نمای کلی از هوش مصنوعی تولیدی و پیش بینی برای امنیت برنامه

هوش محاسباتی با تسهیل افزایش آسیب پذیری ، آزمایش خودکار و حتی اسکن سطح حمله نیمه خودمختار ، امنیت برنامه (APPSEC) را تغییر می دهد. این راهنما روایتی جامع در مورد چگونگی استفاده از رویکردهای تولیدی و پیش بینی مبتنی بر هوش مصنوعی در APPSEC ، تهیه شده برای متخصصان APPSEC و ذینفعان در کنار هم ارائه می دهد. ما تکامل هوش مصنوعی را در APPSEC ، قابلیت های فعلی ، چالش ها ، ظهور عوامل هوش مصنوعی خودمختار و روندهای آینده بررسی خواهیم کرد. بیایید اکتشافات خود را از طریق تاریخ ، حال و چشم انداز دفاع APPSEC APSIC APPSEC شروع کنیم.

منشأ و رشد APPSEC پیشرفته AI

مبانی کشف آسیب پذیری خودکار
مدتها قبل از اینکه AI به یک موضوع داغ تبدیل شود ، کارشناسان Infosec به دنبال ساده سازی تشخیص اشکال بودند. در اواخر دهه 1980 ، کار پیشگامانه پروفسور بارتون میلر در مورد آزمایش فازی قدرت اتوماسیون را اثبات کرد. تلاش دانشگاه او در سال 1988 به طور تصادفی ورودی هایی را برای سقوط برنامه های یونیکس ایجاد کرد – “فازی” کشف کرد که 25-33 ٪ از برنامه های ابزار با داده های تصادفی می توانند خراب شوند. این رویکرد ساده جعبه سیاه زمینه را برای روشهای آزمایش امنیتی آینده هموار کرد. تا دهه 1990 و اوایل دهه 2000 ، توسعه دهندگان از اسکریپت های اتوماسیون و برنامه های اسکن برای یافتن نقص های مشترک استفاده کردند. ابزارهای اسکن استاتیک اولیه مانند GREP پیشرفته ، جستجوی کد برای توابع ناامن یا داده های ورود به سیستم ثابت. اگرچه این تاکتیک های تطبیق الگوی مفید بودند ، اما اغلب پرچم های نادرست بسیاری را به همراه داشتند ، زیرا هر کدی شبیه یک الگوی بدون در نظر گرفتن زمینه پرچم گذاری می شد.

تکامل مدلهای امنیتی AI محور
از اواسط دهه 2000 تا 2010 ، ابزارهای تحقیقاتی دانشگاهی و صنعت رشد کردند و از قوانین سخت کد شده به تجزیه و تحلیل هوشمند منتقل شدند. الگوریتم های داده محور به تدریج در APPSEC نفوذ می کنند. پیاده سازی های اولیه شامل مدل های یادگیری عمیق برای تشخیص ناهنجاری در جریان شبکه و فیلترهای بیزی برای هرزنامه یا فیشینگ – نه کاملاً APPSEC ، بلکه نمایشی از این روند است. در همین حال ، ابزارهای اسکن کد با تجزیه و تحلیل جریان داده ها و چک های مبتنی بر CFG بهبود یافته اند تا نحوه جابجایی داده ها از طریق یک برنامه را ردیابی کنند.

یک مفهوم کلیدی که به وجود آمد نمودار خاصیت کد (CPG) ، ادغام ساختاری ، جریان کنترل و جریان اطلاعات به یک نمودار جامع است. این رویکرد ارزیابی آسیب پذیری معنی دار تر را فعال کرد و بعداً جایزه IEEE “Test of Time” را بدست آورد. با ضبط منطق برنامه به عنوان گره و لبه ، ابزارهای امنیتی می توانند نقص های پیچیده ای را فراتر از منابع امضاء ساده مشخص کنند.

