanie i odpowiedź na zagrożenia w czasie rzeczywistym
- Automatyzacja zgodności dla SOC2, GDPR, HIPAA
- Skanowanie i rotacja sekretów
- Bezpieczeństwo kontenerów i Kubernetes

## Metryki sukcesu
- < 1 godzina średni czas wykrycia (MTTD)
- < 4 godziny średni czas odpowiedzi (MTTR)
- 100% pokrycie skanowania sekretów
- Zero krytycznych podatności w produkcji

Plan implementacji

# Użyj serwerów MCP bezpieczeństwa do kompleksowego pokrycia
"Połącz się z GitHub MCP do skanowania bezpieczeństwa repozytorium"
"Połącz się z Sentry MCP do monitorowania zdarzeń bezpieczeństwa"
"Połącz się z SonarQube MCP do jakości kodu i bezpieczeństwa"
"Połącz się z AWS/Azure MCP do postury bezpieczeństwa chmury"

# Zaplanuj implementację bezpieczeństwa
"Na podstawie analizy MCP, stwórz plan implementacji bezpieczeństwa:
1. Infrastruktura skanowania kodu
2. Wykrywanie zagrożeń w czasie wykonania
3. Automatyzacja zgodności
4. Przepływy pracy odpowiedzi na incydenty"

Lista zadań

- [ ] Konfiguracja połączeń serwera MCP bezpieczeństwa
- [ ] Wdrożenie pipeline'u skanowania kodu
- [ ] Implementacja wykrywania sekretów
- [ ] Konfiguracja monitorowania w czasie wykonania
- [ ] Tworzenie raportów zgodności
- [ ] Konfiguracja odpowiedzi na incydenty
- [ ] Testowanie przepływów pracy bezpieczeństwa
- [ ] Dokumentowanie procedur bezpieczeństwa

Instalacja narzędzi bezpieczeństwa i asystentów AI

Node.js
Python

# Instalacja narzędzi skanowania bezpieczeństwa
npm install --save-dev \
  @snyk/protect \
  npm-audit-html \
  eslint-plugin-security \
  better-sqlite3-multiple-ciphers

# Instalacja bibliotek integracji AI
npm install @anthropic-ai/sdk openai zod

# Instalacja narzędzi bezpieczeństwa
pip install \
  bandit \
  safety \
  semgrep \
  detect-secrets

# Instalacja bibliotek AI
pip install anthropic openai langchain

Konfiguracja skanera bezpieczeństwa napędzanego przez AI

import { Anthropic } from '@anthropic-ai/sdk';
import { execSync } from 'child_process';
import * as fs from 'fs';

interface SecurityFinding {
  severity: 'critical' | 'high' | 'medium' | 'low';
  type: string;
  file: string;
  line: number;
  description: string;
  recommendation: string;
  aiConfidence: number;
}

class AISecurityScanner {
  private anthropic: Anthropic;

  constructor() {
    this.anthropic = new Anthropic({
      apiKey: process.env.ANTHROPIC_API_KEY,
    });
  }

  async scanCodebase(): Promise<SecurityFinding[]> {
    // Uruchom tradycyjne narzędzia bezpieczeństwa
    const semgrepResults = this.runSemgrep();
    const dependencyResults = this.scanDependencies();
    const secretsResults = this.scanSecrets();

    // Analizuj z AI dla kontekstu i wzorców
    const aiAnalysis = await this.analyzeWithAI({
      semgrep: semgrepResults,
      dependencies: dependencyResults,
      secrets: secretsResults
    });

    return this.consolidateFindings(aiAnalysis);
  }

  private async analyzeWithAI(scanResults: any) {
    const prompt = `
    Przeanalizuj te wyniki skanowania bezpieczeństwa i:
    1. Zidentyfikuj krytyczne wzorce bezpieczeństwa
    2. Wykryj potencjalne łańcuchy ataków
    3. Zasugeruj priorytety naprawy
    4. Znajdź fałszywe pozytywne

