هوش مصنوعی با فعال کردن شناسایی ضعف ، ارزیابی خودکار و حتی شکار تهدیدات خودمختار ، امنیت برنامه (APPSEC) را تغییر می دهد. این راهنما روایتی کامل در مورد چگونگی استفاده از هوش مصنوعی تولیدی و پیش بینی شده در حوزه امنیتی برنامه ، که برای متخصصان APPSEC و مدیران در کنار هم ساخته شده است ، ارائه می دهد. ما در مورد رشد دفاع از برنامه های هوش مصنوعی ، توانایی های مدرن ، محدودیت ها ، ظهور هوش مصنوعی “عامل” و تحولات آینده کشف خواهیم کرد. بیایید سفر خود را از طریق بنیادها ، چشم انداز فعلی و آینده امنیت کاربردی با قابلیت ML آغاز کنیم.
تاریخ و توسعه هوش مصنوعی در AppSec
تست امنیتی خودکار اولیه
مدتها قبل از اینکه هوش مصنوعی به یک موضوع داغ تبدیل شود ، کارشناسان Infosec به دنبال ساده سازی شناسایی نقص امنیتی بودند. در اواخر دهه 1980 ، کار دنباله دار دکتر بارتون میلر در آزمایش فازی ، اثربخشی اتوماسیون را نشان داد. تلاش دانشگاهی وی در سال 1988 به طور تصادفی ورودی هایی را برای سقوط برنامه های یونیکس ایجاد کرد – “فازی” نشان داد که تقریباً یک چهارم تا یک سوم برنامه های ابزار با داده های تصادفی قابل خراب شدن است. این رویکرد ساده جعبه سیاه زمینه را برای استراتژی های آزمایش امنیتی بعدی هموار کرد. تا دهه 1990 و اوایل دهه 2000 ، مهندسان از اسکریپت های اتوماسیون و ابزاری برای یافتن نقص های مشترک استفاده کردند. ابزارهای اسکن استاتیک اولیه مانند GREP پیشرفته ، بازرسی از کد برای توابع خطرناک یا داده های ورود به سیستم ثابت. حتی اگر این تاکتیک های تطبیق الگوی مفید باشند ، آنها اغلب هشدارهای زیادی را به همراه داشتند ، زیرا هر کد آینه ای که یک الگوی را آینه می کرد بدون در نظر گرفتن زمینه ، برچسب گذاری می شد.
رشد ابزارهای امنیتی یادگیری ماشین
طی یک دهه آینده ، تحقیقات دانشگاهی و راه حل های شرکتی رشد کردند و از قوانین سخت کد شده به تجزیه و تحلیل پیشرفته منتقل شدند. الگوریتم های داده محور به آرامی راه خود را به APPSEC تبدیل کردند. پیاده سازی های اولیه شامل مدل های یادگیری عمیق برای تشخیص ناهنجاری در ترافیک شبکه و مدل های احتمالی برای هرزنامه یا فیشینگ – نه امنیت کاربردی نیست ، بلکه پیش بینی کننده این روند است. در همین حال ، ابزارهای تجزیه و تحلیل استاتیک با ردیابی جریان داده ها و نقشه برداری مسیر اجرا تکامل یافته اند تا نحوه جابجایی اطلاعات از طریق یک سیستم نرم افزاری را مشاهده کنند.
یک مفهوم قابل توجه که پدیدار شد ، نمودار ویژگی کد (CPG) بود که ترکیب ساختاری ، جریان کنترل و جریان اطلاعات در یک نمودار واحد بود. این رویکرد تجزیه و تحلیل آسیب پذیری معنی دار تر را تسهیل کرد و بعداً افتخار IEEE “آزمایش زمان” را به دست آورد. تست نفوذ خودکار با ضبط منطق برنامه به عنوان گره ها و لبه ها ، ابزارهای امنیتی می توانند نقص های پیچیده ای را فراتر از بررسی های الگوی ساده مشخص کنند.
