هوش محاسباتی با فعال کردن شناسایی ضعف هوشمندتر ، اتوماسیون تست و حتی تشخیص فعالیت مخرب خودمختار ، امنیت برنامه (APPSEC) را متحول می کند. این راهنما یک مرور کلی در مورد چگونگی عملکرد رویکردهای تولیدی و پیش بینی مبتنی بر هوش مصنوعی در APPSEC ، که برای متخصصان امنیتی و مدیران در کنار هم نوشته شده است ، ارائه می دهد. ما توسعه هوش مصنوعی را برای آزمایش امنیتی ، نقاط قوت فعلی ، موانع ، ظهور سیستم های هوش مصنوعی مبتنی بر عامل و روندهای آینده کشف خواهیم کرد. بیایید سفر خود را از طریق بنیادها ، حال و چشم انداز امنیت کاربردی هوشمندانه هوشمندانه آغاز کنیم.
تاریخ و توسعه هوش مصنوعی در AppSec
مبانی کشف آسیب پذیری خودکار
مدتها قبل از اینکه هوش مصنوعی به یک موضوع داغ تبدیل شود ، کارشناسان Infosec به دنبال خودکار سازی تشخیص اشکال بودند. در اواخر دهه 1980 ، کار دنباله دار دکتر بارتون میلر در مورد آزمایش فازی قدرت اتوماسیون را اثبات کرد. آزمایش تحقیقاتی وی در سال 1988 به طور تصادفی ورودی هایی را برای خراب کردن برنامه های UNIX ایجاد کرد – “فازی” نشان داد که بخش قابل توجهی از برنامه های ابزار با داده های تصادفی می تواند خراب شود. این رویکرد ساده جعبه سیاه پایه و اساس تکنیک های آزمایش امنیتی آینده را هموار کرد. تا دهه 1990 و اوایل دهه 2000 ، پزشکان برای یافتن نقص های معمولی از اسکریپت ها و اسکنرها استفاده کردند. ابزارهای اسکن استاتیک اولیه مانند GREP پیشرفته عمل می کردند ، کد را برای عملکردهای خطرناک یا اعتبارنامه های سخت کدگذاری می کردند. حتی اگر این روشهای تطبیق الگوی مفید باشند ، آنها اغلب هشدارهای زیادی را به همراه داشتند ، زیرا هر کد مطابق با یک الگوی صرف نظر از زمینه گزارش می شد.
پیشرفت برنامه مبتنی بر AI
طی یک دهه آینده ، مطالعات دانشگاه و سیستم عامل های تجاری پیشرفته ، انتقال از قوانین سخت کد شده به تفسیر هوشمند. ML به تدریج وارد AppSec شد. پیاده سازی های اولیه شامل شبکه های عصبی برای تشخیص ناهنجاری در ترافیک سیستم و مدل های احتمالی برای هرزنامه یا فیشینگ – نه امنیت کاربردی نیست ، بلکه نشانگر این روند است. در همین حال ، ابزارهای تجزیه و تحلیل استاتیک با ردیابی جریان داده ها و نمودارهای جریان کنترل بهتر شدند تا نحوه جابجایی داده ها از طریق یک سیستم نرم افزاری را ردیابی کنند.
یک مفهوم اصلی که به وجود آمد ، نمودار خاصیت کد (CPG) بود که ساختاری ، جریان کنترل و جریان داده ها را به یک نمودار یکپارچه تبدیل می کرد. این رویکرد باعث تجزیه و تحلیل آسیب پذیری معنایی تر شد و بعداً به عنوان “آزمایش زمان” IEEE پیروز شد. با نشان دادن یک پایگاه کد به عنوان گره و لبه ، سیستم عامل های تجزیه و تحلیل می توانند نقص های پیچیده ای را فراتر از مسابقات کلمات کلیدی ساده شناسایی کنند.