    Wyniki: ${JSON.stringify(scanResults)}
    `;

    const response = await this.anthropic.messages.create({
      model: 'claude-4.1-opus-20240229',
      messages: [{ role: 'user', content: prompt }],
      max_tokens: 4096,
    });

    return JSON.parse(response.content[0].text);
  }

  private runSemgrep(): any {
    // Niestandardowe reguły generowane przez AI
    const customRules = `
    rules:
      - id: ai-sql-injection
        pattern-either:
          - pattern: |
              $QUERY = f"SELECT * FROM $TABLE WHERE $COLUMN = {$USER_INPUT}"
          - pattern: |
              db.execute($STR + $USER_INPUT)
        message: Potencjalna podatność SQL injection
        severity: ERROR

      - id: ai-auth-bypass
        pattern: |
          if ($USER.role == "admin" or $PARAM == "debug")
        message: Potencjalne obejście uwierzytelniania
        severity: WARNING
    `;

    fs.writeFileSync('.semgrep-ai.yml', customRules);
    const output = execSync('semgrep --config=.semgrep-ai.yml --json .');
    return JSON.parse(output.toString());
  }
}

Implementacja automatycznej naprawy podatności

import { AISecurityScanner } from './security-scanner';
import { generatePatch } from './ai-patch-generator';

class AutoRemediator {
  private scanner: AISecurityScanner;

  async remediateVulnerabilities() {
    const findings = await this.scanner.scanCodebase();

    for (const finding of findings) {
      if (finding.severity === 'critical' && finding.aiConfidence > 0.9) {
        await this.autoFix(finding);
      } else {
        await this.createSecurityPR(finding);
      }
    }
  }

  private async autoFix(finding: SecurityFinding) {
    // Generuj naprawę z AI
    const patch = await generatePatch({
      vulnerability: finding,
      context: await this.getCodeContext(finding.file, finding.line),
      securityBestPractices: this.loadSecurityPatterns()
    });

    // Zastosuj patch z walidacją
    if (await this.validatePatch(patch)) {
      await this.applyPatch(patch);
      await this.runSecurityTests();
    }
  }

  private async createSecurityPR(finding: SecurityFinding) {
    const prBody = `
    ## Znalezisko bezpieczeństwa: ${finding.type}

    **Ważność**: ${finding.severity}
    **Plik**: ${finding.file}:${finding.line}
    **Pewność**: ${finding.aiConfidence * 100}%

    ### Opis
    ${finding.description}

    ### Rekomendacja
    ${finding.recommendation}

    ### Naprawa wygenerowana przez AI
    \`\`\`diff
    ${await this.generateSuggestedFix(finding)}
    \`\`\`

    ### Analiza wpływu bezpieczeństwa
    ${await this.analyzeSecurityImpact(finding)}
    `;

    await this.createPullRequest({
      title: `[Bezpieczeństwo] Napraw ${finding.type} w ${finding.file}`,
      body: prBody,
      branch: `security-fix-${finding.type}-${Date.now()}`
    });
  }
}

Ciągłe monitorowanie bezpieczeństwa

Wykrywanie zagrożeń w czasie rzeczywistym

# PRD: Monitorowanie bezpieczeństwa w czasie rzeczywistym
# Użyj serwerów MCP do kompleksowego monitorowania

"Połącz się z Sentry MCP dla zdarzeń bezpieczeństwa:
1. Pobierz ostatnie alerty bezpieczeństwa
2. Przeanalizuj wzorce błędów
3. Zidentyfikuj potencjalne ataki
4. Wygeneruj raport zagrożeń"

"Użyj GitHub MCP dla bezpieczeństwa kodu:
1. Skanuj pod kątem ujawnionych sekretów
2. Sprawdź poradniki bezpieczeństwa
3. Przejrzyj wpływ bezpieczeństwa PR
4. Monitoruj podatności zależności"

import { EventEmitter } from 'events';
import { OpenTelemetry } from '@opentelemetry/api';
import { anomalyDetection } from './ml-models';

class AIThreatDetector extends EventEmitter {
  private models = {
    behavioral: null,
    pattern: null,
    anomaly: null
  };

  async detectThreats(telemetryData: any) {
    // Analiza behawioralna
    const behaviorScore = await this.analyzeBehavior(telemetryData);