در سال 2016 ، Cyber Grand Challenge DARPA سیستم عامل های هک کاملاً خودکار را به نمایش گذاشت – طراحی شده برای یافتن ، اثبات و پچ های امنیتی در زمان واقعی ، فاقد درگیری انسان. سیستم برنده ، “ضرب و شتم” ، تجزیه و تحلیل پیشرفته ، اعدام نمادین و برخی از هوش مصنوعی را که قصد دارد در برابر هکرهای انسانی به سر برود ، آمیخته است. این رویداد یک لحظه قابل توجه در اقدامات محافظ سایبری خودگردان بود.
نقاط عطف قابل توجه شکار اشکال AI محور
با رشد الگوریتم های بهتر و داده های آموزش بیشتر ، هوش مصنوعی در APPSEC تسریع شده است. شرکت های بزرگ و شرکت های کوچکتر به طور یکسان به نقاط دیدنی رسیده اند. یک جهش مهم شامل مدل های یادگیری ماشین است که آسیب پذیری های نرم افزاری و سوءاستفاده ها را پیش بینی می کند. به عنوان مثال ، سیستم امتیاز دهی پیش بینی بهره برداری (EPSS) است که از هزاران ویژگی استفاده می کند تا پیش بینی کند کدام نقص در طبیعت مورد سوء استفاده قرار می گیرد. این رویکرد باعث می شود که پزشکان Infosec با ضعف بالاترین خطر مقابله کنند.
در بررسی کد منبع ، شبکه های یادگیری عمیق با کد های بزرگ کد برای پرچم سازه های ناامن تغذیه شده اند. مایکروسافت ، گوگل و سازمان های اضافی فاش کرده اند که LLM های تولیدی (مدل های بزرگ زبان) با نوشتن مهار فازی ، وظایف امنیتی را بهبود می بخشند. به عنوان مثال ، تیم امنیتی Google از LLMS برای تولید آزمایشات فازی برای پروژه های منبع باز ، افزایش پوشش و یافتن اشکالات بیشتر با درگیری کمتر توسعه دهنده استفاده کرد.
ابزارها و تکنیک های هوش مصنوعی امروزی در AppSec
امنیت کاربردی امروز از AI به دو روش گسترده استفاده می کند: هوش مصنوعی تولیدی ، تولید خروجی های جدید (مانند تست ها ، کد یا بهره برداری) و هوش مصنوعی پیش بینی ، داده های اسکن را برای تشخیص یا پیش بینی آسیب پذیری ها. این قابلیت ها به هر مرحله از فعالیت های APPSEC ، از بررسی کد گرفته تا آزمایش پویا می رسد.
هوش مصنوعی تولیدی برای آزمایش امنیتی ، فازی و بهره برداری از کشف
هوش مصنوعی تولیدی داده های جدیدی مانند موارد آزمایش 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 سازی معمولی به ورودی های تصادفی یا جهش یافته متکی است ، در مدل های مولد کنتراست می توانند تست های استراتژیک تری را تدوین کنند. تیم OSS-Fuzz Google سیستم های تولیدی مبتنی بر متن را برای نوشتن اهداف فازی اضافی برای مخازن منبع باز اجرا کرد و یافته های نقص را تقویت کرد.
APPSEC با هوش مصنوعی نیز به همین ترتیب ، هوش مصنوعی تولیدی می تواند در ساخت بارهای POC بهره برداری کمک کند. محققان با احتیاط نشان می دهند که LLM ها پس از افشای آسیب پذیری ، ایجاد کد تظاهرات را توانمند می کنند. از طرف مخالف ، تیم های قرمز ممکن است از هوش مصنوعی تولیدی برای خودکار سازی کارهای مخرب استفاده کنند. از دیدگاه امنیتی ، شرکت ها برای آزمایش بهتر دفاعی و اجرای اصلاحات از ساختمان بهره برداری از ماشین استفاده می کنند.
