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

هوش دستگاه با فعال کردن شناسایی ضعف افزایش یافته ، ارزیابی خودکار و حتی اسکن سطح حمله خود کارگردانی ، امنیت برنامه (APPSEC) را تعریف می کند. در این مقاله بحث کاملی در مورد چگونگی استفاده از راه حل های یادگیری ماشین و راه حل های محور AI در APPSEC ، که برای متخصصان امنیتی و تصمیم گیرندگان در کنار هم نوشته شده است ، ارائه می دهد. ما توسعه هوش مصنوعی را برای آزمایش امنیتی ، قابلیت های فعلی ، محدودیت ها ، ظهور سیستم های هوش مصنوعی مبتنی بر عامل و جهت های آینده بررسی خواهیم کرد. بیایید تجزیه و تحلیل خود را از طریق دوره گذشته ، حال و آینده از دفاع APPSEC APS محور شروع کنیم.

تاریخ و توسعه هوش مصنوعی در AppSec

مراحل اولیه به سمت خودکار AppSec
مدتها قبل از یادگیری ماشین به یک موضوع داغ تبدیل شد ، پرسنل امنیت سایبری به دنبال مکانیزه کردن آسیب پذیری بودند. در اواخر دهه 1980 ، کار پیشگام دکتر بارتون میلر در آزمایش فازی ، تأثیر اتوماسیون را نشان داد. 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 ساده جعبه سیاه زمینه را برای استراتژی های آزمایش امنیتی آینده هموار کرد. تا دهه 1990 و اوایل دهه 2000 ، پزشکان از اسکریپت ها و برنامه های اسکن برای یافتن نقص های مشترک استفاده کردند. ابزارهای اسکن استاتیک اولیه مانند GREP پیشرفته ، جستجوی کد برای توابع ناامن یا اسرار تعبیه شده رفتار می کردند. در حالی که این رویکردهای تطبیق الگوی مفید بودند ، آنها غالباً هشدارهای زیادی را به همراه داشتند ، زیرا هر کد شبیه به یک الگوی بدون در نظر گرفتن زمینه گزارش می شد.

رشد ابزارهای امنیتی یادگیری ماشین
از اواسط دهه 2000 تا 2010 ، مطالعات دانشگاه و سیستم عامل های تجاری بهبود یافته و از قوانین استاتیک به تجزیه و تحلیل هوشمند تغییر یافته است. میلی لیتر به آرامی وارد AppSec می شود. پیاده سازی های اولیه شامل شبکه های عصبی 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 نمودارهای معاینه و کنترل جریان مبتنی بر جریان بهتر شدند تا بتوانند نحوه ورود ورودی ها از طریق یک سیستم نرم افزاری را کنترل کنند.

یک مفهوم اصلی که پدیدار شد ، نمودار خاصیت کد (CPG) بود که ساختاری ، جریان کنترل و جریان داده ها را در یک نمودار واحد ترکیب می کند. این رویکرد به تجزیه و تحلیل آسیب پذیری معنایی بیشتر امکان پذیر شد و بعداً جایزه IEEE “Test of Time” را به دست آورد. با ضبط منطق برنامه به عنوان گره و لبه ، سیستم عامل های تجزیه و تحلیل می توانند نقص های چند وجهی را فراتر از بررسی های الگوی ساده مشخص کنند.

در سال 2016 ، Cyber ​​Grand Challenge DARPA دستگاه های هک کردن کاملاً خودکار را نشان داد – قادر به یافتن ، اثبات و پچ آسیب پذیری در زمان واقعی و بدون مداخله انسانی است. سیستم برنده ، “ضرب و شتم” ، تجزیه و تحلیل پیشرفته ، اجرای نمادین و برخی از هوش مصنوعی که قصد دارد علیه هکرهای انسانی رقابت کند. این رویداد یک لحظه مهم در اقدامات محافظ سایبری خودمختار بود.

پیشرفت های مهم در هوش مصنوعی برای تشخیص آسیب پذیری
با افزایش مدل های یادگیری بهتر و مجموعه داده های بیشتر ، یادگیری ماشین برای امنیت تسریع شده است. شرکت های بزرگ فناوری و استارتاپ ها به طور همزمان به نقاط عطف 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 صدها ویژگی برای پیش بینی استفاده می کند که CVE در طبیعت مورد سوء استفاده قرار می گیرد. این رویکرد باعث می شود تیم های امنیتی نقاط ضعف بالاترین خطر را در اولویت قرار دهند.

