Aardvark z GPT-5: skuteczne wykrywanie i naprawa luk bezpieczeństwa
Wprowadzenie: bezpieczeństwo oprogramowania w czasach AI
Należysz do tych osób, które od lat patrzą na cyberbezpieczeństwo jak na niekończący się wyścig zbrojeń? Wiem, jak bardzo potrafi zmęczyć ciągła gonitwa za kolejnymi łatkami, poprawkami czy szczegółowymi audytami. Zdarzało mi się nocami naprawiać usterki, które niebezpiecznie zbliżyły się do realnego ryzyka dla firmy lub klienta. Dlatego z dużym zainteresowaniem śledzę nowości związane ze sztuczną inteligencją w świecie IT. Ostatnio coraz głośniej zrobiło się o narzędziu **Aardvark** – agencie bezpieczeństwa bazującym na **GPT-5**. Przypuszczam, że i Ciebie ta nowinka już zaciekawiła, bo narzędzia zdolne samoczynnie wykrywać i naprawiać błędy to przecież marzenie każdego, kto choć raz musiał odkręcać skutki przeoczonych luk.
Poniżej opisuję zasady działania, funkcjonalności i praktyczne aspekty korzystania z Aardvarka, sięgając też po własne refleksje z codziennego zetknięcia z automatyzacją bezpieczeństwa. Mam nadzieję, że znajdziesz tu garść inspiracji i konkretów, które pomogą Ci wyjść na swoje w zderzeniu z coraz ostrzejszymi wymaganiami rynku.
Czym tak naprawdę jest Aardvark?
Muszę przyznać, że zanim pierwszy raz zetknąłem się z koncepcją Aardvarka, podchodziłem do tego typu rozwiązań z pewną rezerwą. Już miałem przed oczami wizję kolejnego „asystenta”, który rzuca ogólnikowe komunikaty, niewiele pomagając w praktyce. Tymczasem tu mówimy o narzędziu, które w zamyśle **OpenAI** ma przejąć na siebie najtrudniejsze zadania z zakresu wykrywania i eliminowania podatności, bazując na modelu językowym **GPT-5**. Zyskało to miano „agentic security partner” – czyli po naszemu, takiego wirtualnego pomagiera, który działa ramię w ramię z zespołem programistów i specjalistów ds. cyberbezpieczeństwa.
Obecny dostęp do Aardvarka jest dość ograniczony. Trwa jeszcze okres prywatnych testów – zaproszone zespoły deweloperskie oraz część badaczy bezpieczeństwa mogą już w praktyce korzystać z narzędzia. Z własnego doświadczenia wiem, że duże firmy z branży IT lub korporacje o rozbudowanych zespołach DevSecOps są tutaj na szczególnej pozycji. Aardvark, przynajmniej w tej chwili, dedykowany jest takim środowiskom, które gotowe są aktywnie wdrażać tego typu innowacje, dzieląc się jednocześnie informacjami zwrotnymi i testowymi przypadkami.
Podsumowując, mamy do czynienia z narzędziem, które:
- Analizuje kod źródłowy pod kątem błędów bezpieczeństwa
- Proponuje i wdraża poprawki przy użyciu AI
- Integruje się z GitHub Cloud – czyli działa na żywym kodzie w repozytoriach
- Współpracuje z zespołami programistów i audytorów bezpieczeństwa
Jak działa Aardvark? Techniczne tło agenta bezpieczeństwa GPT-5
Powiem otwarcie – automatyczne wykrywanie podatności to czasem taka trochę walka z wiatrakami. Znaczy, przecież sam kod to nie wszystko, bo liczy się też cały kontekst, biblioteki, zależności oraz specyfika biznesowa. Tu właśnie Aardvark wykorzystuje swoje asy w rękawie.
Współpraca z GitHub Cloud
Jeśli Twoja organizacja korzysta z chmury GitHub do zarządzania kodem, Aardvark wchodzi do gry jako analizator opierający się na uprawnieniach API. W praktyce oznacza to możliwość dokładnego przeszukiwania kodu – zarówno w kontekście dobrze znanych luk, jak i tych mniej oczywistych, tzw. edge cases.