پیش بینی AI محور در AppSec
AI پیش بینی کننده مجموعه داده ها را به اشکالات احتمالی تجزیه و تحلیل می کند. بر خلاف قوانین ثابت یا امضاهای ثابت ، یک مدل می تواند از هزاران قطعه قطعه نرم افزاری آسیب پذیر در مقابل ایمن ، دانش را بدست آورد و الگوهای خود را که یک سیستم مبتنی بر قانون از دست می دهد ، نشان می دهد. این رویکرد به برچسب منطق مشکوک و پیش بینی خطر مسائل تازه یافته کمک می کند.
اولویت بندی آسیب پذیری یکی دیگر از مزایای پیش بینی هوش مصنوعی است. EPSS نمونه ای است که در آن یک مدل یادگیری ماشین به دلیل احتمال از آنها در طبیعت ، آسیب پذیری های شناخته شده را سفارش می دهد. این اجازه می دهد تا برنامه های امنیتی در 5 ٪ برتر آسیب پذیری هایی که شدیدترین خطر را ایجاد می کنند ، صفر شود. برخی از برنامه های کاربردی AppSec AppSec درخواست ها و داده های اشکال تاریخی را به مدل های ML می کشند و پیش بینی می کنند کدام مناطق از یک سیستم به ویژه در برابر نقص های جدید آسیب پذیر است.
اتوماسیون AI محور در SAST ، DAST و IAST
ابزارهای کلاسیک SAST ، ابزارهای DAST و تست های سازنده اکنون در حال ادغام هوش مصنوعی برای به روزرسانی توان و دقت هستند.
SAST پرونده های منبع را برای آسیب پذیری های امنیتی در یک زمینه غیرقانونی بررسی می کند ، اما اگر نتواند استفاده را تفسیر کند ، غالباً هشدارهای فریبنده ای ایجاد می کند. هوش مصنوعی با رتبه بندی هشدارها و رد کردن کسانی که در واقع قابل بهره برداری نیستند ، از طریق تجزیه و تحلیل جریان کنترل یادگیری ماشین کمک می کند. ابزارهایی مانند QWiet AI و دیگران از نمودار خاصیت کد همراه با هوش دستگاه برای قضاوت در مورد مسیرهای بهره برداری استفاده می کنند و باعث کاهش چشمگیر سر و صدا می شوند.
DAST اسکن نرم افزار مستقر شده ، ارسال درخواست های مخرب و تجزیه و تحلیل واکنش ها. هوش مصنوعی با اجازه دادن به اکتشاف هوشمند و مجموعه های تست در حال تحول ، دلهره می کند. سیستم هوش مصنوعی می تواند گردش کار چند مرحله ای ، برنامه های تک صفحه ای و نقاط پایانی میکروسرویس را به طور مؤثرتر تفسیر کند و باعث افزایش جامع بودن و کاهش آسیب پذیری های از دست رفته شود.
IAST ، که برنامه را در زمان اجرا برای ورود به سیستم تماس و جریان داده ها ابزاره می کند ، می تواند حجم تله متری را فراهم کند. یک مدل هوش مصنوعی می تواند این نتیجه را تفسیر کند ، و جریان های خطرناک را مشاهده می کند که در آن ورودی کاربر به یک سینک بحرانی که فیلتر نشده است می رسد. با ترکیب IAST با ML ، یافته های بی اهمیت برداشته می شود و فقط خطرات واقعی برجسته می شود.
مقایسه رویکردهای اسکن در AppSec
سیستم های اسکن کد مدرن اغلب متدولوژی های مختلفی را با جوانب مثبت/منفی خود می آمیزند:
Grepping (تطبیق الگوی): اساسی ترین روش ، جستجوی نشانه 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 محور امضا که در آن متخصصان قوانین تشخیص را تعریف می کنند. برای کلاسهای اشکال مشترک خوب است اما برای انواع اشکال جدید یا جدید قادر به کمتر است.
