วิธีใช้ Gemini ตรวจช่องโหว่และความปลอดภัยของโค้ด - COMSIAM – ศูนย์รวมไอที รีวิว Gadget SEO และบทความเทคโนโลยี

Google Gemini สามารถช่วยตรวจสอบ Source Code เพื่อค้นหาจุดที่อาจเกี่ยวข้องกับ Security เช่น Input Validation, Authentication, Authorization, SQL Injection, XSS, Secret ที่ถูก Hard-code, การจัดการไฟล์ และ Configuration ที่ไม่ปลอดภัยได้ โดยสามารถตรวจได้ทั้ง Code สั้น ๆ ไฟล์เดี่ยว Code Folder หรือ GitHub Repository ที่นำเข้าใน Gemini

แต่ต้องเข้าใจก่อนว่า Gemini ไม่ควรถูกใช้แทน Security Scanner หรือ Security Audit เต็มรูปแบบ เพราะ Generative AI สามารถมองข้ามช่องโหว่ แจ้ง False Positive หรือวิเคราะห์ Runtime Behavior ผิดได้ Google เองระบุว่าผู้ใช้ควร Review และ Test Code ที่ Generative AI สร้างหรืออธิบายเพื่อค้นหา Error, Bug และ Vulnerability ก่อนนำไปใช้งานจริง

วิธีที่เหมาะสมคือใช้ Gemini เป็น Security Review Assistant สำหรับช่วยค้นหาจุดเสี่ยง อธิบายสาเหตุ และเสนอวิธีแก้ จากนั้นยืนยันผลด้วย Code Review, Automated Security Tools และการทดสอบใน Environment จริง

❶ 🔐 Gemini ตรวจช่องโหว่ในโค้ดได้ไหม

ได้ในระดับการวิเคราะห์ Source Code และ Context ที่ให้ Gemini เห็น

ตัวอย่างสิ่งที่สามารถให้ Gemini ช่วยตรวจ ได้แก่

SQL Injection
Cross-Site Scripting หรือ XSS
Hard-coded API Key
Password หรือ Token ใน Source Code
Input Validation
Authentication Logic
Authorization Logic
File Upload
Path Handling
Command Execution
Unsafe Redirect
Error Message ที่เปิดเผยข้อมูล
Insecure Configuration
Session Handling
Cookie Security
API Security
Secret Management
Dependency Usage
Logging ข้อมูลสำคัญ
Permission ที่กว้างเกินไป
Code ที่เชื่อถือ User Input มากเกินไป

หาก Codebase มีหลายไฟล์ Gemini Apps ยังสามารถนำ Code Folder หรือ GitHub Repository เข้ามาเป็น Context เพื่อช่วยวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่าง Module ได้

❷ 🧠 Gemini ไม่ใช่ Security Scanner

เรื่องนี้สำคัญมาก

Gemini สามารถช่วยอ่านข้อความและวิเคราะห์ Pattern ของ Code แต่ไม่ได้หมายความว่าจะค้นพบช่องโหว่ทั้งหมด

เครื่องมือ Security แต่ละประเภททำหน้าที่ต่างกัน เช่น

SAST

Static Application Security Testing

ตรวจ Source Code หรือ Bytecode โดยไม่ต้อง Run Application

DAST

Dynamic Application Security Testing

ตรวจ Application ที่กำลังทำงาน

SCA

Software Composition Analysis

ตรวจ Dependency และช่องโหว่ใน Package

Secret Scanning

ค้นหา Token, Password หรือ Credential ที่ถูก Commit

Manual Code Review

มนุษย์ตรวจ Logic และ Architecture

Penetration Testing

ทดสอบ Security Behavior ของระบบตาม Scope ที่ได้รับอนุญาต

Gemini ควรถูกใช้เป็นอีก Layer หนึ่ง ไม่ใช่ Layer เดียว

❸ 📋 ข้อมูลที่ควรส่งให้ Gemini ก่อน Security Review

ถ้าต้องการผลลัพธ์ที่มีประโยชน์ ควรให้ Context มากกว่า Source Code อย่างเดียว

อย่างน้อยควรระบุ

ภาษา

เช่น

PHP
Python
JavaScript
Java
Go

Framework

เช่น

Laravel
Django
Express
Next.js
WordPress

Environment

เช่น

Frontend
Backend
REST API
Internal Tool
Public Website

Trust Boundary

ข้อมูลมาจากไหน

เช่น

Browser
API
Database
Uploaded File
Third-party API

Authentication

ระบบ Login ใช้อะไร

Data Sensitivity

ระบบมีข้อมูลสำคัญหรือไม่

ข้อมูลเหล่านี้ช่วยให้ Gemini วิเคราะห์ได้ตรง Context มากกว่า

❹ 🧠 Prompt สำหรับ Security Review ที่ใช้ได้ทันที

สามารถใช้ Prompt นี้เป็นแม่แบบ

“ช่วยทำ Security Review Source Code นี้

Environment:
[ระบุภาษา Framework และระบบ]

ระบบนี้:
[อธิบายหน้าที่]

ข้อมูลจากผู้ใช้:
[ระบุ Input]

ให้ตรวจเฉพาะสิ่งที่มีหลักฐานจาก Code และแบ่งผลเป็น:

ช่องโหว่ที่มีหลักฐานชัดเจน
จุดที่น่าสงสัยและต้องตรวจเพิ่ม
False Positive ที่อาจเกิดขึ้น
Severity โดยประมาณ
File และ Function ที่เกี่ยวข้อง
สาเหตุของปัญหา
วิธีแก้ที่เปลี่ยน Code น้อยที่สุด
Test ที่ควรสร้างหลังแก้
เครื่องมือ Security ที่ควรใช้ยืนยัน