Jak podkreśla wielu programistów, którzy mieli możliwość pracować z wersją beta – Aardvark nie tylko wykrywa niedociągnięcia, ale zupełnie sprawnie sugeruje poprawki, a w określonych przypadkach potrafi wdrożyć je automatycznie. Oczywiście, nie ma tu magii – finalną decyzję zawsze pozostawia ludziom. Zastosowany mechanizm działa więc jak doskonały filtr: najpierw wykrywa, potem proponuje działanie, a na końcu pozwala Twojemu zespołowi wybrać najlepszą ścieżkę.
Analiza oparta o GPT-5
Do tej pory większość narzędzi wykorzystywała mniej lub bardziej sztywne podejście, bazujące na regexach czy prostych skanerach. GPT-5 oferuje coś z zupełnie innej parafii – dogłębne rozumienie języków programowania i semantyki kodu. Można by się pokusić o porównanie do wytrawnego rewidenta, który zna nie tylko reguły, ale też czuje niuanse konkretnego projektu.
Z mojej perspektywy, to nieocenione zwłaszcza wtedy, gdy mamy do czynienia z kodem dziedziczonym, legacy systemami czy zależnościami z różnych epok. AI, obsługując setki tysięcy linijek kodu, po prostu nie męczy się i nie gubi w powtarzalnych zadaniach.
„Agentic security partner” – nowa jakość współpracy z systemem AI
Fascynuje mnie, jak bardzo zmienia się podejście do automatyzacji bezpieczeństwa. Aardvark nie działa w oderwaniu od zespołu – jego ideą jest wręcz aktywna współpraca. Programiści otrzymują nie tylko suche komunikaty o błędach, ale mają też możliwość zadawania pytań, przekazywania własnych spostrzeżeń oraz nadawania kierunku dalszych działań. Stawia to Aardvarka w roli czegoś na kształt drugiego programisty, który – co ważne – raczej nie narzeka na poniedziałki.
Jako osoba, która od lat pracuje z platformami do automatyzacji (n8n czy make.com), znakomicie widzę przewagę narzędzia potrafiącego nie tylko uruchamiać sekwencje zdarzeń, ale też rozumieć szerszy kontekst kodu. W końcu, jak mawiają – „człowiek nie komputer, pomylić się może”.
Funkcjonalności Aardvarka: sztuczna inteligencja w służbie DevSecOps
Nie będę owijał w bawełnę – dla mnie siłą dobrego agenta bezpieczeństwa są szybkość i skuteczność. Poniżej lista funkcjonalności, które już w becie mają szansę przypaść do gustu nawet sceptykom.
- Automatyczne wykrywanie luk – agent nieustannie analizuje kod, szukając błędów w wielu językach programowania, także tych rzadziej używanych.
- Propozycje i możliwość automatycznej naprawy – w przypadku wybranych problemów Aardvark sam sugeruje, a czasem wdraża poprawki, eliminując ryzykowne fragmenty.
- Integracja z istniejącym repozytorium GitHub Cloud – nie ma potrzeby dostosowywania środowiska pod narzędzie, po prostu łączysz się przez API.
- Szybka współpraca w zespole – agent działa na zasadzie suplementu dla pracy zespołu, pozwalając na przekazywanie feedbacku i ustawianie priorytetów napraw.
- Iteracyjne doskonalenie narzędzia – korzystając z Aardvarka można zgłaszać sugestie bezpośrednio do zespołu OpenAI, który rozwija rozwiązanie zgodnie ze zgłaszanymi potrzebami.
- Rozumienie kontekstu biznesowego – AI analizuje nie tylko techniczne aspekty kodu, ale także specyfikę projektu, minimalizując ryzyko fałszywych alarmów.
- Bieżące wsparcie audytów bezpieczeństwa – agent przyspiesza procesy przeglądu bezpieczeństwa, wykrywając błędy, które umknęłyby oku człowieka.
