هوش مصنوعی (AI) با اجازه شناسایی ضعف هوشمندتر ، آزمایش خودکار و حتی تشخیص فعالیت مخرب نیمه خودمختار ، در زمینه امنیت کاربرد انقلابی می کند. این راهنما روایتی عمیق در مورد چگونگی اعمال رویکردهای تولیدی و پیش بینی مبتنی بر هوش مصنوعی در حوزه امنیتی برنامه ، که برای کارشناسان امنیت سایبری و ذینفعان به طور یکسان نوشته شده است ، ارائه می دهد. ما تکامل هوش مصنوعی را در AppSec ، ویژگی های مدرن آن ، موانع ، ظهور AI “عامل” و جهت های آینده کشف خواهیم کرد. بیایید تجزیه و تحلیل خود را از طریق تاریخ ، حال و چشم انداز دفاع APPSEC APS محور آغاز کنیم.
تکامل و ریشه های هوش مصنوعی برای امنیت برنامه
مراحل اولیه به سمت خودکار AppSec
مدتها قبل از اینکه هوش مصنوعی به یک کلمه کلیدی تبدیل شود ، کارشناسان Infosec به دنبال ساده سازی شناسایی نقص امنیتی بودند. در اواخر دهه 1980 ، کار پیشگام دکتر بارتون میلر در مورد آزمایش فازی اثربخشی اتوماسیون را اثبات کرد. تلاش دانشگاه او در سال 1988 به طور تصادفی ورودی هایی را برای سقوط برنامه های یونیکس ایجاد کرد – “فازی” در معرض دید 25-33 ٪ از برنامه های ابزار با داده های تصادفی قرار می گیرد. این رویکرد مستقیم جعبه سیاه ، پایه و اساس استراتژی های آزمایش امنیتی آینده را هموار کرد. تا دهه 1990 و اوایل دهه 2000 ، مهندسان برای یافتن نقص های رایج از اسکریپت ها و اسکنرها استفاده کردند. ابزارهای بررسی کد منبع اولیه مانند GREP پیشرفته ، کد اسکن برای توابع ناامن یا اسرار تعبیه شده رفتار می کردند. در حالی که این تاکتیک های تطبیق الگوی مفید بودند ، آنها اغلب بسیاری از پرچم های نادرست را به همراه داشتند ، زیرا هر کدی مطابق با یک الگوی بدون در نظر گرفتن زمینه برچسب گذاری می شد.
رشد ابزارهای امنیتی یادگیری ماشین
از اواسط دهه 2000 تا 2010 ، تلاشهای علمی و سیستم عامل های تجاری بهبود یافته و از قوانین سخت کد شده به تجزیه و تحلیل هوشمند منتقل می شود. AIA عامل در الگوریتم های داده امنیتی کاربردی به تدریج وارد قلمرو امنیت برنامه می شوند. مثالهای اولیه شامل مدل های یادگیری عمیق برای تشخیص ناهنجاری در جریان شبکه و مدل های احتمالی برای هرزنامه یا فیشینگ – نه امنیت کاربردی نیست ، بلکه پیش بینی کننده این روند است. در همین حال ، ابزارهای SAST با تجزیه و تحلیل جریان داده ها و بررسی های مبتنی بر CFG برای نظارت بر نحوه انتقال اطلاعات از طریق یک سیستم نرم افزاری تکامل یافتند.
یک مفهوم اصلی که پدیدار شد ، نمودار خاصیت کد (CPG) ، ادغام نحو ، ترتیب اجرای و جریان داده ها به یک نمودار واحد بود. این رویکرد امکان ارزیابی آسیب پذیری معنایی بیشتر را فراهم کرد و بعداً جایزه IEEE “Test of Time” را به دست آورد. با ارائه کد به عنوان گره و لبه ، ابزارهای امنیتی می توانند نقص های پیچیده ای را فراتر از بررسی های الگوی ساده تشخیص دهند.