در سال 2016 ، Cyber Grand Challenge DARPA سیستم عامل های هک کردن کاملاً خودکار را اثبات کرد – قادر به یافتن ، اثبات و پچ سوراخ های امنیتی در زمان واقعی و بدون درگیری انسانی. سیستم برنده ، “ضرب و شتم” ، تجزیه و تحلیل پیشرفته ، اعدام نمادین و اندازه گیری هوش مصنوعی را برای رفتن به سر در برابر هکرهای انسانی ترکیده است. این رویداد یک لحظه قابل توجه در اقدامات محافظ سایبری خودگردان بود.
پیشرفت های مهم در هوش مصنوعی برای تشخیص آسیب پذیری
با رشد مدل های یادگیری بهتر و مجموعه داده های بیشتر ، هوش مصنوعی در APPSEC خاموش شده است. غول های صنعت و تازه واردان در کنار هم 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 عامل برای پیش بینی استفاده می کند که CVE در طبیعت مورد سوء استفاده قرار می گیرد. این رویکرد به تیم های امنیتی کمک می کند تا بر بحرانی ترین نقاط ضعف تمرکز کنند.
در تشخیص نقص های کد ، شبکه های یادگیری عمیق با کد های کد عظیمی برای پرچم سازه های ناامن تهیه شده اند. مایکروسافت ، گوگل و سایر سازمانها نشان داده اند که LLM های تولیدی (مدل های بزرگ زبان) با نوشتن مهارهای فازی ، وظایف امنیتی را بهبود می بخشند. برای یک مورد ، تیم امنیتی Google از LLMS استفاده کرد تا مجموعه های ورودی تصادفی را برای کد های کد عمومی ایجاد کند ، پوشش را افزایش داده و نقص بیشتری را با مداخله کمتر توسعه دهنده مشاهده کند.
مزایای مدرن هوش مصنوعی برای امنیت برنامه
رشته AppSec امروزی از هوش مصنوعی در دو دسته اصلی استفاده می کند: هوش مصنوعی تولیدی ، تولید خروجی های جدید (مانند تست ها ، کد یا بهره برداری) و هوش مصنوعی پیش بینی شده ، داده های اسکن را برای برجسته کردن یا آسیب پذیری های پروژه. این قابلیت ها به هر جنبه ای از فرآیندهای امنیتی برنامه ، از بررسی کد گرفته تا ارزیابی پویا می رسد.
تست ها و حملات ناشی از AI
هوش مصنوعی تولیدی داده های جدیدی مانند موارد تست یا قطعه قطعه ای را ایجاد می کند که آسیب پذیری ها را در معرض دید خود قرار می دهد. این در فازی های محور AI مشهود است. فازی معمولی از بارهای تصادفی یا جهش یافته ناشی می شود ، در حالی که مدل های تولیدی می توانند آزمایش های هدفمند تری ایجاد کنند. تیم OSS-Fuzz Google سیستم های تولیدی مبتنی بر متن را برای نوشتن اهداف فازی اضافی برای مخازن منبع باز و تقویت کشف آسیب پذیری امتحان کرد.
به همین ترتیب ، هوش مصنوعی تولیدی می تواند در ساخت اسکریپت های بهره برداری کمک کند. محققان با قاطعیت نشان می دهند که یادگیری ماشین پس از درک آسیب پذیری ، ایجاد کد تظاهرات را توانمند می کند. از طرف مهاجم ، هکرهای اخلاقی ممکن است از هوش مصنوعی تولیدی برای خودکار سازی کارهای مخرب استفاده کنند. برای مدافعان ، تیم ها از تولید خودکار POC برای اعتبار بهتر وضعیت امنیتی و اجرای رفع مشکل استفاده می کنند.
چگونه مدل های پیش بینی کننده تهدیدات را پیدا می کنند و ارزیابی می کنند
AI پیش بینی کننده اطلاعات را به اشکالات احتمالی تجزیه و تحلیل می کند. بر خلاف قوانین یا امضاهای دستی ، یک مدل می تواند از هزاران قطعه نرم افزاری آسیب پذیر در مقابل ایمن ، الگوهای مشخصی که یک سیستم مبتنی بر قانون از دست می دهد ، بیاموزد. نظارت بر امنیت برنامه این رویکرد به پرچم سازه های مشکوک کمک می کند و بهره برداری از مسائل تازه یافته را ارزیابی می کند.