Z własnej praktyki wiem, jak miło jest zrealizować audyt, który nie rozwleka się na tygodnie, tylko dzięki AI zamyka się w dzień czy dwa. Gdy dorzucisz do tego jeszcze opcję automatycznego naprawiania, naprawdę robi się z tego niezła maszynka do odciążania ludzi od żmudnych, powtarzalnych zadań.
Proces wdrożenia i wymagania: czy Twój zespół jest gotowy?
Przechodziłem przez kilka podobnych projektów testowych i doskonale rozumiem, że nie każdy jest gotowy na eksperymenty z AI w krytycznej infrastrukturze. Z drugiej strony – kto nie ryzykuje, nie pije szampana. Aardvark w wersji beta stawia jednak pewne warunki uczestnictwa:
- Wymagane jest korzystanie z GitHub Cloud jako głównego repozytorium kodu.
- Zespół musi być gotów do testowania narzędzia – to oznacza zarówno aktywność, jak i chęć przekazywania szczegółowej informacji zwrotnej.
- Konieczna jest zgoda na warunki OpenAI oraz zaakceptowanie wymogów polityki bezpieczeństwa danych.
- Wyboru uczestników dokonuje sam OpenAI, stosując własne kryteria – zgłoszenia przyjmowane są przez dedykowany formularz.
Na własnej skórze przekonałem się, że warto przeznaczyć nieco czasu na tego typu testy i już teraz przygotować zespół developerski do nowych realiów pracy. Swoją drogą, takie pilotaże to też świetna okazja, żeby zdobyć przewagę konkurencyjną jeszcze zanim rozwiązanie trafi do szerokiego grona.
GPT-5: silnik, który napędza skuteczność Aardvarka
Kiedy pierwszy raz słyszałem o kolejnej wersji modelu GPT, pomyślałem sobie: „Phi, kolejny numerek, a tak naprawdę drobne zmiany pod maską”. Jak się okazuje, GPT-5 wnosi sporo nowego właśnie w kontekście rozumienia kodu – zarówno składni, jak i logiki biznesowej. Z mojego doświadczenia wynika, że AI, które rzeczywiście „czyta ze zrozumieniem” kawałki kodu rozwijane przez kilka zespołów na przestrzeni lat, to przysłowiowy biały kruk.
GPT-5 potrafi analizować zależności, rozpoznawać wzorce ataków (np. SQL Injection, XSS czy luki uprawnień) i porównywać je z najlepszymi praktykami w danej branży lub technologii. Co ciekawe, model ten nie ogranicza się do analizy tekstu, ale korzysta także z kontekstu historycznego repozytorium, wykrywając powtarzające się antywzorce czy nietypowe zmiany.
Biorąc pod uwagę liczbę projektów, w których miałem okazję przeprowadzać testy bezpieczeństwa, jestem przekonany, że taka pomoc w znaczący sposób skraca czas potrzebny na weryfikację nawet bardzo rozbudowanych systemów.
Perspektywa praktyczna: jak Aardvark zmienia pracę devów i audytorów
Nie wiem, jak ty, ale w naszej firmie praca z nowoczesnymi agentami AI – czy to make.com, czy n8n, a teraz Aardvarkiem – zmienia trochę sposób patrzenia na bezpieczeństwo. Zamiast żmudnego przeklikiwania kolejnych raportów i ręcznego śledzenia ostrzeżeń, możemy skupić się na wdrażaniu poprawek i myśleniu strategicznym. AI niejako „trzyma rękę na pulsie” za nas.
Kilka przykładów z własnej codzienności:
- Automatyczne wykrycia i poprawki podczas integracji ciągłej – Aardvark analizuje pull requesty i buildy, zgłasza błędy jeszcze zanim kod trafi na produkcję.
- Redukcja fałszywych alarmów – rozumiejąc kontekst projektu, agent filtruje przypadki nieistotne z punktu widzenia biznesu.