در سال 2016 ، Cyber Grand Challenge DARPA دستگاه های هک کردن کاملاً خودکار را نشان داد – برای یافتن ، بهره برداری و آسیب پذیری های پچ در زمان واقعی ، فاقد مداخله انسان. مجری برتر ، “ضرب و شتم” ، تجزیه و تحلیل پیشرفته یکپارچه ، اجرای نمادین و برخی از هوش مصنوعی که قصد دارند علیه هکرهای انسانی رقابت کنند. این رویداد یک لحظه مشخص در امنیت سایبری خودمختار بود.
پیشرفت های مهم در هوش مصنوعی برای تشخیص آسیب پذیری
با رشد مدل های یادگیری بهتر و نمونه های دارای برچسب بیشتر ، یادگیری ماشین برای امنیت افزایش یافته است. شرکت های بزرگ و شرکت های کوچکتر همزمان به نقاط عطف رسیده اند. یک جهش قابل توجه شامل مدل های یادگیری ماشین است که آسیب پذیری ها و سوء استفاده های نرم افزاری را پیش بینی می کند. نمونه ای از سیستم امتیاز دهی پیش بینی بهره برداری (EPSS) است که از صدها عامل برای پیش بینی استفاده می کند که نقص در طبیعت مورد سوء استفاده قرار می گیرد. این رویکرد به تیم های امنیتی کمک می کند تا بحرانی ترین نقاط ضعف را در اولویت قرار دهند.
در بررسی کد منبع ، شبکه های یادگیری عمیق با استفاده از کد های بزرگ برای ایجاد ساختارهای ناامن تغذیه شده اند. مایکروسافت ، گوگل و سایر نهادها نشان داده اند که LLM های تولیدی (مدل های بزرگ زبان) با خودکار کردن حسابرسی های کد وظایف امنیتی را بهبود می بخشند. برای یک مورد ، تیم امنیتی Google از LLMS برای تولید مهارهای آزمایشی برای پروژه های منبع باز ، افزایش پوشش و یافتن اشکالات بیشتر با مداخله کمتر توسعه دهنده استفاده کرد.
ابزارها و تکنیک های هوش مصنوعی امروزی در AppSec
دفاعی نرم افزار امروز AI را در دو قالب اصلی اعمال می کند: هوش مصنوعی تولیدی ، تولید خروجی های جدید (مانند تست ها ، کد یا سوء استفاده) و هوش مصنوعی پیش بینی ، تجزیه و تحلیل داده ها برای مشخص کردن یا پیش بینی آسیب پذیری ها. این قابلیت ها هر بخش از فرآیندهای امنیتی برنامه را از بازرسی کد گرفته تا ارزیابی پویا پوشش می دهد.
هوش مصنوعی تولیدی برای آزمایش امنیتی ، فازی و بهره برداری از کشف
AI تولید کننده داده های جدید مانند ورودی یا قطعه هایی را که از آسیب پذیری ها پرده برداری می کنند ، خروجی می کند. این در فازی AI محور قابل مشاهده است. فازی سازی سنتی از بارهای تصادفی یا جهش یافته ناشی می شود ، در حالی که مدل های تولیدی می توانند تست های دقیق تری را ارائه دهند. تیم OSS-Fuzz Google سیستم های تولیدی مبتنی بر متن را برای نوشتن اهداف فاز اضافی برای پروژه های منبع باز و افزایش یافته های نقص امتحان کرد.
به همین ترتیب ، هوش مصنوعی تولیدی می تواند در ساخت و سازهای بارهای POC استفاده کند. محققان با قاطعیت نشان می دهند که LLM ها پس از افشای آسیب پذیری ، ایجاد کد POC را توانمند می کنند. از طرف مهاجم ، آزمایش کنندگان نفوذ ممکن است از هوش مصنوعی تولیدی برای گسترش کمپین های فیشینگ استفاده کنند. از نظر دفاعی ، سازمانها برای تأیید بهتر وضعیت امنیتی و اجرای اصلاحات ، از یادگیری ماشین استفاده می کنند.