اولویت بندی آسیب پذیری دومین مورد استفاده پیش بینی کننده هوش مصنوعی است. سیستم امتیاز دهی پیش بینی بهره برداری نمونه ای است که در آن یک مدل یادگیری ماشین با احتمال سوءاستفاده از آنها در طبیعت ، آسیب پذیری های شناخته شده را در رتبه قرار می دهد. این به متخصصان امنیتی کمک می کند تا 5 ٪ برتر از آسیب پذیری ها را که شدیدترین خطر را ایجاد می کند ، متمرکز کنند. برخی از راه حل های مدرن APPSEC داده ها و داده های اشکال تاریخی را در مدل های ML تغذیه می کنند و تخمین می زنند کدام مناطق از یک سیستم به ویژه در برابر نقص های جدید آسیب پذیر است.
اتوماسیون AI محور در SAST ، DAST و IAST
تست امنیتی برنامه کاربردی استاتیک کلاسیک (SAST) ، تست امنیت برنامه پویا (DAST) و راه حل های IAST به طور فزاینده ای با هوش مصنوعی برای به روزرسانی سرعت و صحت توانمند می شوند.
SAST کد آسیب پذیری های امنیتی را به صورت استاتیک بررسی می کند ، اما اگر فاقد زمینه باشد ، هشدارهای نادرست را تولید می کند. هوش مصنوعی با استفاده از تجزیه و تحلیل جریان داده های یادگیری ماشین ، با ترسیم یافته ها و فیلتر کردن مواردی که واقعاً قابل بهره برداری نیستند ، کمک می کند. ابزارهایی مانند QWIET AI و دیگران یک نمودار خاصیت کد به همراه ML را برای ارزیابی قابلیت دسترسی ادغام می کنند و به طرز چشمگیری نویز را کاهش می دهند.
DAST یک برنامه در حال اجرا ، ارسال بارهای حمله و نظارت بر خروجی ها را اسکن می کند. هوش مصنوعی با اجازه دادن به استراتژی های تست خزنده و تطبیقی خودمختار ، باعث ترس و وحشت می شود. ماژول خودمختار می تواند گردش کار چند مرحله ای ، پیچیدگی های SPA و API ها را به طور مؤثر تفسیر کند و باعث افزایش جامع بودن و کاهش منفی کاذب شود.
IAST ، که برنامه را در زمان اجرا برای مشاهده تماس های عملکرد و جریان داده ها ابزاره می کند ، می تواند حجم تله متری تولید کند. یک مدل هوش مصنوعی می تواند این نتیجه را تفسیر کند ، و در جایی که ورودی کاربر به یک API حساس حساس و بدون فیلتر برسد ، جریان های آسیب پذیر را پیدا می کند. با ترکیب IAST با ML ، هشدارهای بی ربط هرس می شوند و فقط خطرات واقعی ظاهر می شود.
مقایسه رویکردهای اسکن در AppSec
سیستم های اسکن کد معاصر معمولاً چندین رویکرد را با جوانب مثبت/منفی خود ترکیب می کنند:
Grepping (تطبیق الگوی): اساسی ترین روش ، جستجوی کلمات کلیدی یا رژیم های شناخته شده (به عنوان مثال ، توابع مشکوک). به دلیل عدم درک معنایی ، سریع اما بسیار مستعد به مثبت های دروغین و منفی های دروغین است.
امضاها (قوانین/اکتشافی): اسکن اکتشافی که در آن متخصصان امنیتی الگویی برای نقص های شناخته شده ایجاد می کنند. این برای کلاس های اشکال استاندارد مناسب است اما برای انواع اشکالات جدید یا غیرمعمول انعطاف پذیر نیست.