    // Dopasowanie wzorców do znanych ataków
    const patternMatches = await this.matchAttackPatterns(telemetryData);

    // Wykrywanie anomalii
    const anomalies = await this.detectAnomalies(telemetryData);

    // Silnik korelacji AI
    const threatAssessment = await this.correlateFindings({
      behavior: behaviorScore,
      patterns: patternMatches,
      anomalies: anomalies
    });

    if (threatAssessment.risk > 0.8) {
      this.emit('critical-threat', threatAssessment);
      await this.initiateResponse(threatAssessment);
    }
  }

  private async analyzeBehavior(data: any) {
    // Analiza behawioralna napędzana przez AI
    const features = this.extractBehavioralFeatures(data);
    const prediction = await this.models.behavioral.predict(features);

    // Sprawdź:
    // - Nietypowe wzorce dostępu
    // - Próby eskalacji uprawnień
    // - Wzorce eksfiltracji danych
    // - Wskaźniki ruchu bocznego

    return {
      score: prediction.confidence,
      indicators: prediction.behaviors,
      recommendations: await this.generateBehaviorResponse(prediction)
    };
  }

  private async initiateResponse(threat: any) {
    // Automatyczna orkiestracja odpowiedzi
    const response = await this.planResponse(threat);

    // Wykonaj działania odpowiedzi
    for (const action of response.actions) {
      await this.executeAction(action);
      await this.logAction(action);
    }

    // Powiadom zespół bezpieczeństwa
    await this.notifySecurityTeam(threat, response);
  }
}

Inteligentna analiza logów

class SecurityLogAnalyzer {
  private aiClient: Anthropic;

  async analyzeLogs(timeWindow: string) {
    const logs = await this.fetchLogs(timeWindow);

    // Korelacja logów napędzana przez AI
    const analysis = await this.aiClient.messages.create({
      model: 'claude-4.1-opus-20240229',
      messages: [{
        role: 'user',
        content: `
        Przeanalizuj te logi bezpieczeństwa pod kątem:
        1. Wzorców ataków (brute force, SQL injection, XSS, itp.)
        2. Anomalnego zachowania użytkowników
        3. Wskaźników kompromitacji systemu
        4. Prób eksfiltracji danych
        5. Korelacji między zdarzeniami

        Logi: ${JSON.stringify(logs)}

        Podaj strukturalną analizę z ocenami ważności.
        `
      }],
      max_tokens: 4096
    });

    return this.processAIAnalysis(analysis);
  }

  async detectAttackChains() {
    // Wykrywanie ataków wieloetapowych
    const query = `
      WITH attack_sequences AS (
        SELECT
          user_id,
          ip_address,
          array_agg(event_type ORDER BY timestamp) as event_chain,
          array_agg(timestamp ORDER BY timestamp) as timestamps
        FROM security_events
        WHERE timestamp > NOW() - INTERVAL '1 hour'
        GROUP BY user_id, ip_address
      )
      SELECT * FROM attack_sequences
      WHERE event_chain @> ARRAY['failed_login', 'privilege_check', 'data_access']
    `;

    const chains = await this.db.query(query);
    return this.analyzeAttackChains(chains);
  }
}

Bezpieczeństwo kontenerów i Kubernetes

# Użyj Kubernetes MCP do bezpieczeństwa klastra
"Połącz się z Kubernetes MCP i:
1. Skanuj polityki bezpieczeństwa podów
2. Sprawdź konfiguracje RBAC
3. Zidentyfikuj ujawnione usługi
4. Przejrzyj polityki sieciowe
5. Przeprowadź audyt obrazów kontenerów"