هوش مصنوعی پیش بینی برای تشخیص آسیب پذیری و ارزیابی ریسک
پیش بینی هوش مصنوعی برای شناسایی اشکالات احتمالی ، پایه های کد را تجزیه و تحلیل می کند. به جای قوانین یا امضاهای دستی ، یک مدل می تواند از هزاران توابع آسیب پذیر در مقابل ایمن ، دانش را به دست آورد ، الگوهای کشف کننده ای که ممکن است یک سیستم مبتنی بر قانون از دست بدهد. این رویکرد به برچسب سازه های مشکوک و پیش بینی شدت مسائل تازه یافته کمک می کند.
اولویت بندی نقص ها یک مزیت پیش بینی کننده هوش مصنوعی اضافی است. EPSS یک مورد است که یک مدل یادگیری ماشین به دلیل حمله به آنها در طبیعت ، نقص های امنیتی را از بین می برد. این اجازه می دهد تا تیم های امنیتی در 5 ٪ برتر آسیب پذیری هایی که بیشترین خطر را دارند ، صفر شوند. برخی از راه حل های مدرن AppSec درخواست های کشش و داده های اشکال تاریخی را در مدل های ML تغذیه می کنند ، تخمین می زنند کدام مناطق از یک برنامه به ویژه در برابر نقص های جدید آسیب پذیر هستند.
پیشرفت های یادگیری ماشین برای تست AppSec
ابزارهای کلاسیک SAST ، ابزارهای DAST و تست امنیتی برنامه های تعاملی (IAST) اکنون برای به روزرسانی سرعت و دقت با هوش مصنوعی توانمند هستند.
SAST پرونده های منبع را برای آسیب پذیری های امنیتی بدون اجرا تجزیه و تحلیل می کند ، اما اگر نتواند استفاده را تفسیر کند ، غالباً هشدارهای فریبنده را تحریک می کند. هوش مصنوعی با استفاده از تجزیه و تحلیل جریان کنترل یادگیری ماشین ، با رتبه بندی هشدارها و فیلتر کردن مواردی که واقعاً قابل بهره برداری نیستند ، کمک می کند. ابزارهایی مانند QWiet AI و دیگران از نمودار خاصیت کد همراه با هوش دستگاه برای ارزیابی دسترسی به آسیب پذیری استفاده می کنند و یافته های بیرونی را به طرز چشمگیری کاهش می دهند.
DAST یک برنامه در حال اجرا را اسکن می کند ، بارهای حمله را ارسال می کند و واکنش ها را مشاهده می کند. هوش مصنوعی با اجازه دادن به مجموعه های اسکن پویا و در حال تحول ، باعث افزایش دلهره می شود. نماینده می تواند گردش کار چند مرحله ای ، جریان برنامه های مدرن و تماس های استراحت را به طور مؤثرتر درک کند و باعث افزایش جامع و کاهش نظارت شود.
IAST ، که برای ورود به سیستم برای ورود به سیستم تماس و جریان داده ها نظارت می کند ، می تواند حجم تله متری را به همراه داشته باشد. یک مدل هوش مصنوعی می تواند این نتیجه را تفسیر کند ، و پیدا کردن جریان های خطرناکی در جایی که ورودی کاربر بر یک عملکرد مهم فیلتر نشده تأثیر می گذارد. با ترکیب IAST با ML ، هشدارهای دروغین هرس می شوند و فقط خطرات معتبر نشان داده می شود.
مقایسه رویکردهای اسکن در AppSec
ابزارهای اسکن کد امروز معمولاً چندین تکنیک را با جوانب مثبت/منفی خود می آمیزند:
Grepping (تطبیق الگوی): اساسی ترین روش ، جستجوی رشته ها یا نشانگرهای شناخته شده (به عنوان مثال ، توابع مشکوک). به دلیل عدم وجود زمینه ، ساده اما بسیار مستعد به پرچم های اشتباه و مسائل از دست رفته است.
امضاها (قوانین/اکتشافی): اسکن اکتشافی که در آن کارشناسان قوانین تشخیص را تعریف می کنند. این برای کلاس های اشکال استاندارد مؤثر است اما برای انواع اشکالات جدید یا غیرمعمول انعطاف پذیر نیست.