نمودارهای خاصیت کد (CPG): یک رویکرد معنایی معاصر ، اتحاد درخت نحوی ، CFG و DFG به یک بازنمایی. ابزارها نمودار را برای مسیرهای داده خطرناک پرس و جو می کنند. همراه با ML ، می تواند الگوهای قبلاً غیب را تشخیص داده و نویز را از طریق اعتبار مسیر داده از بین ببرد.
در اجرای واقعی ، فروشندگان این روش ها را با هم ترکیب می کنند. آنها هنوز هم برای موضوعات شناخته شده به امضاها متکی هستند ، اما آنها را با تجزیه و تحلیل نمودار برای بینش عمیق تر و یادگیری ماشین برای اولویت بندی هشدارها تکمیل می کنند.
تأمین ظروف و پرداختن به تهدیدهای زنجیره تأمین
هنگامی که شرکت ها از معماری های مبتنی بر داکر استقبال کردند ، امنیت زنجیره تأمین کانتینر و نرم افزار به برجستگی رسید. هوش مصنوعی در اینجا نیز کمک می کند:
امنیت کانتینر: اسکنرهای تصویر محور AI پرونده های 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 آسیب پذیری ها در هنگام اجرای قابل دستیابی هستند و باعث کاهش سر و صدای هشدار می شوند. در همین حال ، تشخیص ناهنجاری مبتنی بر هوش مصنوعی در زمان اجرا می تواند پرچم فعالیت کانتینر غیرمعمول (به عنوان مثال ، تماس های شبکه غیر منتظره) را پرچم گذاری کند ، و این موارد را از دست می دهد که ابزارهای استاتیک از دست می دهند.
خطرات زنجیره تأمین: با میلیون ها مؤلفه منبع باز در مخازن مختلف ، بررسی انسان غیر واقعی است. هوش مصنوعی می تواند رفتار بسته را برای شاخص های مخرب ، تشخیص تروجان های پنهان نظارت کند. مدل های یادگیری ماشین همچنین می توانند احتمال اینکه وابستگی خاصی را به خطر بیندازد ، در تاریخ آسیب پذیری به خطر بیفتد. این به تیم ها اجازه می دهد تا عناصر زنجیره تأمین خطرناک را مشخص کنند. به موازات ، هوش مصنوعی می تواند ناهنجاری ها را در خطوط لوله ساخت و ساز تماشا کند و تأیید کند که فقط کد مشروع و وابستگی ها مستقر می شوند.
موانع و اشکالاتی
اگرچه هوش مصنوعی قابلیت های قدرتمندی را برای دفاع از نرم افزار به ارمغان می آورد ، اما این یک راه حل جادویی نیست. تیم ها باید محدودیت ها را مانند طبقه بندی نادرست ، بررسی امکان سنجی ، الگوریتمی و رسیدگی به تهدیدهای ناشناخته درک کنند.
محدودیت یافته های خودکار
تمام اسکن های مبتنی بر دستگاه با مثبت کاذب (پرچم گذاری کد خوش خیم) و منفی کاذب (آسیب پذیری های واقعی از دست رفته) برخورد می کنند. هوش مصنوعی می تواند با افزودن بررسی های قابل دسترسی ، پرچم های مبهم را کاهش دهد ، اما منابع جدید خطایی را به خطر می اندازد. یک مدل ممکن است مسائل را “توهم” کند یا اگر به درستی آموزش نگیرد ، یک اشکال جدی را از دست ندهد. از این رو ، نظارت انسان اغلب برای اطمینان از هشدارهای دقیق مورد نیاز است.