ให้ตรวจเป็นพิเศษ:

Input Validation
SQL Injection
XSS
Authentication
Authorization
Secret Handling
File Handling
Command Execution
Error Handling
Logging

ถ้าไม่สามารถยืนยัน Vulnerability จาก Source Code ได้ ให้ระบุว่าต้องตรวจ Runtime เพิ่มแทนการฟันธง”

Prompt นี้ช่วยลดปัญหา Gemini แจ้งทุกอย่างเป็น Vulnerability โดยไม่มีหลักฐาน

❺ 🎯 ให้ Gemini แยก “พบจริง” กับ “น่าสงสัย”

อย่าใช้ Prompt

“หา Vulnerability ทั้งหมด”

อย่างเดียว

เพราะ AI อาจสร้างรายการยาวที่มี False Positive จำนวนมาก

ควรสั่งให้แบ่งเป็น

Confirmed from Code

มีหลักฐานชัดจาก Source

Potential Risk

มี Pattern น่าสงสัย แต่ต้องดู Context เพิ่ม

Requires Runtime Verification

Source Code อย่างเดียวไม่พอ

ตัวอย่างเช่น

เห็น Function ที่รับ User Input แล้วเรียก Database

แต่หาก Database Library ทำ Parameter Binding ภายในอย่างถูกต้อง ก็อาจไม่ใช่ SQL Injection

จึงต้องดู Context จริงก่อนสรุป

❻ 🗺️ เริ่ม Security Review จาก Data Flow

วิธีหนึ่งที่มีประสิทธิภาพคือให้ Gemini Trace ข้อมูลก่อน

ตัวอย่าง

User Input
↓
Route
↓
Controller
↓
Validation
↓
Service
↓
Database

Prompt

“Trace Input email ตั้งแต่ HTTP Request จนถึง Database Query แล้วระบุว่ามี Validation, Normalization และ Parameter Binding ตรงไหน”

วิธีนี้มีประโยชน์กว่าการค้นหา Keyword อย่างเดียว

เพราะ Security Bug จำนวนมากเกิดจากข้อมูลที่เดินผ่านหลาย Layer

❼ 🛡️ ตรวจ Input Validation

ทุก Input ที่มาจากภายนอกควรถูกมองว่าไม่น่าเชื่อถือจนกว่าจะผ่านการตรวจ

ตัวอย่าง Input

Form
URL Parameter
Query String
JSON Body
Header
Cookie
Uploaded File
Third-party API

Prompt

“ค้นหาทุก Entry Point ที่รับข้อมูลจากผู้ใช้ แล้วแสดงว่า Input ถูก Validate ที่ Layer ใด”

ควรตรวจ

Type
Length
Format
Range
Allowed Value
Required Field

ตาม Requirement

❽ ⚠️ Validation ไม่เท่ากับ Sanitization

สองคำนี้ต่างกัน

Validation

ตรวจว่าข้อมูลถูกต้องตามกฎหรือไม่

ตัวอย่าง

Age ต้องเป็น Integer ระหว่าง 0–120

Sanitization

ปรับข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่ต้องการ

ตัวอย่าง

Trim ช่องว่าง

อย่าให้ Gemini แนะนำให้ “Sanitize ทุกอย่าง” แล้วถือว่าปลอดภัย

Security ที่ดีควรเริ่มจาก

ข้อมูลอะไรได้รับอนุญาต

มากกว่า

จะลบ Character อันตรายตัวไหน

❾ 💉 วิธีใช้ Gemini ตรวจ SQL Injection

ตัวอย่าง PHP ที่ควรตรวจ

$sql = "SELECT * FROM users WHERE email = '" . $email . "'";

ปัญหาคือ User-controlled Data ถูกนำมาต่อกับ SQL String โดยตรง

Prompt

“ตรวจ Query ทั้ง Project และค้นหาจุดที่ User Input ถูก Concatenate เข้า SQL String โดยตรง”

แนวทางที่เหมาะสมกว่าคือใช้ Prepared Statement หรือ Parameterized Query ตาม Database Library

ตัวอย่าง PDO

$stmt = $pdo->prepare(
    "SELECT * FROM users WHERE email = :email"
);

$stmt->execute([
    "email" => $email,
]);

สิ่งที่ต้องตรวจเพิ่ม

แม้ใช้ Prepared Statement ก็ควรตรวจว่า Dynamic Part เช่น

Table Name
Column Name
ORDER BY
Sort Direction

ถูกควบคุมด้วย Allowlist หรือไม่ หาก Application เปิดให้ผู้ใช้เลือกค่าเหล่านั้น

❿ 🧩 วิธีใช้ Gemini ตรวจ XSS

Cross-Site Scripting เกี่ยวข้องกับการนำข้อมูลที่ไม่ควรเชื่อถือไป Render เป็น HTML หรือ Script Context อย่างไม่เหมาะสม

ตัวอย่าง JavaScript ที่ควรตรวจ

element.innerHTML = userInput;

หากไม่ต้องการ HTML จริง อาจใช้

element.textContent = userInput;

ตาม Context

Prompt

“Trace ข้อมูลจาก User Input ไปยัง HTML Output และค้นหา Sink เช่น innerHTML หรือ Template Rendering ที่อาจต้อง Escape”