نمودارهای خاصیت کد (CPG): یک رویکرد معنایی مدرن تر ، متحد کردن AST ، نمودار کنترل جریان و DFG به یک ساختار. ابزارها نمودار را برای مسیرهای داده بحرانی پرس و جو می کنند. همراه با ML ، می تواند الگوهای قبلاً غیب را کشف کرده و از طریق زمینه مبتنی بر جریان سر و صدا را کاهش دهد.
در عمل ، فروشندگان این روش ها را با هم ترکیب می کنند. آنها هنوز هم برای موضوعات شناخته شده از امضایی استفاده می کنند ، اما آنها را با تجزیه و تحلیل AI محور برای زمینه و یادگیری ماشین برای تشخیص پیشرفته تقویت می کنند.
امنیت کانتینر و خطرات زنجیره تأمین
همانطور که شرکت ها معماری های کانتینر شده را به تصویب رساندند ، امنیت کتابخانه کانتینر و منبع باز در اولویت قرار گرفت. هوش مصنوعی در اینجا نیز کمک می کند:
امنیت کانتینر: اسکنرهای تصویر محور AI ، تصاویر کانتینر را برای آسیب پذیری های شناخته شده ، غلط های نادرست یا کلیدهای API بازرسی می کنند. برخی از راه حل ها ارزیابی می کنند که آیا آسیب پذیری ها در هنگام اجرای قابل دستیابی هستند و یافته های بی ربط را کاهش می دهند. در همین حال ، تشخیص ناهنجاری مبتنی بر هوش مصنوعی در زمان اجرا می تواند فعالیت کانتینر غیرمعمول را برجسته کند (به عنوان مثال ، تماس های شبکه غیر منتظره) ، و این باعث می شود که ابزارهای سنتی از دست ندهند.
خطرات زنجیره تأمین: با وجود میلیون ها مؤلفه منبع باز در مخازن مختلف ، بررسی دستی غیر ممکن است. هوش مصنوعی می تواند ابرداده بسته را برای شاخص های مخرب و تشخیص پشتی ها تجزیه و تحلیل کند. مدل های یادگیری ماشین همچنین می توانند احتمال اینکه یک مؤلفه خاص ممکن است به خطر بیفتد ، در الگوهای استفاده به خطر بیفتد. این به تیم ها اجازه می دهد تا عناصر زنجیره تأمین پرخطر را در اولویت قرار دهند. به همین ترتیب ، هوش مصنوعی می تواند ناهنجاری ها را در خطوط لوله ساخت و ساز تماشا کند ، و اطمینان حاصل کند که فقط کد و وابستگی های تأیید شده مستقر شده است.
موانع و اشکالاتی
در حالی که AI ویژگی های قدرتمندی را برای امنیت کاربرد ارائه می دهد ، این گلوله نقره ای نیست. تیم ها باید کاستی ها ، مانند طبقه بندی نادرست ، تجزیه و تحلیل بهره برداری ، الگوریتمی و رسیدگی به تهدیدهای روز صفر را درک کنند.
مسائل مربوط به صحت در تشخیص هوش مصنوعی
همه آزمایش های امنیتی خودکار با مثبت کاذب (پرچم گذاری کد خوش خیم) و منفی کاذب (آسیب پذیری های خطرناک از دست رفته) برخورد می کنند. هوش مصنوعی می تواند با افزودن چک های قابل دسترسی ، اولی را کاهش دهد ، اما منابع جدید خطایی را معرفی می کند. یک مدل ممکن است به طرز حیرت انگیزی ادعا کند یا اگر به درستی آموزش دیده نباشد ، یک اشکال جدی را از دست ندهید. از این رو ، بررسی دستی اغلب برای اطمینان از هشدارهای دقیق ضروری است.
قابلیت دسترسی و بهره برداری
حتی اگر هوش مصنوعی یک مسیر کد ناامن را پرچم گذاری کند ، این تضمین نمی کند که هکرها در واقع می توانند از آن بهره برداری کنند. ارزیابی بهره برداری از دنیای واقعی چالش برانگیز است. برخی از ابزارها برای اثبات یا نفی امکان استفاده از بهره برداری ، تجزیه و تحلیل عمیق را انجام می دهند. با این حال ، اثبات زمان تمام عیار در راه حل های تجاری غیر معمول است. بنابراین ، بسیاری از یافته های محور AI هنوز هم نیاز به داوری متخصص دارند تا آنها را مهم نشان دهند.