Skanowanie kontenerów
Polityki K8s

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: ai-security-scanner
data:
  scanner.py: |
    import anthropic
    import docker
    import json

    class ContainerSecurityScanner:
        def __init__(self):
            self.client = docker.from_env()
            self.ai = anthropic.Client()

        def scan_image(self, image_name):
            # Analiza warstw
            layers = self.analyze_layers(image_name)

            # Skanowanie podatności
            vulns = self.scan_vulnerabilities(image_name)

            # Audyt konfiguracji
            config = self.audit_configuration(image_name)

            # Ocena bezpieczeństwa AI
            assessment = self.ai_assessment({
                'layers': layers,
                'vulnerabilities': vulns,
                'configuration': config
            })

            return self.generate_report(assessment)

        def analyze_layers(self, image):
            # Sprawdź anty-wzorce bezpieczeństwa
            antipatterns = [
                'uruchamianie jako root',
                'ujawnione sekrety',
                'niepotrzebne pakiety',
                'przestarzałe obrazy bazowe'
            ]

            findings = []
            for layer in self.get_layers(image):
                for pattern in antipatterns:
                    if self.check_pattern(layer, pattern):
                        findings.append({
                            'layer': layer.id,
                            'issue': pattern,
                            'severity': self.assess_severity(pattern)
                        })

            return findings

apiVersion: policy/v1beta1
kind: PodSecurityPolicy
metadata:
  name: ai-enforced-security
spec:
  privileged: false
  allowPrivilegeEscalation: false
  requiredDropCapabilities:
    - ALL
  volumes:
    - 'configMap'
    - 'emptyDir'
    - 'projected'
    - 'secret'
    - 'downwardAPI'
    - 'persistentVolumeClaim'
  hostNetwork: false
  hostIPC: false
  hostPID: false
  runAsUser:
    rule: 'MustRunAsNonRoot'
  seLinux:
    rule: 'RunAsAny'
  supplementalGroups:
    rule: 'RunAsAny'
  fsGroup:
    rule: 'RunAsAny'
  readOnlyRootFilesystem: true
---
# Polityka sieciowa z regułami opartymi na AI
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: NetworkPolicy
metadata:
  name: ai-adaptive-network-policy
spec:
  podSelector:
    matchLabels:
      security-tier: sensitive
  policyTypes:
    - Ingress
    - Egress
  ingress:
    - from:
      - podSelector:
          matchLabels:
            security-clearance: high
      ports:
      - protocol: TCP
        port: 443
  egress:
    - to:
      - podSelector:
          matchLabels:
            service: security-scanner
      ports:
      - protocol: TCP
        port: 8080

Automatyzacja bezpieczeństwa API

# PRD: Brama bezpieczeństwa API
# Plan: Implementacja kompleksowej ochrony API

"Użyj Context7 do zbadania:
1. OWASP API Security Top 10
2. Najlepszych praktyk ograniczania szybkości
3. Wzorców bezpieczeństwa JWT
4. Implementacji bram API"

# Zadania:
# - [ ] Implementacja ograniczania szybkości
# - [ ] Dodanie middleware'u uwierzytelniania
# - [ ] Wdrożenie reguł WAF
# - [ ] Konfiguracja monitorowania API
# - [ ] Tworzenie nagłówków bezpieczeństwa

import { RequestHandler } from 'express';
import { z } from 'zod';
import { RateLimiter } from './rate-limiter';
import { ThreatIntelligence } from './threat-intel';

class AISecurityGateway {
  private threatIntel: ThreatIntelligence;
  private rateLimiter: RateLimiter;

  middleware(): RequestHandler {
    return async (req, res, next) => {
      try {
        // Analiza zagrożeń napędzana przez AI
        const threatScore = await this.analyzeThreatLevel(req);

        if (threatScore > 0.9) {
          return res.status(403).json({ error: 'Wykryto podejrzaną aktywność' });
        }

        // Adaptacyjne ograniczanie szybkości
        const rateLimit = await this.calculateRateLimit(req, threatScore);
        if (!await this.rateLimiter.check(req, rateLimit)) {
          return res.status(429).json({ error: 'Przekroczono limit szybkości' });
        }