สิ่งสำคัญคือการ Escape ต้องทำตาม Output Context

HTML, Attribute, URL และ JavaScript Context ไม่เหมือนกัน

🔐 วิธีตรวจ Authentication

Authentication คือการตอบคำถามว่า

ผู้ใช้คือใคร

ตัวอย่างสิ่งที่ควรให้ Gemini ตรวจ

Password Verification
Session Creation
Token Validation
Login Failure Handling
Logout
Session Expiration
Password Reset
Account Recovery

Prompt

“Trace Login Flow ตั้งแต่ Credential เข้ามาจน Session ถูกสร้าง และระบุจุดที่ต้องตรวจ Security เพิ่ม”

อย่าให้ Security Review จบที่ Function Login เพียงไฟล์เดียว

🛡️ Authentication ผ่าน แต่ Authorization ยังผิดได้

Authorization คือการตอบคำถามว่า

ผู้ใช้นั้นทำอะไรได้บ้าง

ตัวอย่าง

User ธรรมดา Login สำเร็จ

แต่ไม่ควรเปิด

/admin/users/delete

ได้

Prompt

“ค้นหา Endpoint ที่แก้ไขหรือลบข้อมูล และตรวจว่ามี Authorization Check ฝั่ง Server หรือไม่”

⚠️ ซ่อนปุ่มไม่ใช่ Authorization

เช่น

ถ้าไม่ใช่ Admin
ไม่แสดงปุ่ม Delete

ยังไม่พอ

ผู้ใช้อาจเรียก Endpoint โดยตรงได้

Server ต้องตรวจ Permission ก่อน Action จริง

👤 ตรวจ IDOR หรือ Object-level Authorization

ปัญหาที่ควรตรวจอีกประเภทคือ

ผู้ใช้เปลี่ยน ID แล้วเข้าถึงข้อมูลของคนอื่นได้หรือไม่

ตัวอย่าง

/orders/1001
/orders/1002

Prompt

“Trace Endpoint ที่รับ Resource ID และตรวจว่าระบบยืนยัน Ownership หรือ Permission ของ Resource ก่อนคืนข้อมูลหรือไม่”

อย่าใช้เพียง

user is logged in

เป็นเงื่อนไขเดียว

ต้องตรวจว่า User มีสิทธิ์ต่อ Object นั้นหรือไม่ด้วย

🔑 ตรวจ Hard-coded Secret

ให้ Gemini ค้นหา Pattern เช่น

API_KEY
PASSWORD
TOKEN
SECRET
PRIVATE_KEY

ตัวอย่างที่ไม่ควรมีใน Source

API_KEY = "real-secret-key"

หรือ

const databasePassword = "real-password";

Prompt

“ตรวจ Codebase นี้เพื่อค้นหา Credential ที่ Hard-code และแยกค่าตัวอย่างออกจาก Secret ที่อาจเป็นของจริง”

⚠️ อย่าส่ง Secret จริงให้ Gemini เพื่อถามว่า Secret หรือไม่

ถ้าสงสัยว่าค่าใดเป็น Credential ให้ Mask ก่อน

เช่น

sk-...REDACTED

🔄 ถ้า Secret เคย Commit ไป GitHub แล้วทำอย่างไร

ลบออกจาก Code ล่าสุดอย่างเดียวไม่เพียงพอ

ควรพิจารณา

Revoke Secret
Rotate Secret
สร้าง Credential ใหม่
ตรวจ Git History
ใช้ Secret Scanner
ตรวจ Log การใช้งาน

Prompt

“Credential นี้เคยถูก Commit แล้ว ช่วยสร้าง Incident Checklist โดยไม่แสดง Secret จริง”

Security Principle สำคัญคือ

Secret ที่เคยเปิดเผยควรถูกถือว่า Compromised จนกว่าจะพิสูจน์ได้เป็นอย่างอื่น

🌐 ตรวจ Secret ใน Frontend

Secret ที่ฝังใน

HTML
Browser JavaScript
Mobile Client

อาจถูกผู้ใช้ดึงออกมาได้

ตัวอย่าง

const SECRET_API_KEY = "REAL_KEY";

การ Minify หรือ Obfuscate ไม่ได้เปลี่ยน Client-side Secret ให้ปลอดภัย

หาก Key ต้องเป็น Secret จริง ควรเก็บใน Backend หรือ Security Architecture ที่เหมาะสม

📂 วิธีตรวจ File Upload

File Upload เป็น Feature ที่ควร Review อย่างละเอียด

ควรตรวจ

File Size
File Type
MIME Type
Extension
File Name
Storage Location
Permission
Execution
Malware Scanning ตามความเสี่ยง
Authentication
Authorization

Prompt

“Review File Upload Flow นี้ตั้งแต่ Browser จน File ถูกบันทึก และระบุทุก Validation Point”

อย่าเชื่อ Extension เพียงอย่างเดียว

ไฟล์ชื่อ

photo.jpg

ไม่ได้แปลว่า Content ภายในเป็น Image ที่คาดไว้เสมอ

📁 วิธีตรวจ Path Traversal

หาก Application รับชื่อไฟล์หรือ Path จากผู้ใช้ ควรตรวจว่าผู้ใช้สามารถออกนอก Directory ที่อนุญาตได้หรือไม่

ตัวอย่าง Pattern ที่ควร Review

path = base_path + user_input

Prompt

“ตรวจทุก Function ที่สร้าง File Path จาก User-controlled Input และดูว่ามีการจำกัด Root Directory หรือไม่”

ไม่จำเป็นต้องทดลอง Payload อันตรายกับ Production

สามารถตรวจ Logic และใช้ Test Environment แทน

💻 วิธีตรวจ Command Injection

Code ที่ส่ง User Input ไปยัง

Shell
System Command
Process Execution

ควรถูก Review

ตัวอย่าง Pattern

os.system(command)