داده ها و طبقه بندی داده ها
مدل های AI از داده های جمع آوری شده سازگار هستند. اگر این داده ها توسط الگوهای خاص برنامه نویسی حاکم باشد ، یا فاقد نمونه ای از تهدیدهای جدید باشد ، ممکن است هوش مصنوعی نتواند آنها را پیش بینی کند. علاوه بر این ، اگر مجموعه ای از آموزش نشان می دهد که این موارد کمتر مورد سوء استفاده قرار می گیرند ، یک سیستم ممکن است زبانهای خاصی را تحت اولویت قرار دهد. تازه کردن داده های مکرر ، مجموعه داده های گسترده و نظارت بر تعصب برای کاهش این مسئله بسیار مهم است.
مقابله با سوء استفاده های نوظهور
یادگیری ماشین با الگویی که قبلاً پردازش کرده است ، برتری دارد. اگر با دانش موجود مطابقت نداشته باشد ، یک نوع آسیب پذیری کاملاً جدید می تواند از هوش مصنوعی گذشته باشد. بازیگران تهدید همچنین با هوش مصنوعی مخالف برای فریب سیستم های دفاعی همکاری می کنند. از این رو ، راه حل های مبتنی بر هوش مصنوعی باید به طور مداوم به روز شود. برخی از محققان تشخیص ناهنجاری یا یادگیری بدون نظارت را اتخاذ می کنند تا رفتارهای عجیبی را بدست آورند که رویکردهای مبتنی بر امضای ممکن است از دست بدهند. با این حال ، حتی این روش های بدون نظارت می توانند از روزهای صفر مبدل هوشمندانه غافل شوند یا شاه ماهی قرمز تولید کنند.
ظهور عوامل هوش مصنوعی خودمختار
یک اصطلاح مدرن در جهان هوش مصنوعی ، AI عامل AI است-برنامه های خودمختار که صرفاً جواب نمی دهند ، بلکه می توانند اهداف خود را به صورت خودمختار دنبال کنند. در AppSec ، این به معنای هوش مصنوعی است که می تواند عملیات چند مرحله ای را مدیریت کند ، با بازخورد در زمان واقعی سازگار شود و با حداقل جهت انسانی عمل کند.
درک اطلاعات عامل
سیستم های AI Agentic اهداف اصلی مانند “پیدا کردن نقص های امنیتی در این سیستم” ارائه می شوند و سپس نحوه انجام این کار را تعیین می کنند: جمع آوری داده ها ، انجام اسکن و اصلاح استراتژی ها مطابق یافته ها. نتایج گسترده است: ما از AI به عنوان یک ابزار به هوش مصنوعی به عنوان یک فرآیند خود مدیریت حرکت می کنیم.
ابزارهای عامل برای حملات و دفاع
استفاده توهین آمیز (تیم قرمز): AIA عامل AI می تواند تمرینات تیم قرمز را به صورت خودمختار راه اندازی کند. فروشندگان مانند FireCompass یک هوش مصنوعی را تبلیغ می کنند که آسیب پذیری ها را ذکر می کند ، استراتژی های بهره برداری از صنایع دستی را نشان می دهد و سازش را نشان می دهد – همه به تنهایی. به طور مشابه ، منبع باز “Pentestgpt” یا راه حل های قابل مقایسه از استدلال LLM محور برای اسکن های زنجیره ای برای نفوذ چند مرحله ای استفاده می کنند.
استفاده دفاعی (تیم آبی): از طرف دفاع ، نمایندگان هوش مصنوعی می توانند بر شبکه ها نظارت داشته و به طور مستقل به وقایع مشکوک پاسخ دهند (به عنوان مثال ، جدا کردن یک میزبان به خطر افتاده ، به روزرسانی قوانین فایروال یا تجزیه و تحلیل سیاههها). برخی از سیستم عامل های ارکستراسیون امنیتی در حال اجرای “کتابهای پخش عامل” هستند که در آن AI به جای اجرای گردش کار استاتیک ، به صورت پویا به صورت پویا کنترل می شود.