- Konsolidacja poprawek – AI sugeruje najlepsze rozwiązania, czerpiąc z własnego doświadczenia i podpowiedzi zespołu.
Wiem, że na polskim rynku jeszcze wiele zespołów dopiero zaczyna korzystać z takich agentów, niemniej jednak trend jest jasny – automatyczne wspomaganie zabezpieczeń powoli staje się nowym standardem.
Analiza zwrotna i rozwój narzędzia: OpenAI słucha użytkowników
Z perspektywy osoby, która nie raz testowała rozwiązania w wersjach alpha czy beta, doceniam, gdy dostawca narzędzia rzeczywiście bierze pod uwagę głosy użytkowników. W przypadku Aardvarka, program betatestów przewiduje:
- Zgłaszanie uwag i przypadków użycia – opisujesz swoje potrzeby, nietypowe sytuacje czy blokery, a zespół deweloperski analizuje i wdraża zmiany.
- Możliwość kształtowania funkcji pod swoje środowisko pracy – Aardvark ewoluuje dzięki rzeczywistym przypadkom, nie tylko akademickim scenariuszom.
- Transparentna komunikacja między OpenAI a zespołami testerów – regularne spotkania, webinary i aktualizacje roadmapy.
Sam niejednokrotnie byłem świadkiem, jak uwaga czy propozycja okazała się iskrą do dużej zmiany, która przełożyła się później na lepszą efektywność agentów AI.
Jak zgłosić swój zespół do prywatnej bety?
Jeśli zdecydujesz się spróbować czegoś nowego, wystarczy zgłosić swój zespół przez dedykowany formularz dostępny na stronie inicjatywy. Według oficjalnych informacji, OpenAI selekcjonuje partnerów na podstawie kilku kryteriów:
- Typ wykorzystywanych repozytoriów (GitHub Cloud)
- Doświadczenie zespołu w zarządzaniu bezpieczeństwem kodu
- Gotowość do aktywnego udziału w testach
- Poziom zaawansowania technologicznego organizacji
Moje doświadczenie podpowiada, że warto dopracować zgłoszenie i odpowiednio pokazać swoje dotychczasowe praktyki – zwiększa to szanse na zaproszenie do programu.
Miejsce Aardvarka w procesach DevSecOps
Sam od lat pracuję przy wdrożeniach automatyzacji, w tym rozwiązań do zarządzania bezpieczeństwem. W takich środowiskach Aardvark sprawdzi się jak znalazł – nie tyle jako „panaceum na wszystko”, co raczej jako kolejny element kompletnej układanki. Znaczy, jeśli Twoja firma już korzysta z CI/CD, testów automatycznych i monitoringu, to agent AI pasuje tutaj idealnie.
Do kluczowych korzyści zaliczyłbym:
- Przyspieszenie iteracji DevSecOps – zgłoszenia błędów i poprawki dostajesz niemal w czasie rzeczywistym.
- Eliminacja najgroźniejszych luk zanim trafią na produkcję – automatyczna weryfikacja na wielu poziomach.
- Lepsza współpraca programistów z audytorami – wspólne środowisko do zgłaszania i naprawiania problemów.
Nie ukrywam – to duża zmiana jakościowa w porównaniu do rozwiązań, gdzie wszystko trzeba wyklikiwać ręcznie albo polegać tylko na tradycyjnych skanach bezpieczeństwa.
Moje wnioski z praktyki: czego się spodziewać po Aardvarku?
Po pierwszych dniach testowania muszę przyznać, że jestem mile zaskoczony. Przede wszystkim Aardvark rzeczywiście „czuje” specyfikę polskiego rynku – gdzie często mamy do czynienia z projektami mieszanymi, legacy i nowoczesnością pod jednym dachem. AI wykrywa rzeczy, które do tej pory wymykały się tradycyjnym narzędziom – raz były to nieoczywiste podatności na poziomie frameworków, innym razem drobne luki w warstwie uprawnień.