หรือ Function ที่มีลักษณะ Execute Command

Prompt

“ค้นหา Shell หรือ Process Execution ทั้ง Codebase และ Trace ว่าค่า Argument มาจาก User Input หรือไม่”

แนวทางที่ปลอดภัยโดยทั่วไปคือ

หลีกเลี่ยง Shell ถ้าไม่จำเป็น
ใช้ API โดยตรง
ใช้ Argument แบบแยกส่วน
ใช้ Allowlist
จำกัด Permission

ตาม Use Case

🌐 ตรวจ SSRF เบื้องต้น

หาก Server รับ URL จาก User แล้วไป Request URL นั้นเอง ควรตรวจ Server-Side Request Forgery Risk

Prompt

“ค้นหา Function ที่รับ URL จาก Request แล้ว Server ใช้ URL นั้นเรียก HTTP Request ต่อ และระบุ Validation ที่มีอยู่”

ควรพิจารณา

Allowed Host
Scheme
Redirect
Internal Network Access

ตาม Architecture

Gemini สามารถช่วยหา Flow แต่ Runtime Test ควรทำใน Environment ที่ได้รับอนุญาต

🔄 ตรวจ Open Redirect

ระบบที่รับ

next
redirect
returnUrl

จาก User Input แล้ว Redirect โดยตรงควรถูก Review

Prompt

“ค้นหาทุก Redirect ที่ Target มาจาก User Input และตรวจว่ามี Allowlist Domain หรือ Path หรือไม่”

Open Redirect อาจถูกใช้ใน Phishing Flow หรือ Security Chain อื่น

🔐 ตรวจ Password Handling

หาก Application จัดการ Password ควรตรวจ

ไม่เก็บ Plain Text
ใช้ Password Hashing API ที่เหมาะสม
Salt/Algorithm ตาม Platform
Password Reset
Rate Limiting
Credential Logging
Error Message

ตัวอย่าง PHP ควรใช้ Password API ที่เหมาะสม เช่น

password_hash($password, PASSWORD_DEFAULT);

และ

password_verify($password, $hash);

ไม่ควรใช้ General-purpose Hash ธรรมดาแทน Password Hashing โดยไม่มีเหตุผล

🍪 ตรวจ Cookie และ Session

Prompt

“Review Cookie และ Session Configuration ของระบบนี้ โดยตรวจ Secure, HttpOnly, SameSite, Expiration และ Session Rotation”

แต่ค่าที่เหมาะสมขึ้นกับ

Architecture
Cross-site Flow
OAuth
Subdomain
HTTPS

อย่าให้ Gemini เปลี่ยน Cookie Flag โดยไม่เข้าใจ Application Flow

📨 ตรวจ CSRF

Application ที่ใช้ Cookie-based Authentication และมี Action เปลี่ยนข้อมูลควรพิจารณา CSRF Protection

ตัวอย่าง Action

Delete Account
Change Email
Update Profile
Transfer Data
Create Order

Prompt

“ค้นหา State-changing Endpoint และตรวจว่ามี CSRF Protection ตาม Framework หรือ Architecture ที่ใช้อยู่หรือไม่”

หาก Framework มี Protection ในตัว ควรใช้ Mechanism ของ Framework แทนสร้างระบบเองโดยไม่จำเป็น

🧾 ตรวจ Error Message

Error ที่ส่งถึงผู้ใช้อาจเปิดเผย

Database Name
SQL Query
File Path
Server Path
Stack Trace
Internal Class
Credential
Token

Prompt

“แยก Error Handling เป็น Development กับ Production และตรวจว่ามี Internal Detail ใดถูกส่งไปยัง Client”

Production ควรแสดงข้อความที่เหมาะกับผู้ใช้ ขณะที่รายละเอียด Technical ควรถูกบันทึกใน Log ที่ควบคุมสิทธิ์

🪵 ตรวจ Log ว่ามีข้อมูลลับหรือไม่

Gemini สามารถช่วย Review Logging

ค้นหาว่ามีการ Log

Password
Access Token
Authorization Header
API Key
Session
Personal Data

หรือไม่

ตัวอย่างที่ไม่ควร Log

console.log("Authorization:", authHeader);

Prompt

“Review Logging ทั้ง Project และระบุ Field ที่ควร Redact”

Logging มีประโยชน์ต่อ Debug แต่ต้องไม่กลายเป็นแหล่ง Credential Leak

🔐 ตรวจ Environment Variable

การย้าย Secret ไป Environment Variable เป็นแนวทางที่ดีกว่า Hard-code ในหลายระบบ

ตัวอย่าง Python

import os

api_key = os.getenv("API_KEY")

if not api_key:
    raise RuntimeError("API_KEY is not configured")

แต่ Environment Variable ไม่ใช่ Security Solution ทั้งหมด

ยังต้องตรวจ

ใครอ่าน Environment ได้
CI/CD Secret
Server Permission
Log
Backup
Rotation

ด้วย

🧱 ตรวจ Insecure Default Configuration

Gemini สามารถช่วยค้นหา Configuration ที่ควร Review เช่น

DEBUG=true
ALLOW_ALL_ORIGINS=true
authentication=false
verify_ssl=false

แต่ต้องดู Context

Configuration ที่เหมาะกับ Local Development อาจไม่เหมาะกับ Production

Prompt

“Review Configuration นี้สำหรับ Production และแยก Development-only Setting ออกจาก Production-safe Setting”