نمودارهای خاصیت کد (CPG): یک رویکرد معنایی معاصر ، متحد کردن درخت نحو ، نمودار کنترل جریان و نمودار جریان داده ها به یک مدل گرافیکی. ابزارهای پلت فرم تشخیص آسیب پذیری نمودار را برای مسیرهای داده خطرناک پردازش می کنند. همراه با ML ، می تواند الگوهای ناشناخته را تشخیص داده و از طریق اعتبار مسیر داده ، نویز را کاهش دهد.
در عمل ، ارائه دهندگان راه حل این رویکردها را با هم ترکیب می کنند. آنها هنوز هم برای موضوعات شناخته شده از امضاهای استفاده می کنند ، اما آنها را با تجزیه و تحلیل مبتنی بر CPG برای جزئیات معنایی و ML برای رتبه بندی نتایج تکمیل می کنند.
هوش مصنوعی در امنیت بومی و وابستگی
از آنجا که شرکت ها از معماری های مبتنی بر داکر استقبال می کردند ، امنیت زنجیره تأمین کانتینر و نرم افزار بسیار مهم شد. هوش مصنوعی در اینجا نیز کمک می کند:
امنیت کانتینر: ابزارهای تجزیه و تحلیل کانتینر AI محور ساخت و سازهای کانتینر را برای CVE های شناخته شده ، غلط های نادرست یا اسرار بررسی می کنند. برخی از راه حل ها ارزیابی می کنند که آیا در واقع از آسیب پذیری ها در زمان اجرا استفاده می شود و یافته های بی ربط را کاهش می دهد. در همین حال ، نظارت مبتنی بر یادگیری ماشین در زمان اجرا می تواند فعالیت غیر معمول ظروف 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 میلیون ها مؤلفه منبع باز در مخازن مختلف ، بررسی دستی غیرممکن است. هوش مصنوعی می تواند رفتار بسته را برای شاخص های مخرب ، لکه دار کردن پشتی مطالعه کند. مدل های یادگیری ماشین همچنین می توانند احتمال اینکه یک کتابخانه شخص ثالث خاص را به خطر بیندازد ، به خطر بیاندازد و در اعتبار حفظ کننده به خطر بیفتد. این به تیم ها اجازه می دهد تا عناصر خطرناک زنجیره تأمین را در اولویت قرار دهند. به موازات ، هوش مصنوعی می تواند ناهنجاری ها را در خطوط لوله ساخت تماشا کند و تأیید کند که فقط کد مجاز و وابستگی ها وارد تولید می شوند.
چالش ها و محدودیت ها
اگرچه AI ویژگی های قدرتمندی را به AppSec ارائه می دهد ، اما این گلوله نقره ای نیست. تیم ها باید مشکلات ، مانند تشخیص نادرست ، بررسی امکان سنجی ، تعصب در مدل ها و رسیدگی به تهدیدهای ناشناخته را درک کنند.
محدودیت یافته های خودکار
تمام اسکن های مبتنی بر دستگاه ، مواجهه با مثبت کاذب (پرچم گذاری کد خوش خیم) و منفی های کاذب (آسیب پذیری های خطرناک را از دست می دهند). هوش مصنوعی می تواند با افزودن زمینه ، پرچم های فریبنده را کاهش دهد ، اما ممکن است منجر به منابع جدید خطای شود. یک مدل ممکن است به طرز حیرت انگیزی ادعا کند یا اگر به درستی آموزش دیده نباشد ، از یک اشکال جدی غافل شوید. از این رو ، بررسی دستی اغلب برای اطمینان از نتایج دقیق ضروری است.
قابلیت دسترسی و بهره برداری
حتی اگر AI یک مسیر کد آسیب پذیر را پرچم گذاری کند ، این تضمین نمی کند که هکرها در واقع می توانند به آن برسند. ارزیابی بهره برداری در دنیای واقعی پیچیده است. برخی از ابزارها برای نشان دادن یا نفی امکان استفاده از بهره برداری تلاش می کنند. با این حال ، اثبات زمان تمام عیار در راه حل های تجاری غیر معمول است. در نتیجه ، بسیاری از یافته های محور AI هنوز هم نیاز به ورودی انسان دارند تا آنها را به شدت کم نشان دهند.