        // Walidacja wejścia z AI
        await this.validateInput(req);

        // Dodaj nagłówki bezpieczeństwa
        this.addSecurityHeaders(res, threatScore);

        next();
      } catch (error) {
        this.handleSecurityError(error, res);
      }
    };
  }

  private async analyzeThreatLevel(req: any): Promise<number> {
    const features = {
      ip: req.ip,
      userAgent: req.headers['user-agent'],
      path: req.path,
      method: req.method,
      body: req.body,
      headers: req.headers,
      geoLocation: await this.getGeoLocation(req.ip),
      timeOfDay: new Date().getHours(),
      requestPattern: await this.getRequestPattern(req)
    };

    // Sprawdź inteligencję zagrożeń
    const threatData = await this.threatIntel.check(features.ip);

    // Ocena zagrożenia AI
    const aiScore = await this.calculateAIThreatScore(features, threatData);

    // Loguj do ciągłego uczenia
    await this.logThreatAnalysis(features, aiScore);

    return aiScore;
  }

  private async validateInput(req: any) {
    // Dynamiczne generowanie schematów na podstawie endpoint'u
    const schema = await this.generateValidationSchema(req.path, req.method);

    // Walidacja wzbogacona AI
    const validationResult = await this.aiValidate(req.body, schema);

    if (!validationResult.success) {
      throw new SecurityError('Wykryto nieprawidłowe dane wejściowe', validationResult.errors);
    }
  }
}

// Ochrona OWASP Top 10
class OWASPProtection {
  async protectAgainstInjection(input: string): Promise<string> {
    // Wykrywanie wstrzyknięć oparte na AI
    const injectionPatterns = await this.detectInjectionPatterns(input);

    if (injectionPatterns.length > 0) {
      throw new SecurityError('Wykryto próbę wstrzyknięcia', injectionPatterns);
    }

    // Generowanie zapytań parametryzowanych
    return this.sanitizeForQuery(input);
  }

  async preventXSS(content: string): Promise<string> {
    // Kontekstowa ochrona przed XSS
    const context = await this.detectRenderContext(content);

    switch (context) {
      case 'html':
        return this.escapeHTML(content);
      case 'javascript':
        return this.escapeJS(content);
      case 'css':
        return this.escapeCSS(content);
      case 'url':
        return this.escapeURL(content);
      default:
        return this.escapeAll(content);
    }
  }
}

Integracja testowania bezpieczeństwa

Używanie Playwright MCP do testowania bezpieczeństwa

# Połącz Playwright MCP do automatycznego testowania bezpieczeństwa
"Połącz się z Playwright MCP do automatycznego testowania bezpieczeństwa"

# Użyj MCP do testowania scenariuszy bezpieczeństwa
"Używając Playwright MCP:
1. Testuj podatności SQL injection
2. Zweryfikuj ochronę XSS
3. Sprawdź przepływy uwierzytelniania
4. Testuj ochronę CSRF
5. Waliduj bezpieczne nagłówki"

Konfiguracja testowania bezpieczeństwa napędzanego przez AI

import { test, expect } from '@playwright/test';
import { SecurityTester } from './ai-security-tester';

const securityTester = new SecurityTester();

test.describe('Testy bezpieczeństwa AI', () => {
  test('Ochrona przed SQL Injection', async ({ page }) => {
    const payloads = await securityTester.generateSQLIPayloads();

    for (const payload of payloads) {
      await page.goto('/login');
      await page.fill('#username', payload.username);
      await page.fill('#password', payload.password);
      await page.click('#submit');

      // Zweryfikuj ochronę
      const response = await page.waitForResponse('**/api/login');
      expect(response.status()).not.toBe(500);
      expect(await page.textContent('.error')).toContain('Nieprawidłowe dane uwierzytelniające');
    }
  });

  test('Ochrona XSS', async ({ page }) => {
    const xssVectors = await securityTester.generateXSSVectors();

    for (const vector of xssVectors) {
      await page.goto('/comment');
      await page.fill('#comment', vector);
      await page.click('#submit');