در سال 2016 ، Cyber ​​Grand Challenge DARPA سیستم های هک کردن کاملاً خودکار را به نمایش گذاشت – قادر به یافتن ، بهره برداری و آسیب پذیری در زمان واقعی و بدون مداخله انسانی. 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 قابل توجه در دفاع کاملاً خودکار سایبری بود.

پیشرفت های مهم در هوش مصنوعی برای تشخیص آسیب پذیری
با رشد الگوریتم های بهتر و نمونه های دارای برچسب بیشتر ، هوش مصنوعی در APPSEC خاموش شده است. شرکت های بزرگ و شرکت های کوچکتر همزمان به پیشرفت هایی 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. به عنوان مثال ، سیستم امتیاز دهی پیش بینی بهره برداری (EPSS) است که از هزاران ویژگی برای پیش بینی استفاده از آسیب پذیری ها در طبیعت استفاده می کند. این رویکرد باعث می شود تیم های امنیتی با نقاط ضعف بالاترین ریسک مقابله کنند.

در تشخیص نقص کد ، مدل های یادگیری عمیق با کد های کد عظیم برای پرچم الگوهای ناامن تغذیه شده اند. مایکروسافت ، گوگل و اشخاص مختلف نشان داده اند که LLM های تولیدی (مدل های بزرگ زبان) با نوشتن مهار فازی ، کارهای امنیتی را تقویت می کنند. به عنوان مثال ، تیم امنیتی Google از LLM های LLM برای تولید مهارهای آزمایشی برای کد های عمومی ، افزایش پوشش و کشف آسیب پذیری های اضافی با درگیری کمتر توسعه دهنده استفاده کرد.

مزایای مدرن هوش مصنوعی برای امنیت برنامه

دفاعی دفاعی نرم افزار امروز AI را در دو قالب اصلی اعمال می کند: هوش مصنوعی تولیدی ، تولید مصنوعات جدید (مانند تست ها ، کد یا سوء استفاده) و هوش مصنوعی پیش بینی ، تجزیه و تحلیل داده ها برای تشخیص یا آسیب پذیری های پروژه. این قابلیت ها در هر مرحله از چرخه عمر امنیتی ، از بازرسی کد گرفته تا آزمایش پویا ، طول می کشد.

چگونه AI مولد قدرت فازی و بهره برداری می کند
هوش مصنوعی تولیدی داده های جدیدی مانند حمله یا بخش های کد ایجاد می کند که آسیب پذیری ها را در معرض دید قرار می دهد. این در فازی AI محور آشکار است. فازی کلاسیک به ورودی های تصادفی یا جهش متکی است ، در مدل های تولیدی کنتراست می توانند آزمایش های استراتژیک تری ایجاد کنند. تیم OSS-Fuzz Google مدلهای بزرگ زبان را برای تولید خودکار فازی برای پروژه های منبع باز و افزایش کشف آسیب پذیری امتحان کرد.

به همین ترتیب ، هوش مصنوعی تولیدی می تواند در ساخت اسکریپت های بهره برداری کمک کند. محققان با احتیاط نشان می دهند که AI پس از شناسایی آسیب پذیری ، ایجاد کد POC را فعال می کند. از طرف توهین آمیز ، هکرهای اخلاقی ممکن است از هوش مصنوعی تولیدی برای شبیه سازی بازیگران تهدید استفاده کنند. از نظر دفاعی ، شرکت ها از تولید خودکار POC برای آزمایش بهتر دفاع و توسعه کاهش استفاده می کنند.

هوش مصنوعی پیش بینی برای تشخیص آسیب پذیری و ارزیابی ریسک
پیش بینی هوش مصنوعی مجموعه داده ها را برای شناسایی نقاط ضعف امنیتی احتمالی تجزیه و تحلیل می کند. بر خلاف قوانین یا امضاهای دستی ، یک مدل می تواند از هزاران نمونه از نمونه های آسیب پذیر در مقابل کد ایمن ، دانش را بدست آورد ، الگوهای کشف کننده ای که ممکن است یک سیستم مبتنی بر قانون از دست بدهد. این رویکرد به نشان دادن سازه های مشکوک و سنجش سوء استفاده از موضوعات تازه یافته کمک می کند.