داده ها و طبقه بندی داده ها
سیستم های AI از داده های جمع آوری شده می آموزند. اگر این داده ها بیش از حد الگوهای کدگذاری خاص را بازنمایی کنند ، یا فاقد موارد تهدیدهای نوظهور باشند ، ممکن است هوش مصنوعی در تشخیص آنها نتواند. علاوه بر این ، اگر مجموعه ای از آموزش نتیجه گیری کند که آنها مستعد سوءاستفاده هستند ، ممکن است یک سیستم از برخی سکوهای خاص چشم پوشی کند. به روزرسانی های مداوم ، مجموعه داده های متنوع و نظارت بر تعصب برای کاهش این مسئله بسیار مهم است.
رسیدگی به آسیب پذیری های روز صفر و تهدیدهای در حال تحول
یادگیری ماشین با الگویی که قبلاً دیده است ، برتری دارد. اگر با دانش موجود مطابقت نداشته باشد ، یک نوع آسیب پذیری کاملاً جدید می تواند از AI فرار کند. بازیگران تهدید همچنین از هوش مصنوعی مخالف برای پیشی از مکانیسم های دفاعی استفاده می کنند. از این رو ، راه حل های مبتنی بر هوش مصنوعی باید به طور مداوم به روز شود. برخی از فروشندگان تشخیص ناهنجاری یا یادگیری بدون نظارت را اتخاذ می کنند تا رفتارهای غیر طبیعی را که رویکردهای کلاسیک از دست می دهند ، بدست آورند. با این حال ، حتی این روش های بدون نظارت می توانند روزهای صفر هوشمندانه مبدل را از دست بدهند یا آلارم کاذب تولید کنند.
ظهور عوامل هوش مصنوعی خودمختار
یک اصطلاح اخیر در حوزه هوش مصنوعی عامل AI است – عوامل خودمختار که نه تنها جواب می دهند بلکه می توانند به صورت خودمختار اهداف را به خود اختصاص دهند. در امنیت ، این به معنای هوش مصنوعی است که می تواند اقدامات چند مرحله ای را کنترل کند ، با شرایط در زمان واقعی سازگار شود و با حداقل راهنمایی دستی تصمیم گیری کند.
تعریف عوامل هوش مصنوعی خودمختار
سیستم های AI Agentic وظایف گسترده ای مانند “نقاط ضعف در این برنامه” را پیدا می کنند ، و سپس نحوه انجام این کار را تعیین می کنند: جمع آوری داده ها ، انجام اسکن ها و تنظیم استراتژی ها در پاسخ به یافته ها. پیامدها گسترده است: ما از AI به عنوان ابزاری به سمت هوش مصنوعی به عنوان یک فرآیند خود مدیریت حرکت می کنیم.
چگونه عوامل AI در هک اخلاقی در مقابل محافظت فعالیت می کنند
استفاده تهاجمی (تیم قرمز): AI عامل AI می تواند حملات شبیه سازی شده را به صورت خودمختار آغاز کند. شرکت هایی مانند FireCompass یک هوش مصنوعی را به بازار عرضه می کنند که آسیب پذیری ها را ذکر می کند ، صنایع دستی به کتابهای بازی حمله می کنند و سازش را نشان می دهند – همه به تنهایی. به طور مشابه ، منبع باز “Pentestgpt” یا راه حل های مشابه از تجزیه و تحلیل LLM محور برای اسکن های زنجیره ای برای بهره برداری های چند مرحله ای استفاده می کنند.