🌐 ตรวจ CORS อย่างไร

อย่าตั้ง

Allow everything

เพียงเพื่อแก้ Error โดยไม่เข้าใจผลกระทบ

Prompt

“ตรวจ CORS Configuration ตาม Frontend Domain จริงและ API Authentication Model ก่อนเสนอการแก้”

CORS ไม่ใช่ Authentication Mechanism

และการตั้ง CORS ต้องอิง Architecture จริง

🔒 ระวังการแก้ TLS/SSL Error แบบไม่ปลอดภัย

AI อาจเสนอวิธีเร็ว เช่น

ปิด Certificate Verification

เพื่อแก้ปัญหา HTTPS

แต่ Production ไม่ควรลด Security เพียงเพื่อให้ Request ผ่าน

Prompt ที่ควรใช้คือ

“อธิบาย Root Cause ของ Certificate Error และเสนอวิธีแก้โดยรักษา Certificate Verification”

📦 ตรวจ Dependency

Source Code อาจปลอดภัย แต่ Dependency มีช่องโหว่

ให้ Gemini ช่วยตรวจไฟล์ เช่น

package.json
package-lock.json
requirements.txt
pyproject.toml
composer.json
composer.lock

แล้วถาม

“อธิบาย Dependency ที่มี Security Impact และบอกว่าตัวใดควรนำไปตรวจด้วย SCA Tool”

แต่ข้อมูลช่องโหว่และ Version เปลี่ยนตลอดเวลา

จึงควรใช้ Database หรือ Security Scanner ที่อัปเดตจริงในการยืนยัน

🚫 อย่าให้ Gemini เดา CVE จากความจำ

หากถาม

“Package นี้มี CVE อะไร”

ข้อมูลอาจเปลี่ยนหรือคลาดเคลื่อน

ควรใช้ Scanner และ Vulnerability Database ที่อัปเดตปัจจุบัน

Gemini เหมาะกับการช่วย

อธิบาย Finding
วิเคราะห์ผลกระทบ
หา Code Path ที่ใช้ Package

มากกว่าการเป็นแหล่งข้อมูล CVE เพียงแหล่งเดียว

🐙 ใช้ GitHub Repository ตรวจ Security อย่างไร

Gemini Web App รองรับการ Import GitHub Repository เพื่อถามเกี่ยวกับ Codebase

หลัง Import สามารถเริ่มด้วย

“อ่าน Repository นี้ก่อนและสร้าง Security Map โดยระบุ:

Entry Point
Authentication
Authorization
Database Access
File Upload
External API
Secret Handling
Admin Feature

ยังไม่ต้องหา Vulnerability”

เมื่อได้ Map แล้วจึงถาม

“จาก Security Map นี้ ให้ตรวจเฉพาะ High-risk Flow ก่อน”

วิธีนี้เป็นระบบกว่าสั่งให้ค้นหาช่องโหว่ทุกอย่างพร้อมกัน

📂 ใช้ Code Folder ตรวจได้เช่นกัน

หาก Project อยู่ในเครื่อง สามารถ Import Code Folder แล้วให้ Gemini วิเคราะห์หลายไฟล์ได้

เหมาะกับ

Private Project
Code ที่ยังไม่ Push
Prototype
Legacy Code

ก่อน Upload ควรตรวจและตัด Secret หรือข้อมูล Sensitive ที่ไม่จำเป็นออกก่อน

🗺️ สร้าง Attack Surface Map ด้วย Gemini

Prompt

“สร้าง Attack Surface Map จาก Codebase นี้ โดยแบ่งเป็น:

Public Endpoint
Authenticated Endpoint
Admin Endpoint
File Upload
External API
Database
Background Job
Webhook
User-controlled Input
Sensitive Data”

จากนั้นจัด Priority

High Risk

Public + Sensitive Action

Medium Risk

Authenticated Business Logic

Lower Risk

Internal Utility

ช่วยให้ Security Review ไม่กระจายเท่ากันทุกไฟล์

📊 ให้ Gemini จัด Severity อย่างระมัดระวัง

สามารถใช้ระดับ

Critical
High
Medium
Low
Informational

แต่ Severity ควรดูหลายปัจจัย

Exploitability
Authentication Required
Data Sensitivity
Privilege
Impact
Internet Exposure
Existing Controls

อย่าถือ Severity ที่ AI ให้เป็น Final Risk Rating

Prompt

“ให้ Severity เป็น Preliminary Rating เท่านั้น และอธิบายปัจจัยที่ใช้ตัดสิน”

🧪 หลังพบช่องโหว่ต้องสร้าง Test

สมมติพบ Authorization Bug

ก่อนแก้ควรสร้าง Test

User A
ไม่ควรเปิด Resource ของ User B

หลัง Patch

Test ต้องยังคงยืนยันเงื่อนไขนี้

Workflow

Security Finding
↓
Reproduce safely
↓
Create Regression Test
↓
Fix
↓
Test
↓
Run Full Suite

นี่ช่วยป้องกัน Security Bug กลับมาในอนาคต

🩹 ให้ Gemini เสนอ Minimal Security Patch

หลังยืนยันปัญหาแล้ว

Prompt

“Root Cause นี้ได้รับการยืนยันแล้ว

เสนอ Minimal Security Patch โดย:

รักษา Behavior ปกติ
เปลี่ยน Code ให้น้อยที่สุด
ไม่ปิด Security Control อื่น
เพิ่ม Regression Test
ระบุ Compatibility Risk
ระบุว่าต้องแก้ Configuration หรือ Dependency เพิ่มหรือไม่”