اولویت بندی آسیب پذیری یک مزیت پیش بینی کننده هوش مصنوعی اضافی است. رویکرد پیش بینی بهره برداری یکی از نمونه هایی است که یک مدل یادگیری ماشین با احتمال حمله به آنها در طبیعت آسیب پذیری های شناخته شده ای را رتبه بندی می کند. این امر به متخصصان امنیتی اجازه می دهد تا در بخش بالایی از آسیب پذیری هایی که بالاترین خطر را دارند ، صفر شوند. برخی از سیستم عامل های مدرن APPSEC درخواست های کشش و داده های اشکال تاریخی را در مدل های ML تغذیه می کنند و پیش بینی می کنند که کدام مناطق از یک سیستم به ویژه در برابر نقص های جدید آسیب پذیر است.

پیشرفت های یادگیری ماشین برای تست AppSec
اسکنرهای استاتیک کلاسیک ، تست امنیت برنامه پویا (DAST) و آزمایش امنیتی برنامه تعاملی (IAST) اکنون توسط هوش مصنوعی تقویت شده اند تا توان و اثربخشی را بهبود بخشند.

SAST کد آسیب پذیری های امنیتی را بدون اجرای آن تجزیه و تحلیل می کند ، اما اگر نتواند استفاده را تفسیر کند ، سیل مثبت کاذب را به همراه دارد. هوش مصنوعی با رتبه بندی هشدارها و فیلتر کردن مواردی که در واقع قابل بهره برداری نیستند ، از طریق تجزیه و تحلیل جریان داده های مبتنی بر مدل ، کمک می کند. ابزارهای مثال QWIET AI و دیگران از یک نمودار خاصیت کد و منطق AI محور برای ارزیابی مسیرهای بهره برداری استفاده می کنند و هشدارهای کاذب را به طرز چشمگیری برش می دهند.

DAST برنامه زنده را اسکن می کند ، درخواست های مخرب را ارسال می کند و واکنش ها را تجزیه و تحلیل می کند. هوش مصنوعی با اجازه دادن به اکتشاف هوشمند و استراتژی های تست تطبیقی ​​، دلهره می کند. ماژول خودمختار می تواند گردش کار چند مرحله ای ، جریان برنامه های مدرن و نقاط پایانی میکروسرویس را به طور مؤثرتر تشخیص دهد ، پوشش را افزایش داده و آسیب پذیری های از دست رفته را کاهش می دهد.

IAST که برای مشاهده تماس های عملکرد و جریان داده ها ، برنامه را در زمان اجرا نظارت می کند ، می تواند حجم تله متری را به همراه داشته باشد. یک مدل هوش مصنوعی می تواند آن داده ها را تفسیر کند ، و پیدا کردن جریان های آسیب پذیر در جایی که ورودی کاربر در یک سینک بحرانی که فیلتر نشده است تأثیر می گذارد. با مخلوط کردن IAST با ML ، آلارم های کاذب حذف می شوند و فقط خطرات واقعی برجسته می شوند.

روشهای بازرسی برنامه: GREP ، امضا و CPG
ابزارهای اسکن کد معاصر معمولاً چندین تکنیک را می آمیزند که هر کدام دارای جوانب مثبت/منفی هستند:

Grepping (تطبیق الگوی): اساسی ترین روش ، جستجوی رشته ها یا نشانگرهای شناخته شده (به عنوان مثال ، توابع مشکوک). به دلیل عدم درک معنایی ، سریع اما بسیار مستعد به پرچم های اشتباه و مسائل از دست رفته است.

امضاها (قوانین/اکتشافی): اسکن مبتنی بر قانون که در آن متخصصان قوانین تشخیص را تعریف می کنند. برای کلاسهای اشکال مشترک خوب است اما برای الگوهای آسیب پذیری جدید یا مبهم محدود است.