اندازه گیری اینکه آیا نقص ها واقعاً خطرناک هستند
حتی اگر هوش مصنوعی یک مسیر کد آسیب پذیر را پرچم گذاری کند ، این تضمین نمی کند که بازیگران مخرب واقعاً می توانند به آن برسند. ارزیابی بهره برداری در دنیای واقعی چالش برانگیز است. برخی از چارچوب ها برای تأیید 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 کمتر گسترده است. در نتیجه ، بسیاری از یافته های محور AI هنوز هم نیاز به ورودی متخصص دارند تا آنها را فوری نشان دهند.
داده ها و طبقه بندی داده ها
سیستم های AI از داده های موجود آموزش می دهند. اگر این داده ها به سمت برخی از آسیب پذیری های خاص یا فاقد نمونه هایی از تهدیدهای جدید باشد ، ممکن است هوش مصنوعی نتواند آنها را تشخیص دهد. علاوه بر این ، اگر مجموعه ای از آموزش نشان می دهد که این موارد کمتر مورد سوء استفاده قرار می گیرند ، ممکن است یک سیستم از زبان های خاصی پایین بیاید. بازآموزی مداوم ، مجموعه داده های فراگیر و نظارت بر تعصب برای کاهش این مسئله بسیار مهم است.
مقابله با سوء استفاده های نوظهور
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 هوش مصنوعی گذشته باشد. بازیگران تهدید همچنین با هوش مصنوعی مخالف برای گمراه کردن ابزارهای دفاعی کار می کنند. از این رو ، راه حل های مبتنی بر هوش مصنوعی باید به طور مداوم تکامل یابد. برخی از فروشندگان برای دستیابی به رفتارهای غیر طبیعی که رویکردهای کلاسیک ممکن است از دست ندهند ، تشخیص ناهنجاری یا خوشه بندی بدون نظارت را اتخاذ می کنند. با این حال ، حتی این روش های اکتشافی می توانند از روزهای صفر مبدل هوشمندانه غافل شوند یا شاه ماهی قرمز تولید کنند.
سیستم های عامل و تأثیر آنها در APPSEC
یک اصطلاح تازه محبوب در حوزه هوش مصنوعی عامل AI است-عوامل خود کارگردانی که نه تنها جواب می دهند بلکه می توانند اهداف خود را به صورت خودمختار دنبال کنند. در APPSEC ، این به معنای هوش مصنوعی است که می تواند رویه های چند مرحله ای را مدیریت کند ، با بازخورد در زمان واقعی سازگار شود و با حداقل جهت انسانی تصمیم گیری کند.
AI عامل چیست؟
راه حل های عامل AI به وظایف گسترده ای مانند “پیدا کردن نقص های امنیتی در این نرم افزار” اختصاص داده می شود ، و سپس آنها چگونه این کار را انجام می دهند: جمع آوری داده ها ، انجام آزمایشات و تنظیم استراتژی ها مطابق یافته ها. عواقب قابل توجه است: ما از هوش مصنوعی به عنوان یک ابزار به سمت هوش مصنوعی به عنوان یک نهاد خودمختار حرکت می کنیم.
ابزارهای عامل برای حملات و دفاع
استفاده تهاجمی (تیم قرمز): AI عامل AI می تواند آزمایش های نفوذ را به صورت خودمختار آغاز کند. شرکت های امنیتی مانند FireCompass یک هوش مصنوعی را تبلیغ می کنند که آسیب پذیری ها ، مسیرهای نفوذ 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 زنجیره حمله مراحل برای نفوذ چند مرحله ای استفاده می کنند.
استفاده دفاعی (تیم آبی): از طرف محافظ ، عوامل 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 ادغام “کتابهای پخش عامل” هستند که در آن AI وظایف را به صورت پویا انجام می دهد ، نه اینکه فقط از گردش کار استاتیک پیروی کند.