تیمی قرمز محور AI
آزمایش نفوذ کاملاً خودمختار ، جاه طلبی برای بسیاری از افراد در زمینه APPSEC است. ابزارهایی که از نظر روشمند آسیب پذیری ها را تشخیص می دهند ، سکانس های حمله کاردستی و گزارش آنها را بدون نظارت انسانی گزارش می دهند ، به واقعیت تبدیل می شوند. موفقیت های مربوط به Grand Challenge Cyber Grand Darpa و عامل جدید عامل AI که حملات چند مرحله ای را می توان با راه حل های خودمختار تنظیم کرد.
چالش های عامل AI
با استقلال عالی بر عهده می گیرد. یک عامل عامل ممکن است سهواً باعث ایجاد آسیب در یک سیستم زنده شود ، یا یک مهاجم ممکن است سیستم را برای سوار شدن به اقدامات مخرب دستکاری کند. نگهبان های قوی ، تقسیم بندی و بررسی های نظارتی برای کارهای خطرناک ضروری است. با این وجود ، هوش مصنوعی عامل نشان دهنده جهت آینده در ارکستر AppSec است.
دستورالعمل های آینده برای امنیت پیشرفته AI
تأثیر هوش مصنوعی در امنیت برنامه فقط گسترش خواهد یافت. ما پیش بینی می کنیم تغییرات اساسی در افق نزدیک و طولانی تر ، با نگرانی های نوآورانه در مورد انطباق و ملاحظات مخالف.
روندهای نزدیک مدت (1-3 سال)
طی دو سال آینده ، شرکت ها به طور گسترده تری برنامه نویسی و امنیت AI را ادغام می کنند. ابزارهای توسعه دهنده شامل اسکن آسیب پذیری است که توسط فرآیندهای ML هدایت می شود تا موضوعات بالقوه در زمان واقعی را برجسته کند. فازی مبتنی بر هوش مصنوعی استاندارد خواهد شد. چک های خودکار در حال انجام با اسکن خود کارگردانی ، تست های قلم سالانه یا سه ماهه را تکمیل می کند. انتظار می رود در کاهش مثبت کاذب به عنوان حلقه های بازخورد مدل های ML را تصفیه کنید.
بازیگران تهدید همچنین از هوش مصنوعی تولیدی برای جهش بدافزار استفاده می کنند ، بنابراین فیلترهای دفاعی باید یاد بگیرند. ما پیام های مخرب را مشاهده خواهیم کرد که تقریباً کامل هستند و خواستار اسکن هوشمند جدید برای مبارزه با حملات مبتنی بر LLM هستند.
تنظیم کننده ها و نهادهای حاکمیتی ممکن است چارچوب هایی را برای استفاده مسئول هوش مصنوعی در امنیت سایبری معرفی کنند. به عنوان مثال ، قوانین ممکن است موظف باشد که سازمانها برای اطمینان از پاسخگویی ، تصمیمات AI را ممیزی کنند.
افق گسترده برای امنیت هوش مصنوعی
در مدت زمان طولانی ، AI ممکن است SDLC را به طور کامل تغییر شکل دهد ، احتمالاً منجر به:
توسعه AI-Augmented: انسانها با نویسنده با هوش مصنوعی که اکثر کد را تولید می کند ، ذاتاً امنیت را همانطور که می گذرد ، اعمال می کند.
اصلاح آسیب پذیری خودکار: ابزارهایی که فقط نقص ها را تشخیص نمی دهند بلکه آنها را به صورت خودمختار برطرف می کنند و ایمنی هر رفع را تأیید می کنند.
دفاع مداوم و مداوم: سیستم های اسکن سیستم عامل های هوشمند به طور شبانه روزی ، پیش بینی حملات ، استفاده از اقدامات متقابل در پرواز و دوئل کردن هوش مصنوعی مخالف در زمان واقعی.