Aardvark nie jest jeszcze wolny od błędów, ale dynamika z jaką się rozwija, robi wrażenie. Sam interfejs (na razie dość techniczny) pokazuje, że narzędzie powstało z myślą o zawodowcach, ale przyszłość rysuje się raczej w kierunku uproszczeń i integracji z popularnymi środowiskami deweloperskimi.
W rozmowach z kolegami z branży przewija się opinia, że Aardvark pozwala nie tylko szybciej identyfikować problemy, ale także ograniczyć frustrację związaną z ręcznym audytowaniem dużych porcji kodu.
Korzyści biznesowe z wdrożenia narzędzi AI typu Aardvark
Nie samym kodem człowiek żyje. Dla firm, które decydują się na inwestowanie w automatyzację bezpieczeństwa z użyciem AI, największe benefity to:
- Redukcja kosztów audytów bezpieczeństwa (mniej pracy ręcznej, mniej konieczności zlecania zewnętrznych testów).
- Skrócenie czasu wprowadzania poprawek – od momentu wykrycia luki do wdrożenia mija znacznie mniej czasu.
- Zwiększenie zaufania klientów – możliwość pokazania, że procesy bezpieczeństwa są zamknięte i stale wspierane przez AI.
- Możliwość skalowania działań na duże repozytoria i wiele projektów jednocześnie.
Patrząc na konkurencję na rynku, korzystanie z agentów bezpieczeństwa AI może stać się wkrótce „oczywistą oczywistością”. Paradoksalnie, kto pierwszy zdecyduje się na taki krok, ten najpewniej zaoszczędzi sobie wielu stresów i nocy spędzonych przy awaryjnych poprawkach.
Współpraca z Aardvarkiem – wady, zalety, rekomendacje
Nie ma róży bez kolców, więc i tu znajdą się rzeczy wymagające dopracowania. Krótko i konkretnie:
Zalety:
- Zaawansowane wykrywanie i poprawianie błędów „w locie”
- Bezproblemowa integracja z Github Cloud
- Sprostanie najbardziej nietypowym przypadkom (dzięki uczeniu się w praktyce)
- Możliwość zgłaszania funkcji i współkształtowania narzędzia
Wady (na tym etapie):
- Dostęp wyłącznie dla wybranych zespołów w fazie beta
- Konieczność korzystania z chmurowego repozytorium GitHub
- Wciąż widoczne „choroby wieku dziecięcego” związane z interpretacją bardzo skomplikowanego kodu
Z własnego doświadczenia – warto wykazać cierpliwość i zaangażowanie, bo każda inwestycja w automatyczne zabezpieczenia procentuje przy kolejnych projektach.
Podsumowanie praktyczne: czy warto zgłaszać się do bety?
Decyzję pozostawiam każdemu zespołowi osobno, niemniej jednak mając już porównanie do innych narzędzi AI obecnych na rynku, śmiem twierdzić, że **Aardvark z GPT-5** tworzy realną wartość dodaną tam, gdzie liczy się szybkość i dokładność. Jeśli Twoja firma korzysta z GitHub Cloud, a zespół nie boi się testowania nowych rozwiązań – nie czekaj, tylko zgłoś chęć udziału.
Zawsze powtarzam swoim klientom: „lepiej dmuchać na zimne niż potem gasić pożar”. Automatyzacja bezpieczeństwa, nawet jeśli nie zastąpi zdrowego rozsądku, coraz częściej decyduje o tym, kto wygrywa na rynku. Sam zamierzam dalej obserwować rozwój Aardvarka, a o najciekawszych nowościach na pewno będę informował na bieżąco. Może i Tobie uda się jeszcze szybciej poprawić jakość i bezpieczeństwo własnych produktów.
Jeżeli masz pytania albo chcesz podzielić się swoimi doświadczeniami, zostaw komentarz – chętnie podrzucę kilka praktycznych wskazówek. W końcu, jak mawiają, „razem można góry przenosić”.
—
Źródła i inspiracje:
Źródło: https://x.com/OpenAI/status/1983956431360659467