อย่าให้ Gemini Rewrite Module ทั้งหมดหากไม่จำเป็น

⚠️ Security Patch อาจทำ Application พัง

ตัวอย่าง

แก้ Authorization แล้ว User ปกติใช้งานไม่ได้

แก้ CORS แล้ว Frontend เชื่อม API ไม่ได้

เพิ่ม Validation แล้วข้อมูล Legacy ไม่ผ่าน

ดังนั้นทุก Security Fix ต้องตรวจ

Functional Test
Regression Test
Security Test

ร่วมกัน

🔎 ให้ Gemini Review Patch อีกครั้ง

หลังแก้แล้วใช้ Prompt

“Review Diff นี้จากมุม Security โดยตรวจ:

Vulnerability เดิมถูกปิดจริงหรือไม่
มี Bypass Path อื่นหรือไม่
Patch สร้าง Bug ใหม่หรือไม่
Logging เปิดเผยข้อมูลเพิ่มหรือไม่
Permission กว้างขึ้นหรือไม่
Test ครอบคลุมหรือไม่”

Review Diff มักมี Scope ชัดกว่าการ Review Codebase ทั้งหมดใหม่

🧪 Gemini + SAST ใช้อย่างไร

Workflow ที่ดีคือ

SAST Scanner
↓
Finding
↓
Gemini
↓
อธิบาย Finding
↓
Trace Code
↓
Developer Verify
↓
Patch
↓
Scan Again

Gemini เหมาะกับการช่วยแปล Finding ที่ซับซ้อนให้ Developer เข้าใจ

แต่ Scanner เป็นเครื่องมือยืนยันแบบ Automated ที่สำคัญกว่าในหลายกรณี

📦 Gemini + Dependency Scanner

Workflow

Dependency Scanner
↓
Vulnerable Package
↓
Gemini
↓
ค้นว่า Codebase ใช้ Package ตรงไหน
↓
ประเมิน Impact
↓
Upgrade Plan
↓
Test

อย่า Upgrade Package ใหญ่ทันทีเพียงเพราะพบ Advisory

ต้องตรวจ

Breaking Change
Actual Usage
Version Compatibility

ด้วย

🔑 Gemini + Secret Scanner

Secret Scanner พบ Credential

ให้ Gemini ช่วยสร้าง Incident Checklist ได้ เช่น

Revoke
Rotate
ตรวจ Usage
ลบจาก Current Code
ตรวจ History
ตรวจ CI/CD
เพิ่ม Prevention

แต่ไม่ควร Paste Secret จริงลง Prompt

🧠 Security Review แบบง่ายสำหรับมือใหม่

ถ้ายังไม่เก่ง Security สามารถเริ่มจาก Checklist 8 ข้อ

❶ Input

ข้อมูลจากผู้ใช้ถูกตรวจหรือไม่

❷ Database

Query ใช้ Parameter หรือไม่

❸ Output

ข้อมูลถูก Escape ตาม Context หรือไม่

❹ Login

Password และ Session ถูกจัดการอย่างไร

❺ Permission

Server ตรวจสิทธิ์หรือไม่

❻ Secret

มี Key หรือ Password ใน Code หรือไม่

❼ File

Upload และ Path ถูกตรวจหรือไม่

❽ Error

เปิดเผยข้อมูลภายในหรือไม่

จากนั้นค่อยเพิ่ม Security Tool ขั้นสูง

🧱 Security Review สำหรับ API

Prompt

“Review REST API นี้โดยตรวจ:

Authentication
Authorization
Object-level Permission
Input Validation
Rate Limit
Error Handling
Sensitive Data
Logging
CORS
Secret”

อย่าตรวจเพียง Endpoint เดียวถ้า Authorization Middleware อยู่ Layer อื่น

ควร Trace Request เต็ม Flow

🌐 Security Review สำหรับ Frontend

Frontend Review ควรเน้น

DOM XSS
Secret ใน Bundle
Sensitive Data ใน Local Storage
Token Handling
Third-party Script
Unsafe HTML
Redirect
Client-side Permission Assumption

แต่ต้องเข้าใจว่า Frontend ไม่สามารถบังคับ Authorization ของ Backend แทน Server ได้

🗄️ Security Review สำหรับ Database Layer

ตรวจ

Parameterized Query
Database Permission
Connection Secret
Query Logging
Sensitive Column
Migration
Backup
Data Retention

และตรวจว่า Application Account มีสิทธิ์เกินที่จำเป็นหรือไม่

🧩 Security Review สำหรับ WordPress Code

หากเป็น Plugin หรือ Theme ควรตรวจ

Nonce
Capability
Sanitization
Validation
Escaping
SQL Query
AJAX Handler
REST Endpoint
File Upload
Direct File Access

Prompt

“Review WordPress Plugin นี้โดยแยก Nonce และ Authorization ออกจากกัน เพราะ Nonce ไม่ใช่ Permission Control”

เป็นจุดสำคัญของ WordPress Security

📱 Security Review สำหรับ Application ที่ใช้ AI

ถ้า Application ใช้ Gemini API เอง ควรตรวจเพิ่ม

API Key
User Input
Prompt Injection Risk
Tool Permission
AI Output Validation
Sensitive Data
Logging
Cost Abuse
Rate Limit

AI Output ไม่ควรถูกนำไป Execute หรือเขียน Database โดยไม่มี Validation หากระบบมีผลกระทบสำคัญ

🤖 อย่า Execute Code ที่ AI สร้างอัตโนมัติ

Architecture เช่น

User Prompt
↓
Gemini
↓
Generated Code
↓
Auto Execute

เพิ่มความเสี่ยงมาก

หาก Application จำเป็นต้อง Execute Generated Code จริง ต้องมี Sandbox และ Security Architecture ที่ออกแบบเฉพาะสำหรับงานดังกล่าว