معماری های امن و طراحی: مدل سازی تهدید AI محور اطمینان از نرم افزار با حداقل آسیب پذیری از بنیاد ساخته شده است.
ما همچنین انتظار داریم که خود هوش مصنوعی با الزامات مربوط به استفاده از هوش مصنوعی در صنایع با تأثیر بالا ، تحت مدیریت باشد. این ممکن است AI قابل توضیح و نظارت مداوم از مدل های ML را صادر کند.
هوش مصنوعی در انطباق و حکمرانی
با حرکت AI به مرکز AppSec ، چارچوب های انطباق تکامل می یابند. ممکن است ببینیم:
بررسی های انطباق با هوش مصنوعی: تأیید خودکار برای اطمینان از کنترل (به عنوان مثال ، PCI DSS ، SOC 2) به طور مداوم برآورده می شود.
مدیریت مدلهای هوش مصنوعی: الزاماتی که شرکت ها داده های آموزش را ردیابی می کنند ، انصاف مدل را نشان می دهند و یافته های محور AI را برای مقامات ثبت می کنند.
نظارت پاسخ به حادثه: اگر یک عامل هوش مصنوعی یک اقدام مهار را آغاز کند ، کدام طرف مسئول است؟ تعریف مسئولیت برای اشتباهات هوش مصنوعی موضوعی دشوار است که مقننه ها با آن مقابله می کنند.
اخلاق و خطرات هوش مصنوعی مخالف
جدا از انطباق ، سوالات اخلاقی وجود دارد. استفاده از هوش مصنوعی برای تشخیص تهدید خودی می تواند منجر به نقض حریم خصوصی شود. اگر AI دستکاری شود ، فقط با تکیه بر AI برای تصمیمات زندگی یا مرگ می تواند غیر منطقی باشد. در همین حال ، مخالفان از هوش مصنوعی برای فرار از تشخیص استفاده می کنند. مسمومیت داده ها و تزریق سریع می تواند سیستم های AI دفاعی را مختل کند.
هوش مصنوعی مخالف بیانگر یک تهدید رو به رشد است ، جایی که مهاجمان به طور خاص مدل های ML را تضعیف می کنند یا از AI مولد برای فرار از تشخیص استفاده می کنند. اطمینان از امنیت کد ML جنبه مهمی از دفاع سایبری در دهه آینده خواهد بود.
افکار نهایی
هوش مصنوعی تولیدی و پیش بینی کننده دفاع از نرم افزار است. ما زمینه های تاریخی ، راه حل های مدرن ، موانع ، تأثیرات هوش مصنوعی خودگردان و چشم انداز آینده نگر را مورد بررسی قرار داده ایم. مهمترین چیز این است که هوش مصنوعی به عنوان یک متحد نیرومند برای متخصصان APPSEC ، کمک به تسریع در کشف نقص ، تمرکز بر روی مسائل پرخطر و ساده تر کردن فرآیندهای زحمتکش خدمت می کند.
با این حال ، هیچ پاناسه نیست. پرچم های Spurious ، داده های آموزش داده ها و انواع بهره برداری جدید خواستار بررسی متخصص هستند. رقابت بین مخالفان و مدافعان ادامه دارد. هوش مصنوعی صرفاً جدیدترین عرصه برای آن درگیری است. سازمان هایی که AI را با مسئولیت پذیری پذیرفته اند – آن را با بینش انسانی ، پیروی از نظارتی و به روزرسانی های مداوم – هماهنگ می کنند – بهترین آماده شدن برای پیشرفت در دنیای در حال تحول امنیت برنامه ها هستند.
در نهایت ، فرصت هوش مصنوعی یک محیط کاربردی ایمن تر است ، جایی که نقاط ضعف در اوایل کشف می شوند و به سرعت مورد بررسی قرار می گیرند ، و در جایی که مدافعان می توانند با چابکی مجرمان سایبری سر و صدا کنند. با ادامه تحقیقات ، مشارکت و تکامل در فناوری های هوش مصنوعی ، این سناریو می تواند در جدول زمانی نه چندان دور از کشور عبور کند. هوش مصنوعی در امنیت برنامه