      // Sprawdź czy XSS zostało zablokowane
      const content = await page.textContent('.comment-display');
      expect(content).not.toContain('<script>');
      expect(content).toBe(securityTester.expectedSanitized(vector));
    }
  });

  test('Próby obejścia uwierzytelniania', async ({ page }) => {
    const bypassAttempts = await securityTester.generateAuthBypass();

    for (const attempt of bypassAttempts) {
      const response = await page.request.get('/api/admin', {
        headers: attempt.headers,
        params: attempt.params
      });

      expect(response.status()).toBe(401);
    }
  });
});

Implementacja ciągłego skanowania bezpieczeństwa

name: Skanowanie bezpieczeństwa AI

on:
  push:
  pull_request:
  schedule:
    - cron: '0 */4 * * *'  # Co 4 godziny

jobs:
  security-scan:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3

      - name: Skanowanie bezpieczeństwa napędzane przez AI
        run: |
          npm run security:ai-scan

      - name: Sprawdzenie podatności zależności
        run: |
          npm audit --json > audit.json
          node scripts/ai-analyze-vulnerabilities.js audit.json

      - name: Skanowanie bezpieczeństwa kontenerów
        run: |
          docker build -t app:scan .
          docker run --rm \
            -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \
            -v $(pwd):/workspace \
            ai-security-scanner:latest \
            scan app:scan

      - name: SAST z analizą AI
        run: |
          semgrep --config=auto --json > semgrep.json
          node scripts/ai-analyze-sast.js semgrep.json

      - name: Modelowanie zagrożeń AI
        run: |
          node scripts/ai-threat-model.js \
            --architecture docs/architecture.md \
            --data-flow docs/data-flow.md \
            --output threat-model.json

Automatyzacja zgodności

# PRD: Automatyczne zarządzanie zgodnością
# Plan: Implementacja skanowania i raportowania zgodności

"Użyj odpowiednich MCP do zgodności:
1. GitHub MCP do zgodności kodu
2. Database MCP do prywatności danych
3. Cloud MCP do zgodności infrastruktury
4. Dokumentuj odkrycia i luki"

# Zadania:
# - [ ] Mapowanie wymagań zgodności
# - [ ] Skanowanie pod kątem naruszeń
# - [ ] Generowanie dowodów
# - [ ] Tworzenie raportów audytu
# - [ ] Automatyzacja naprawy

class AIComplianceAutomation {
  private standards = {
    'SOC2': this.loadSOC2Requirements(),
    'GDPR': this.loadGDPRRequirements(),
    'HIPAA': this.loadHIPAARequirements(),
    'PCI-DSS': this.loadPCIDSSRequirements()
  };

  async assessCompliance(standard: string) {
    const requirements = this.standards[standard];
    const evidence = await this.collectEvidence();

    // Ocena zgodności AI
    const assessment = await this.aiAssess({
      standard,
      requirements,
      evidence,
      context: await this.getOrganizationContext()
    });

    return {
      score: assessment.complianceScore,
      gaps: assessment.gaps,
      recommendations: assessment.recommendations,
      automationOpportunities: assessment.automatable
    };
  }

  async generateComplianceReport(standard: string) {
    const assessment = await this.assessCompliance(standard);

    // Raport generowany przez AI
    const report = await this.aiClient.messages.create({
      model: 'claude-4.1-opus-20240229',
      messages: [{
        role: 'user',
        content: `
        Wygeneruj kompleksowy raport zgodności ${standard}:

        Ocena: ${JSON.stringify(assessment)}

        Uwzględnij:
        1. Podsumowanie wykonawcze
        2. Szczegółowe odkrycia
        3. Analizę ryzyka
        4. Mapę drogową naprawy
        5. Dokumentację dowodów
        `
      }],
      max_tokens: 8192
    });

    return this.formatReport(report);
  }

  async automateControls(gaps: any[]) {
    for (const gap of gaps) {
      if (gap.automatable) {
        const control = await this.generateControl(gap);
        await this.deployControl(control);
        await this.validateControl(control);
      }
    }
  }
}