نمودارهای خاصیت کد (CPG): یک رویکرد معاصر آگاهی از زمینه ، متحد کردن درخت نحو ، نمودار کنترل جریان و نمودار جریان داده ها به یک مدل گرافیکی. ابزارها نمودار را برای مسیرهای داده خطرناک تجزیه و تحلیل می کنند. همراه با ML ، می تواند الگوهای ناشناخته را کشف کرده و نویز را از طریق اعتبارسنجی مسیر داده از بین ببرد.

در استفاده واقعی ، فروشندگان این رویکردها را با هم ترکیب می کنند. آنها هنوز هم برای موضوعات شناخته شده از قوانینی استفاده می کنند ، اما آنها را با تجزیه و تحلیل نمودار برای جزئیات معنایی و ML برای رتبه بندی نتایج تقویت می کنند.

امنیت کانتینر و خطرات زنجیره تأمین
هنگامی که شرکت ها معماری های کانتینر شده را به تصویب رساندند ، امنیت زنجیره تأمین کانتینر و نرم افزار در اولویت قرار گرفت. هوش مصنوعی در اینجا نیز کمک می کند:

امنیت کانتینر: اسکنرهای تصویر محور AI محور ساخت و سازهای کانتینر را برای سوراخ های امنیتی شناخته شده ، غلط های نادرست یا اعتبار حساس بررسی می کنند. برخی از راه حل ها تعیین می کنند که آیا آسیب پذیری ها در استقرار قابل دستیابی هستند و از یافته های بی ربط کاسته می شوند. در همین حال ، نظارت مبتنی بر یادگیری ماشین در زمان اجرا می تواند رفتار غیرمعمول کانتینر را تشخیص دهد (به عنوان مثال ، تماس های شبکه غیر منتظره) ، و این باعث می شود که ابزارهای سنتی از دست ندهند.

خطرات زنجیره تأمین: با میلیون ها بسته منبع باز در NPM ، PYPI ، Maven و غیره ، بررسی دستی غیر واقعی است. هوش مصنوعی می تواند ابرداده بسته را برای شاخص های مخرب ، در معرض تروجان های پنهان مطالعه کند. مدل های یادگیری ماشین همچنین می توانند احتمال اینکه یک کتابخانه شخص ثالث خاص ممکن است به خطر بیفتد ، در الگوهای استفاده به خطر بیفتد. این به تیم ها اجازه می دهد تا عناصر خطرناک زنجیره تأمین را در اولویت قرار دهند. به همین ترتیب ، هوش مصنوعی می تواند ناهنجاری ها را در خطوط لوله ساخت تماشا کند و تأیید کند که فقط کد و وابستگی های قانونی به صورت زنده انجام می شود.

موانع و اشکالاتی

اگرچه هوش مصنوعی ویژگی های قدرتمندی را برای امنیت برنامه ها معرفی می کند ، اما همه اینها درمانی نیست. تیم ها باید مشکلات ، مانند طبقه بندی نادرست ، تجزیه و تحلیل بهره برداری ، الگوریتمی و رسیدگی به تهدیدهای کاملاً جدید را درک کنند.

مسائل مربوط به صحت در تشخیص هوش مصنوعی
کلیه معاملات اسکن مبتنی بر دستگاه با مثبت کاذب (پرچم گذاری کد غیر برنزه) و منفی های کاذب (آسیب پذیری های خطرناک از دست رفته). هوش مصنوعی می تواند با افزودن تجزیه و تحلیل معنایی ، مثبت کاذب را کاهش دهد ، اما منابع جدید خطایی را معرفی می کند. یک مدل ممکن است مسائل را “توهم” کند یا اگر به درستی آموزش نگیرد ، یک اشکال جدی را از دست ندهد. از این رو ، اعتبار سنجی متخصص اغلب برای اطمینان از نتایج دقیق ضروری است.