สำหรับ Application ทั่วไปควรให้มนุษย์ Review Code ก่อน Run

🛡️ Prompt Injection เกี่ยวอะไรกับ Code Security

หาก App ใช้ AI อ่านข้อมูลภายนอก เช่น

Web Page
Document
Email
Repository Content

ข้อมูลเหล่านั้นอาจมีข้อความที่พยายามเปลี่ยนพฤติกรรมของ AI

ดังนั้น AI Agent ที่มีสิทธิ์

ส่ง Email
ลบข้อมูล
เขียน Database
Run Tool

ต้องมีการจำกัด Permission และตรวจ Action เพิ่ม

Security ของ AI App จึงไม่ได้มีเพียง Source Code Security

แต่รวมถึง Tool Permission และ Data Trust ด้วย

🔒 Principle of Least Privilege

ไม่ว่าจะเป็น

Database User
API Token
Cloud Service
GitHub Access
File Permission

ควรให้สิทธิ์เท่าที่จำเป็น

Prompt

“Review Permission ที่ Application ใช้และระบุจุดที่สามารถลด Privilege ได้โดยไม่กระทบ Feature”

สิทธิ์ที่มากเกินไปทำให้ผลกระทบจาก Bug หรือ Credential Leak สูงขึ้น

🔐 ตรวจ GitHub Repository ก่อน Import เข้า Gemini

ก่อน Import Private Repository ควรตรวจ

.env
Credential
Private Key
Production Config
Customer Data
Internal Secret

Google รองรับการ Import Private Repository เมื่อ Account ที่เชื่อมมีสิทธิ์ แต่การมีสิทธิ์เข้าถึงไม่ได้หมายความว่าเราควรส่งข้อมูลทุกอย่างโดยไม่ Review

ใช้เฉพาะ Context ที่จำเป็นกับงาน

⚠️ GitHub ที่ Import แล้วไม่ Sync อัตโนมัติ

หากตรวจ Security จาก Repository ที่ Import เข้า Gemini ต้องจำไว้ว่า Code ที่ Gemini เห็นอยู่ในสถานะตอน Import

ถ้า Developer Push Security Patch ใหม่หลังจากนั้น Gemini ใน Context เดิมจะไม่ Sync Code ใหม่โดยอัตโนมัติ

ดังนั้นก่อน Review Patch ต้องตรวจว่า Version ที่ Gemini วิเคราะห์ตรงกับ Repository Version ปัจจุบันหรือไม่

📋 Security Review Report ควรมีอะไร

สามารถให้ Gemini สร้าง Report ในรูปแบบนี้

รายการ	รายละเอียด
Finding	ชื่อปัญหา
Severity	ระดับเบื้องต้น
Location	File / Function
Evidence	หลักฐานจาก Code
Impact	ผลกระทบ
Confidence	ความมั่นใจ
Fix	แนวทางแก้
Verification	วิธีตรวจหลังแก้

Prompt

“สรุปเฉพาะ Finding ที่มีหลักฐาน และเพิ่ม Confidence ของแต่ละรายการ”

ทำให้ Developer Review ต่อได้ง่าย

🚫 อย่าขอ “เจาะระบบนี้ให้ฉัน”

หากเป้าหมายคือ Secure Coding ให้ Prompt เน้น

Review
Detection
Remediation
Verification

มากกว่าให้ AI สร้างวิธีโจมตีระบบจริง

สำหรับการทดสอบ Security ควรทำเฉพาะระบบที่มีสิทธิ์ และใช้ Environment ที่กำหนด Scope ชัดเจน

เป้าหมายของบทความนี้คือ ป้องกันและแก้ไขช่องโหว่ใน Code

⚠️ False Positive คืออะไร

False Positive คือ AI หรือ Scanner แจ้งว่าเป็น Vulnerability แต่ตรวจจริงแล้วไม่ใช่