// Automatyzacja prywatności
class PrivacyAutomation {
  async implementPrivacyByDesign() {
    // Minimalizacja danych
    await this.implementDataMinimization();

    // Zarządzanie zgodą
    await this.deployConsentManagement();

    // Prawo do usunięcia
    await this.implementDataDeletion();

    // Przenośność danych
    await this.enableDataExport();
  }

  async scanForPII() {
    const query = `
      SELECT
        table_name,
        column_name,
        data_type,
        ai_classify_pii(sample_data) as pii_type,
        ai_sensitivity_score(sample_data) as sensitivity
      FROM information_schema.columns
      JOIN LATERAL (
        SELECT array_agg(column_name) as sample_data
        FROM table_name
        LIMIT 100
      ) samples ON true
      WHERE ai_contains_pii(column_name, data_type)
    `;

    const piiLocations = await this.db.query(query);
    return this.generatePIIReport(piiLocations);
  }
}

Integracje bezpieczeństwa MCP

Używanie serwerów MCP do bezpieczeństwa

# Dostępne serwery MCP bezpieczeństwa

# 1. GitHub MCP do bezpieczeństwa repozytorium
"Użyj GitHub MCP do:
- Skanowania ujawnionych sekretów
- Monitorowania poradników bezpieczeństwa
- Sprawdzania reguł ochrony gałęzi
- Przeglądania polityk bezpieczeństwa"

# 2. Sentry MCP do monitorowania
"Użyj Sentry MCP do:
- Śledzenia zdarzeń bezpieczeństwa
- Monitorowania wzorców błędów
- Wykrywania anomalii
- Generowania alertów"

# 3. SonarQube MCP do bezpieczeństwa kodu
"Użyj SonarQube MCP do:
- Skanowania podatności
- Sprawdzania hotspotów bezpieczeństwa
- Monitorowania jakości kodu
- Śledzenia długu technicznego"

# 4. MCP dostawców chmury
"Użyj AWS/Azure/GCP MCP do:
- Sprawdzania polityk IAM
- Skanowania nieprawidłowych konfiguracji
- Monitorowania grup bezpieczeństwa
- Audytu dostępu do zasobów"

import { MCPClient } from '@modelcontextprotocol/sdk';

class SecurityMCPIntegration {
  private clients = {
    github: new MCPClient('github-mcp-server'),
    sentry: new MCPClient('sentry-mcp-server'),
    vault: new MCPClient('vault-mcp-server')
  };

  async scanGitHubSecrets() {
    // Skanowanie ujawnionych sekretów w GitHub
    const repos = await this.clients.github.listRepositories();

    for (const repo of repos) {
      const files = await this.clients.github.searchCode({
        query: 'password OR api_key OR secret',
        repo: repo.full_name
      });

      for (const file of files) {
        const content = await this.clients.github.getFileContent(file);
        const secrets = await this.detectSecrets(content);

        if (secrets.length > 0) {
          await this.remediateSecrets(repo, file, secrets);
        }
      }
    }
  }

  async monitorSecurityEvents() {
    // Monitorowanie bezpieczeństwa w czasie rzeczywistym z Sentry
    const events = await this.clients.sentry.getSecurityEvents({
      timeRange: '1h',
      severity: ['error', 'critical']
    });

    for (const event of events) {
      const analysis = await this.analyzeSecurityEvent(event);

      if (analysis.isThreat) {
        await this.respondToThreat(analysis);
      }
    }
  }

  async rotateSecrets() {
    // Automatyczna rotacja sekretów z Vault
    const secrets = await this.clients.vault.listSecrets();

    for (const secret of secrets) {
      if (await this.shouldRotate(secret)) {
        const newSecret = await this.generateSecureSecret(secret.type);
        await this.clients.vault.updateSecret(secret.path, newSecret);
        await this.updateApplicationSecrets(secret, newSecret);
      }
    }
  }
}