آزمایش نفوذ خودمختار و شبیه سازی حمله
آزمایش نفوذ کاملاً خودمختار هدف نهایی بسیاری از متخصصان امنیتی است. ابزارهایی که به طور سیستماتیک آسیب پذیری ها را شمارش می کنند ، سوءاستفاده های صنایع دستی و گزارش آنها را با حداقل جهت انسانی گزارش می دهند ، به عنوان یک واقعیت ظاهر می شوند. پیروزی های Cyber Grand Challenge Darpa و سیستم های جدید عملیاتی نشان می دهد که حملات چند مرحله ای را می توان با ماشین آلات ترکیب کرد.
مشکلات احتمالی عوامل هوش مصنوعی
با استقلال عالی در معرض خطر قرار می گیرد. یک سیستم خودمختار ممکن است به طور تصادفی باعث ایجاد آسیب در یک محیط تولید شود ، یا یک هکر ممکن است عامل را برای انجام اقدامات مخرب دستکاری کند. نگهبان های قوی ، ماسهبازی و مصوبات انسانی برای کارهای بالقوه مضر ضروری است. با این وجود ، AI عامل نماینده مرز در حال ظهور در دفاع سایبری است.
AI APPSEC دستورالعمل های آینده برای امنیت پیشرفته AI
تأثیر هوش مصنوعی در دفاع سایبری فقط رشد خواهد کرد. ما با نگرانی های جدید و ملاحظات اخلاقی ، تحولات عمده ای را در مقیاس نزدیک و دهه نزدیک انجام می دهیم.
پیش بینی های برد کوتاه
طی چند سال آینده ، سازمانها به طور معمول برنامه نویسی و امنیت AI را پذیرفته اند. IDE های توسعه دهنده شامل اسکن آسیب پذیری است که توسط مدل های AI هدایت می شود تا موضوعات بالقوه در زمان واقعی را برجسته کند. تولید آزمون هوشمند استاندارد خواهد شد. چک های خودکار در حال انجام با آزمایش های خودمختار ، 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.
مجرمان سایبری همچنین از AI تولید کننده برای جهش بدافزار بهره برداری می کنند ، بنابراین فیلترهای دفاعی باید تکامل یابند. ما ایمیل های فیشینگ را مشاهده خواهیم کرد که بسیار قانع کننده هستند و به فیلترهای جدید ML برای مبارزه با فریب های ماشین آلات نیاز دارند.
تنظیم کننده ها و آژانس های انطباق ممکن است چارچوب هایی را برای استفاده اخلاقی هوش مصنوعی در امنیت سایبری تعیین کنند. به عنوان مثال ، قوانین ممکن است نیاز داشته باشد که سازمان ها برای اطمینان از پاسخگویی ، خروجی های AI را وارد کنند.
چشم انداز بلند مدت (5-10+ سال)
در محدوده مقیاس دهه ، هوش مصنوعی ممکن است توسعه نرم افزار را به طور کامل بازنگری کند ، احتمالاً منجر به:
توسعه AI-Augmented: برنامه های جفتی با هوش مصنوعی که اکثر کد را می نویسد ، ذاتاً شامل چک های قوی است.
ترمیم آسیب پذیری خودکار: ابزارهایی که فراتر از نقص های نقطه ای پیش می روند ، اما آنها را به صورت مستقل وصل می کنند و صحت هر یک از اصلاحیه ها را تأیید می کنند.
تشخیص آسیب پذیری شبکه عصبی ، دفاع مداوم ، دفاع مداوم: عوامل هوش مصنوعی که زیرساخت ها را به طور شبانه روزی اسکن می کنند ، حملات مقدماتی را انجام می دهند ، کنترل های امنیتی را به صورت پرواز می کنند و در زمان واقعی مبارزه می کنند.
معماری های امن و طراحی: مدل سازی تهدید AI محور اطمینان از برنامه های کاربردی با حداقل آسیب پذیری ها از ابتدا ساخته شده است.