ตัวอย่าง

Gemini พบ Query String

แต่ค่าถูก Parameterize ก่อนถึง Database

หรือพบ HTML Rendering

แต่ Framework Escape Output ให้อยู่แล้ว

ดังนั้นทุก Finding ควรมี

Evidence → Verification → Final Decision

ไม่ควรใช้

AI บอกว่ามีช่องโหว่ → ถือว่าจริงทันที

⚠️ False Negative คืออะไร

False Negative คือช่องโหว่มีอยู่จริงแต่ AI ไม่พบ

นี่เป็นเหตุผลว่าทำไม Gemini ไม่ควรเป็น Security Review เพียง Layer เดียว

ระบบสำคัญควรใช้หลายวิธีร่วมกัน เช่น

Developer Review
+
Gemini
+
SAST
+
SCA
+
Secret Scan
+
DAST
+
Security Testing

ตามระดับความเสี่ยง

🪜 Workflow ใช้ Gemini ตรวจความปลอดภัยของ Code

แนวทางที่แนะนำคือ

❶ ระบุ Architecture

ระบบมีอะไรบ้าง

❷ ระบุ Trust Boundary

ข้อมูลภายนอกเข้าตรงไหน

❸ Import Code ที่จำเป็น

ไฟล์ Code Folder หรือ Repository

❹ สร้าง Security Map

Entry Point, Auth, Database, File, API

❺ Review High-risk Flow

อย่าตรวจทุกอย่างพร้อมกัน

❻ แยก Finding

Confirmed / Potential / Runtime

❼ Verify

ตรวจ Source, Log และ Runtime

❽ ใช้ Security Tool

SAST, SCA, Secret Scan ตามความเหมาะสม

❾ สร้าง Regression Test

ก่อนหรือพร้อม Patch

❿ Minimal Fix

แก้เฉพาะ Root Cause

⓫ Scan อีกครั้ง

ยืนยันว่าปัญหาหาย

⓬ Functional Test

Feature เดิมต้องยังทำงาน

⓭ Review Diff

ดู Security Regression

⓮ Deploy

หลังผ่าน Review

⓯ Monitor

ตรวจ Error และ Security Event

สำหรับงานพัฒนาของ comsiam Workflow แบบนี้ช่วยให้ Gemini ทำหน้าที่เป็นผู้ช่วย Review โดยไม่แทนที่กระบวนการ Security Testing ที่ควรมีในระบบจริง

💡 10 Prompt ใช้ Gemini ตรวจความปลอดภัยของ Code

❶ Security Map

“สร้าง Security Map จาก Codebase นี้ก่อน โดยยังไม่หา Vulnerability”

❷ Input Validation

“ค้นหา Entry Point ที่รับ User Input และระบุ Validation ที่มีอยู่”

❸ SQL Injection

“Trace User Input ไปยัง Database Query และค้นหาการต่อ SQL String โดยตรง”

❹ XSS

“Trace User-controlled Data ไปยัง HTML Output และตรวจ Output Encoding”

❺ Authorization

“ค้นหา State-changing Endpoint และตรวจ Server-side Permission”

❻ Secret

“ค้นหา Hard-coded Credential โดยไม่แสดงค่า Secret เต็มในคำตอบ”

❼ File Upload

“Review File Upload Flow ตั้งแต่รับไฟล์จน Storage”

❽ Logging

“ค้นหา Log ที่อาจบันทึก Password, Token หรือ Sensitive Data”

❾ Patch Review

“Review Security Patch นี้และค้นหา Bypass Path หรือ Regression”

❿ Final Review

“แยก Finding เป็น Confirmed, Potential และ Requires Runtime Verification พร้อม Confidence”

❓ คำถามที่พบบ่อย

Gemini ตรวจช่องโหว่ใน Code ได้ไหม

ได้ Gemini สามารถช่วยวิเคราะห์ Source Code และค้นหา Pattern ที่เกี่ยวข้องกับ Security ได้ แต่ไม่ควรใช้แทน SAST, DAST, Dependency Scanner หรือ Security Audit ทั้งหมด

Gemini ตรวจ GitHub Repository ได้ไหม

ได้ Gemini Web App รองรับการ Import GitHub Repository เพื่อทำความเข้าใจ Codebase, ถามเกี่ยวกับ Function, เสนอการปรับปรุง และ Debug Issues ซึ่งสามารถใช้เป็น Context สำหรับ Security Review ได้เช่นกัน

Gemini ตรวจ SQL Injection ได้ไหม

สามารถช่วย Trace User Input ไปยัง SQL Query และค้นหา Pattern เช่น String Concatenation ได้ แต่ต้องยืนยันจาก Library และ Runtime จริงอีกครั้ง

Gemini ตรวจ API Key รั่วได้ไหม

สามารถช่วยค้นหา Hard-coded Secret ใน Code ที่ให้ Gemini เห็นได้ แต่ควรใช้ Secret Scanner โดยเฉพาะร่วมด้วย และไม่ควรส่ง Credential จริงโดยไม่จำเป็น

Security Finding จาก Gemini เชื่อถือได้ 100% หรือไม่

ไม่ได้ ต้องระวังทั้ง False Positive และ False Negative ทุก Finding ควรยืนยันด้วย Code, Test และ Security Tool เพิ่มเติม

หลัง Gemini พบ Vulnerability ควรทำอะไร

ยืนยัน Root Cause → สร้าง Regression Test → ทำ Minimal Patch → Run Security Scanner → Run Functional Test → Review Diff ก่อน Deploy

🎯 สรุป

วิธีใช้ Gemini ตรวจช่องโหว่และความปลอดภัยของโค้ดที่เหมาะสมคือใช้ AI เป็น Security Review Assistant ไม่ใช่ Security Authority เพียงตัวเดียว

เริ่มจากสร้าง Security Map ของ Application แล้ว Trace ข้อมูลจาก Entry Point ไปยัง Database, Output, File System และ External Service จากนั้นตรวจประเด็นหลักอย่าง Input Validation, SQL Injection, XSS, Authentication, Authorization, Secret Handling, File Upload, Error Handling และ Logging

เมื่อ Gemini รายงาน Finding ต้องแยกให้ชัดว่าเป็นปัญหาที่มีหลักฐานจริง จุดที่เพียงน่าสงสัย หรือสิ่งที่ต้องตรวจ Runtime เพิ่ม แล้วใช้ SAST, Dependency Scanner, Secret Scanner, DAST หรือ Manual Review เพื่อยืนยันตามความเหมาะสม

Security Fix ก็ควรถูก Test เช่นเดียวกับ Bug Fix ทั่วไป โดยสร้าง Regression Test และตรวจว่าการแก้ไม่ทำให้ Feature เดิมพังหรือ Security Control อื่นอ่อนลง

แนวทางของ comsiam คือใช้ Gemini เพื่อช่วยลดเวลาค้นหา Code Path และอธิบาย Risk ส่วนการตัดสินว่าระบบปลอดภัยหรือไม่ต้องอาศัยหลักฐานจาก Source Code, Runtime, Security Tools และการ Review โดยมนุษย์ร่วมกัน