استفاده دفاعی (تیم آبی): از طرف دفاعی ، عوامل هوش مصنوعی می توانند شبکه ها را رصد کنند و به طور فعال به وقایع مشکوک پاسخ دهند (به عنوان مثال ، جدا کردن یک میزبان به خطر افتاده ، به روزرسانی قوانین فایروال یا تجزیه و تحلیل سیاههها). نحوه استفاده از AI AI در APPSEC برخی از سیستم عامل های پاسخ به حادثه در حال ادغام “کتابهای پخش عامل” هستند که در آن AI به جای استفاده از گردش کار استاتیک ، وظایف را بطور پویا انجام می دهد.
آزمایش نفوذ خودمختار و شبیه سازی حمله
هک کردن شبیه سازی شده کاملاً مستقل هدف نهایی بسیاری از متخصصان سایبری است. ابزارهایی که از نظر روشمند آسیب پذیری ها را تشخیص می دهند ، مسیرهای نفوذ کاردستی را تشخیص می دهند و آنها را بدون نظارت انسانی نشان می دهند ، به واقعیت تبدیل می شوند. پیروزی های سایبری Grand Challenge Darpa و سیگنال جدید AI عامل AI مبنی بر اینکه حملات چند مرحله ای توسط ماشین ها قابل زنجیره است.
خطرات در امنیت خودمختار
با استقلال عالی در معرض خطر قرار می گیرد. نحوه استفاده از AI عامل در APPSEC یک عامل عامل ممکن است سهواً باعث آسیب در یک محیط تولید شود ، یا یک هکر ممکن است سیستم را برای انجام 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.
جایی که AI در امنیت برنامه هدایت می شود
تأثیر هوش مصنوعی در دفاع سایبری فقط رشد خواهد کرد. ما تغییرات اساسی را در مقیاس نزدیک و دهه نزدیک ، با نگرانی های نظارتی نوآورانه و ملاحظات اخلاقی انجام می دهیم.
آینده نزدیک هوش مصنوعی در امنیت
طی چند سال آینده ، شرکت ها برنامه نویسی و امنیت با کمک AI را به طور گسترده تری اتخاذ می کنند. سیستم عامل های توسعه دهنده شامل ارزیابی های APPSEC است که توسط فرآیندهای ML هدایت می شود تا در زمان واقعی به پرچم موضوعات بالقوه پرچم گذاری شود. تولید آزمون هوشمند استاندارد خواهد شد. اسکن منظم ML محور با اسکن خود کارگردانی تست های قلم سالانه یا سه ماهه را تکمیل می کند. انتظار دارید که در به حداقل رساندن سر و صدا به عنوان مدل های ML بازخورد را به حداقل برسانید.
مهاجمان همچنین از هوش مصنوعی تولیدی برای فیشینگ استفاده می کنند ، بنابراین سیستم های دفاعی باید یاد بگیرند. ما پیامهای مخرب را مشاهده خواهیم کرد که بسیار قانع کننده هستند و برای مبارزه با محتوای تولید شده توسط AI نیاز به تشخیص جدید مبتنی بر هوش مصنوعی دارند.
تنظیم کننده ها و آژانس های انطباق ممکن است چارچوب هایی را برای استفاده مسئول هوش مصنوعی در امنیت سایبری معرفی کنند. به عنوان مثال ، قوانین ممکن است نیاز داشته باشد که شرکت ها برای اطمینان از پاسخگویی ، خروجی های AI را ممیزی کنند.
افق گسترده برای امنیت هوش مصنوعی
در محدوده دوربرد ، هوش مصنوعی ممکن است به طور کامل تغییر شکل دهد ، احتمالاً منجر به:
توسعه AI-Augmented: انسان با نویسنده با هوش مصنوعی که اکثر کد را تولید می کند ، ذاتاً شامل چک های قوی است.
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 راه حل را تأیید می کنند.
دفاع مداوم و مداوم: سیستم های اسکن سیستم عامل های هوشمند به طور شبانه روزی ، پیشگیری از حملات ، استقرار کنترل های امنیتی در پرواز و رقابت با 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 ابتدا ساخته شده است.