قابلیت دسترسی و بهره برداری
حتی اگر هوش مصنوعی یک مسیر کد آسیب پذیر را تشخیص دهد ، این تضمین نمی کند که مهاجمان در واقع می توانند به آن برسند. ارزیابی بهره برداری در دنیای واقعی پیچیده است. برخی از چارچوب ها سعی در حل محدودیت برای اعتبارسنجی یا رد این کارآیی را دارند. با این حال ، بررسی های استثماری تمام عیار در راه حل های تجاری کمتر گسترده است. در نتیجه ، بسیاری از یافته های محور AI هنوز هم نیاز به ورود متخصص دارند تا آنها را فوری برچسب بزنند.

تعصبات آموزش ذاتی در امنیت AI
مدل های AI از داده های جمع آوری شده می آموزند. اگر این داده ها تحت سلطه برخی فن آوری ها باشد ، یا فاقد نمونه ای از تهدیدهای غیر معمول باشد ، AI ممکن است در پیش بینی آنها نتواند. علاوه بر این ، اگر مجموعه ای از آموزش نشان می دهد که آنها کمتر مستعد سوءاستفاده هستند ، یک سیستم ممکن است سیستم های خاصی را تحت عنوان برخی از سیستم عامل ها قرار دهد. بازآموزی مداوم ، 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 خودداری کند. احزاب مخرب همچنین از هوش مصنوعی مخالف برای پیشی از سیستم های دفاعی استفاده می کنند. از این رو ، راه حل های مبتنی بر هوش مصنوعی باید به طور مداوم تکامل یابد. برخی از محققان تشخیص ناهنجاری یا یادگیری بدون نظارت را اتخاذ می کنند تا رفتارهای عجیبی را که رویکردهای کلاسیک از دست می دهند ، بدست آورند. با این حال ، حتی این روشهای مبتنی بر ناهنجاری نمی توانند در روزهای صفر مبدل هوشمندانه یا تولید شاه ماهی قرمز ناکام باشند.

ظهور عوامل هوش مصنوعی خودمختار

یک دوره اخیر در جامعه هوش مصنوعی عامل AI است-عوامل خود هدایت شده که فقط جواب نمی دهند ، بلکه می توانند وظایف خود را به صورت خودمختار دنبال کنند. در APPSEC ، این به معنای هوش مصنوعی است که می تواند روشهای چند مرحله ای را کنترل کند ، با بازخورد در زمان واقعی سازگار شود و با حداقل جهت انسانی انتخاب کند.

تعریف عوامل هوش مصنوعی خودمختار
راه حل های عامل AI به وظایف گسترده ای مانند “آسیب پذیری در این نرم افزار” داده می شود و سپس نحوه انجام این کار را تعیین می کنند: جمع آوری داده ها ، ابزارهای اجرای و تنظیم استراتژی ها بر اساس یافته ها. پیامدها گسترده است: ما از هوش مصنوعی به عنوان ابزاری به عنوان یک بازیگر مستقل حرکت می کنیم.

ابزارهای عامل برای حملات و دفاع
استفاده تهاجمی (تیم قرمز): AI عامل AI می تواند تست های نفوذ را به صورت خودمختار انجام دهد. شرکت هایی مانند FireCompass یک هوش مصنوعی را تبلیغ می کنند که آسیب پذیری ها را ذکر می کند ، صنایع دستی از استراتژی های بهره برداری استفاده می کند و سازش را نشان می دهد – همه به تنهایی. به طور مشابه ، منبع باز “Pentestgpt” یا راه حل های مشابه از منطق LLM محور برای مراحل حمله زنجیره ای برای نفوذ چند مرحله ای استفاده می کنند.

استفاده دفاعی (تیم آبی): از طرف محافظ ، عوامل هوش مصنوعی می توانند شبکه ها را رصد کنند 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 آزمایش با “کتابهای پخش عامل” هستند که در آن هوش مصنوعی به جای استفاده از گردش کار استاتیک ، به صورت پویا تصمیم می گیرد.