Najlepsze praktyki

Używanie serwerów MCP bezpieczeństwa

Bezpieczeństwo repozytorium

# GitHub MCP do kompleksowego bezpieczeństwa repo
"Użyj GitHub MCP do włączenia:
- Alertów Dependabot
- Skanowania sekretów
- Skanowania kodu z CodeQL
- Polityk bezpieczeństwa"

Monitorowanie i alarmowanie

# Sentry MCP do monitorowania bezpieczeństwa
"Skonfiguruj Sentry MCP do:
- Śledzenia niepowodzeń uwierzytelniania
- Monitorowania nadużyć API
- Wykrywania prób wstrzyknięć
- Alarmowania o anomaliach"

Bezpieczeństwo infrastruktury

# MCP chmur do infrastruktury
"Użyj MCP chmur do:
- Skanowania nieprawidłowych konfiguracji
- Sprawdzania postury zgodności
- Monitorowania wzorców dostępu
- Audytu zmian zasobów"

Bezpieczeństwo jako kod

export const securityPolicies = {
  authentication: {
    mfa: 'required',
    sessionTimeout: 3600,
    passwordPolicy: {
      minLength: 12,
      requireUppercase: true,
      requireNumbers: true,
      requireSpecial: true,
      preventReuse: 10
    }
  },
  encryption: {
    atRest: 'AES-256-GCM',
    inTransit: 'TLS 1.3',
    keyRotation: '90d'
  },
  monitoring: {
    logRetention: '1y',
    alertThreshold: 0.8,
    incidentResponse: '15m'
  }
};

Architektura zero trust

Nigdy nie ufaj: Weryfikuj wszystko
Najmniejsze uprawnienia: Minimalne prawa dostępu
Mikrosegmentacja: Izoluj obciążenia
Ciągła weryfikacja: Walidacja w czasie rzeczywistym

Rozwiązywanie problemów bezpieczeństwa

class BreachResponseAutomation {
  async handleDataBreach(incident: SecurityIncident) {
    // 1. Natychmiastowe powstrzymanie
    await this.isolateAffectedSystems(incident.systems);

    // 2. Zbieranie dowodów
    const evidence = await this.collectForensicData(incident);

    // 3. Ocena wpływu
    const impact = await this.assessBreachImpact(evidence);

    // 4. Automatyzacja powiadomień
    if (impact.affectsUsers) {
      await this.notifyAffectedUsers(impact.users);
    }

    // 5. Naprawa
    await this.executeRemediationPlan(incident, impact);

    // 6. Analiza po incydencie
    await this.generatePostMortem(incident, evidence, impact);
  }
}

class DDoSMitigation {
  async detectAndMitigate() {
    const trafficAnalysis = await this.analyzeTrafficPatterns();

    if (trafficAnalysis.isDDoS) {
      // Włącz ochronę DDoS
      await this.enableCloudflareProtection();

      // Implementuj ograniczanie szybkości
      await this.adaptiveRateLimiting(trafficAnalysis);

      // Blokuj złośliwe IP
      await this.blockMaliciousIPs(trafficAnalysis.sources);

      // Skaluj infrastrukturę
      await this.autoScale(trafficAnalysis.load);
    }
  }
}

Przyszłość bezpieczeństwa AI

Przyszłość operacji bezpieczeństwa będzie obejmować:

Autonomiczne systemy bezpieczeństwa: Samonaprawiająca się infrastruktura
Predykcyjną inteligencję zagrożeń: Przewidywanie ataków zanim się zdarzą
Kryptografię odporną na kwanty: Przygotowanie na zagrożenia komputerów kwantowych
AI przeciwko AI: Defensywne AI zwalczające ataki napędzane przez AI
Biometrię behawioralną: Zaawansowane uwierzytelnianie użytkowników
AI zachowujące prywatność: Bezpieczeństwo bez kompromitowania prywatności