ما همچنین انتظار داریم که خود هوش مصنوعی کاملاً تنظیم شود و الزامات مربوط به استفاده از هوش مصنوعی در صنایع بحرانی باشد. این ممکن است AI قابل ردیابی و چک های منظم مدل های ML را دیکته کند.
ابعاد نظارتی امنیت هوش مصنوعی
با حرکت AI به مرکز امنیت برنامه ، چارچوب های انطباق تکامل می یابند. ممکن است ببینیم:
بررسی های انطباق با هوش مصنوعی: حسابرسی خودکار برای اطمینان از استانداردها (به عنوان مثال ، PCI DSS ، SOC 2) در زمان واقعی برآورده می شوند.
حاکمیت مدل های هوش مصنوعی: الزاماتی که سازمانها داده های آموزش را ردیابی می کنند ، انصاف مدل را نشان می دهند و تصمیمات AI را برای حسابرسان ثبت می کنند.
نظارت پاسخ به حادثه: اگر یک سیستم خودمختار یک قفل سیستم را انجام دهد ، کدام یک از طرفین پاسخگو است؟ تعیین مسئولیت برای اقدامات هوش مصنوعی موضوعی پیچیده است که نهادهای انطباق با آن مقابله می کنند.
ابعاد اخلاقی و تهدیدهای استفاده از هوش مصنوعی
علاوه بر انطباق ، سوالات اجتماعی وجود دارد. استفاده از هوش مصنوعی برای نظارت بر کارمندان ممکن است باعث نگرانی در حریم خصوصی شود. اگر هوش مصنوعی مغرضانه باشد ، تنها با تکیه بر هوش مصنوعی برای تصمیمات زندگی یا مرگ می تواند خطرناک باشد. در همین حال ، مجرمان از هوش مصنوعی برای ماسک کد مخرب استفاده می کنند. مسمومیت با داده ها و تزریق سریع می تواند سیستم های دفاعی AI را فاسد کند.
کشف کنید که چگونه AI مخالف یک تهدید رو به رشد است ، جایی که بازیگران تهدید به طور خاص خطوط لوله ML را هدف قرار می دهند یا از LLM ها برای فرار از تشخیص استفاده می کنند. اطمینان از امنیت مجموعه داده های آموزش ، جنبه اصلی دفاع سایبری در آینده خواهد بود.
سخنان پایانی
روشهای محور AI در حال تغییر شکل امنیت برنامه هستند. ما مسیر تکاملی ، بهترین شیوه های فعلی ، موانع ، پیامدهای عامل هوش مصنوعی و چشم انداز آینده را مرور کرده ایم. مهمترین چیز این است که هوش مصنوعی به عنوان یک متحد بزرگ برای متخصصان APPSEC ، کمک می کند تا زودتر به نقاط ضعف کمک کند ، روی مسائل پرخطر متمرکز شود و کارهای پیچیده را خودکار کند.
با این حال ، معصوم نیست. مثبت کاذب ، داده های آموزش داده ها و نقاط ضعف روز صفر نیاز به نظارت ماهر دارد. مسابقه تسلیحات بین هکرها و محافظان ادامه دارد. هوش مصنوعی صرفاً جدیدترین عرصه برای آن درگیری است. سازمانهایی که هوش مصنوعی را با مسئولیت پذیری اتخاذ می کنند-ادغام آن با بینش انسانی ، استراتژی های انطباق و به روزرسانی های مداوم-برای پیشرفت در دنیای همیشه در حال تغییر امنیت برنامه ها آماده می شوند.
در نهایت ، وعده هوش مصنوعی یک چشم انداز دیجیتالی امن تر است ، جایی که آسیب پذیری ها زود هنگام گرفتار می شوند و به سرعت اصلاح می شوند ، و جایی که متخصصان امنیتی می توانند با توانمندی مهاجمان با سر و صدا مطابقت داشته باشند. با ادامه تحقیقات ، همکاری و پیشرفت در قابلیت های هوش مصنوعی ، این دیدگاه احتمالاً زودتر از حد انتظار می رسد