آزمایش نفوذ خودمختار و شبیه سازی حمله
پنیر کاملاً عامل ، Grail مقدس برای بسیاری از افراد در زمینه AppSec است. ابزارهایی که به طور جامع آسیب پذیری ها را شمارش می کنند ، سوءاستفاده های صنایع دستی و شواهد آنها را بدون نظارت انسانی نشان می دهند ، به واقعیت تبدیل می شوند. موفقیت های مربوط به چالش بزرگ سایبری DARPA و سیستم های جدید عملیاتی نشان می دهد که حملات چند مرحله ای با راه حل های خودمختار قابل زنجیره است.

مشکلات احتمالی عوامل هوش مصنوعی
با استقلال عالی بر عهده می گیرد. یک سیستم خودمختار ممکن است سهواً باعث ایجاد آسیب در یک محیط تولید شود ، یا یک مهاجم ممکن است عامل را برای افزایش اقدامات مخرب دستکاری کند. نگهبان های قوی ، تقسیم بندی و تجهیزات دستی برای کارهای خطرناک ضروری است. با این وجود ، هوش مصنوعی عامل نشان دهنده تکامل بعدی در دفاع سایبر است.

دستورالعمل های آینده برای امنیت پیشرفته AI

نقش AI در دفاع سایبر فقط تسریع خواهد شد. ما تغییرات اساسی را در 1-3 سال آینده و افق طولانی تر ، با نگرانی های نظارتی جدید و ملاحظات مخالف انجام می دهیم.

آینده نزدیک هوش مصنوعی در امنیت
طی دو سال آینده ، سازمان ها برنامه نویسی و امنیت با کمک هوش مصنوعی را به طور گسترده تری اتخاذ می کنند. سیستم عامل های توسعه دهنده شامل چک های امنیتی است که توسط فرآیندهای ML هدایت می شود تا موضوعات بالقوه در زمان واقعی را برجسته کند. فازهای یادگیری ماشین استاندارد می شوند. آزمایش امنیتی مداوم با اسکن خود کارگردانی تست های قلم سالانه یا سه ماهه را تکمیل می کند. به عنوان مدلهای یادگیری پاف زدن حلقه های بازخورد انتظار ارتقاء در به حداقل رساندن نویز را دارید.

بازیگران تهدید همچنین از هوش مصنوعی تولیدی برای فیشینگ استفاده می کنند ، بنابراین اقدامات متقابل دفاعی باید سازگار شود. ما شاهد کلاهبرداری های اجتماعی خواهیم بود که بسیار قانع کننده هستند و نیاز به تشخیص جدید مبتنی بر هوش مصنوعی برای مبارزه با فریب های ماشین آلات دارند.

تنظیم کننده ها و مقامات ممکن است شروع به صدور چارچوب هایی برای استفاده اخلاقی هوش مصنوعی در امنیت سایبری کنند. به عنوان مثال ، قوانین ممکن است مستلزم این باشد که سازمانها تصمیمات AI را برای اطمینان از توضیح پیگیری کنند.

چشم انداز آینده نگر AppSec
در مدت زمان طولانی ، AI ممکن است توسعه نرم افزار را به طور کامل بازنگری کند ، احتمالاً منجر به:

توسعه AI-Augmented: برنامه های جفتی انسان با هوش مصنوعی که اکثر کد را تولید می کند ، ذاتاً کدگذاری ایمن را در آن زمان می گذارد.

اصلاح آسیب پذیری خودکار: ابزارهایی که نه تنها نقص ها را نشان می دهند بلکه آنها را به صورت خودمختار برطرف می کنند و ایمنی هر اصلاحیه را تأیید می کنند.

دفاع مداوم و مداوم: سیستم عامل های هوشمند برنامه های شبانه روزی ، پیش بینی حملات ، استقرار کنترل های امنیتی در پرواز و مبارزه با هوش مصنوعی مخالف در زمان واقعی.

معماری های امن و طراحی: اسکن معماری محور AI محور اطمینان از نرم افزار با بردارهای حداقل بهره برداری از ابتدا ساخته شده است.