ما همچنین پیش بینی می کنیم که خود هوش مصنوعی با استانداردهای استفاده هوش مصنوعی در صنایع حساس به ایمنی ، به شدت نظارت خواهد شد. این ممکن است AI قابل توضیح و حسابرسی خطوط لوله هوش مصنوعی را صادر کند.
هوش مصنوعی در انطباق و حکمرانی
با حرکت AI به مرکز AppSec ، چارچوب های انطباق گسترش می یابد. ممکن است ببینیم:
بررسی های انطباق با هوش مصنوعی: اسکن خودکار انطباق برای اطمینان از استانداردها (به عنوان مثال ، PCI DSS ، SOC 2) به طور مداوم رعایت می شوند.
حاکمیت مدلهای هوش مصنوعی: الزاماتی که نهادها داده های آموزش را ردیابی می کنند ، انصاف مدل را نشان می دهند و اقدامات AI محور را برای تنظیم کننده ها وارد می کنند.
نظارت پاسخ به حادثه: اگر یک عامل هوش مصنوعی یک قفل سیستم را انجام دهد ، چه نقشی پاسخگو است؟ تعریف مسئولیت اقدامات هوش مصنوعی موضوعی چالش برانگیز است که نهادهای انطباق برطرف می کنند.
ابعاد اخلاقی و تهدیدهای استفاده از هوش مصنوعی
جدا از انطباق ، سوالات اخلاقی وجود دارد. استفاده از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل رفتار می تواند منجر به تهاجم های حریم خصوصی شود. اگر هوش مصنوعی مغرضانه باشد ، تنها با تکیه بر AI برای تصمیمات متمرکز بر ایمنی می تواند خطرناک باشد. در همین حال ، اپراتورهای مخرب از AI برای ماسک کد مخرب استفاده می کنند. مسمومیت داده ها و تزریق سریع می تواند سیستم های AI دفاعی را مختل کند.
هوش مصنوعی مخالف بیانگر یک تهدید شدید است ، جایی که مهاجمان به طور خاص به مدل های ML حمله می کنند یا از هوش دستگاه برای فرار از تشخیص استفاده می کنند. اطمینان از امنیت کد ML جنبه مهمی از دفاع سایبری در آینده خواهد بود.
پایان
استراتژی های اطلاعاتی ماشین اساساً APPSEC را تغییر می دهد. ما در مورد بنیادها ، راه حل های مدرن ، موانع ، پیامدهای عامل هوش مصنوعی و چشم انداز آینده نگر بحث کرده ایم. نکته اصلی این است که هوش مصنوعی به عنوان یک متحد توانا برای تیم های امنیتی عمل می کند و به نقاط ضعف کمک می کند ، زودتر از آن ، بزرگترین تهدیدها را رتبه بندی می کند و کارهای خسته کننده را اداره می کند.
با این حال ، هیچ پاناسه نیست. مثبت کاذب ، داده های آموزش داده ها و نقاط ضعف روز صفر نیاز به نظارت ماهر دارد. رقابت بین هکرها و تیم های امنیتی ادامه دارد. هوش مصنوعی صرفاً آخرین عرصه برای آن درگیری است. سازمان هایی که با مسئولیت پذیری AI را پذیرفته اند – ترکیب آن با تجزیه و تحلیل تخصصی ، استراتژی های انطباق و به روزرسانی های مداوم – بهترین آماده شدن برای پیشرفت در دنیای در حال تحول امنیت برنامه ها هستند.
در نهایت ، فرصت هوش مصنوعی یک محیط کاربردی بهتر است ، جایی که نقص های امنیتی در اوایل گرفتار شده و به سرعت اصلاح می شوند ، و در جایی که متخصصان امنیتی می توانند با نوآوری سریع مهاجمان با سر و صدا مبارزه کنند. با ادامه تحقیقات ، تلاش های جامعه و تکامل در قابلیت های هوش مصنوعی ، این دیدگاه احتمالاً نزدیک تر از آنچه فکر می کنیم.
تست نفوذ خودکار