ما همچنین پیش بینی می کنیم که خود هوش مصنوعی با الزامات استفاده از هوش مصنوعی در صنایع با تأثیر بالا ، تحت مدیریت قرار خواهد گرفت. این ممکن است نیاز به هوش مصنوعی شفاف و چک های منظم از مدل های ML داشته باشد.

نظارت و استفاده اخلاقی از هوش مصنوعی برای AppSec
با تبدیل شدن AI در APPSEC ، چارچوب های انطباق سازگار می شوند. ممکن است ببینیم:

بررسی های انطباق با هوش مصنوعی: حسابرسی خودکار برای اطمینان از دستورالعمل ها (به عنوان مثال ، PCI DSS ، SOC 2) به طور مداوم برآورده می شوند.

حاکمیت مدل های هوش مصنوعی: الزاماتی که نهادها داده های آموزش را ردیابی می کنند ، انصاف مدل را اثبات می کنند و تصمیمات محور AI را برای تنظیم کننده ها ثبت می کنند.

نظارت پاسخ به حادثه: اگر یک سیستم خودمختار شروع به قفل سیستم کند ، چه کسی مسئول است؟ تعریف مسئولیت برای اقدامات هوش مصنوعی موضوعی چالش برانگیز است که قوه مقننه با آن مقابله خواهد کرد.

ابعاد اخلاقی و تهدیدهای استفاده از هوش مصنوعی
علاوه بر انطباق ، سوالات اجتماعی وجود دارد. استفاده از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل رفتار ممکن است باعث تهاجم حریم خصوصی شود. در صورت دستکاری هوش مصنوعی ، فقط با تکیه بر هوش مصنوعی برای تصمیمات زندگی یا مرگ می تواند خطرناک باشد. در همین حال ، https://rentry.co/84ut8qq4 AI را برای ماسک کد مخرب اتخاذ کنید. مسمومیت با داده ها و استثمار هوش مصنوعی می تواند سیستم های AI دفاعی را مختل کند.

هوش مصنوعی مخالف بیانگر یک تهدید رو به رشد است ، جایی که بازیگران تهدید به طور خاص به مدل های ML حمله می کنند یا از هوش مصنوعی تولیدی برای فرار از تشخیص استفاده می کنند. اطمینان از امنیت کد ML جنبه اساسی APPSEC در دهه آینده خواهد بود.

سخنان پایانی

روشهای محور AI اساساً دفاع نرم افزار را تغییر می دهند. ما در مورد مسیر تکاملی ، راه حل های مدرن ، چالش ها ، استفاده از سیستم خودمختار و چشم انداز آینده نگر بحث کرده ایم. موضوع مهم این است که هوش مصنوعی به عنوان یک متحد نیرومند برای متخصصان APPSEC ، کمک می کند تا زودتر به نقاط ضعف کمک کند ، به طور مؤثر در اولویت قرار گیرد و کارهای خسته کننده را انجام دهد.

با این حال ، هیچ پاناسه نیست. پرچم های فریبنده ، تعصبات و انواع بهره برداری جدید نیاز به نظارت ماهر دارند. مسابقه تسلیحاتی بین مخالفان و مدافعان ادامه دارد. هوش مصنوعی صرفاً آخرین عرصه برای آن درگیری است. سازمان هایی که AI را با مسئولیت پذیری پذیرفته اند-ترکیب آن با دانش تیمی ، حاکمیت قوی و تازه های مدل منظم-برای موفقیت در چشم انداز همیشه در حال تغییر APPSEC آماده هستند.

در نهایت ، فرصت هوش مصنوعی یک محیط کاربردی ایمن تر است ، جایی که آسیب پذیری ها در اوایل و به سرعت ثابت کشف می شوند ، و جایی که مدافعان می توانند با نوآوری سریع مجرمان سایبری سر و صدا کنند. با ادامه تحقیقات ، مشارکت و تکامل در فناوری های هوش مصنوعی ، ممکن است سناریو در جدول زمانی نه چندان دور به دست بیاید. https: //rentry.co/84ut8qq4