در تشخیص نقص های کد ، شبکه های یادگیری عمیق با استفاده از کد های بزرگ برای ایجاد سازه های ناامن تغذیه شده اند. مایکروسافت ، الفبای و سازمان های مختلف فاش کرده اند که LLMS مولد (مدل های بزرگ زبان) با نوشتن مهارهای فازی وظایف امنیتی را تقویت می کنند. برای یک مورد ، تیم امنیتی Google از LLMS استفاده کرد تا آزمایشات فازی را برای کتابخانه های OSS ، افزایش پوشش و پیدا کردن اشکالات بیشتر با درگیری کمتر انسانی ، از آن استفاده کند.

ابزارها و تکنیک های هوش مصنوعی امروزی در AppSec

رشته AppSec امروزی از هوش مصنوعی در دو قالب اصلی استفاده می کند: هوش مصنوعی تولیدی ، تولید خروجی های جدید (مانند تست ها ، کد یا بهره برداری) و هوش مصنوعی پیش بینی ، ارزیابی داده ها برای تشخیص یا آسیب پذیری های پروژه. این قابلیت ها شامل هر بخش از فعالیت های APPSEC ، از تجزیه و تحلیل کد تا ارزیابی پویا است.

هوش مصنوعی تولیدی برای آزمایش امنیتی ، فازی و بهره برداری از کشف
AI تولید کننده داده های جدید مانند ورودی ها یا بخش های کد را کشف می کند که از آسیب پذیری ها پرده می گیرند. این در فازی های محور AI مشهود 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 مدل های بزرگ زبان را برای نوشتن اهداف فازی اضافی برای کد های منبع باز و تقویت تشخیص اشکال امتحان کرد.

در همین راستا ، هوش مصنوعی تولیدی می تواند در ساخت اسکریپت های بهره برداری کمک کند. محققان با احتیاط نشان می دهند که هوش مصنوعی پس از درک آسیب پذیری ، ایجاد کد POC را توانمند می کند. از طرف مخالف ، هکرهای اخلاقی ممکن است از هوش مصنوعی تولیدی برای گسترش کمپین های فیشینگ استفاده کنند. برای مدافعان ، سازمان ها از تولید خودکار POC برای آزمایش بهتر دفاع و توسعه کاهش استفاده می کنند.

پیش بینی AI محور در AppSec
پیش بینی هوش مصنوعی اطلاعات را برای مشاهده اشکالات احتمالی بررسی می کند. به جای قوانین ثابت یا امضاهای ثابت ، یک مدل می تواند از هزاران قطعه قطعه نرم افزاری آسیب پذیر در مقابل ایمن استنباط کند ، و الگوهایی را که یک سیستم مبتنی بر قانون می تواند از دست بدهد ، استنباط می کند. این رویکرد به برچسب سازه های مشکوک و پیش بینی شدت مسائل تازه یافته کمک می کند.

اولویت بندی نقص ها دومین مورد استفاده از هوش مصنوعی پیش بینی کننده است. سیستم امتیاز دهی پیش بینی بهره برداری یک تصویر است که در آن یک مدل یادگیری ماشین سفارش می دهد آسیب پذیری های شناخته شده را با احتمال حمله به آنها در طبیعت انجام می دهد. این امر به برنامه های امنیتی اجازه می دهد تا روی زیر مجموعه برتر آسیب پذیری هایی که بیشترین خطر را دارند ، تمرکز کنند. برخی از راه حل های مدرن AppSec درخواست ها و داده های اشکال تاریخی را در مدل های ML جمع می کنند و پیش بینی می کنند که کدام مناطق از یک محصول بیشتر مستعد نقص های جدید هستند.

ادغام هوش مصنوعی با SAST ، DAST ، IAST
ابزارهای کلاسیک SAST ، اسکنرهای پویا و راه حل های IAST بیشتر و بیشتر توسط هوش مصنوعی برای بهبود عملکرد و دقت افزایش می یابد.

SAST باینری ها را برای آسیب پذیری های امنیتی در یک زمینه غیرقانونی اسکن می کند ، اما اگر فاقد زمینه باشد ، غالباً تورنت از مثبت کاذب را تولید می کند. هوش مصنوعی با استفاده از تجزیه و تحلیل جریان داده های هوشمند ، با رتبه بندی یافته ها 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 مسیرهای بهره برداری استفاده می کنند و باعث کاهش چشمگیر سر و صدا می شوند.

DAST برنامه زنده ، ارسال بارهای حمله و نظارت بر خروجی ها را اسکن می کند. هوش مصنوعی با اجازه دادن به مجموعه های تست خزنده و در حال تکامل خودمختار ، دلهره می کند. سیستم هوش مصنوعی می تواند گردش کار چند مرحله ای ، برنامه های تک صفحه ای و نقاط پایانی میکروسرویس را با دقت بیشتری تشخیص دهد ، افزایش جامع را افزایش داده و آسیب پذیری های از دست رفته را کاهش دهد.

IAST ، که برای ضبط تماس های عملکرد و جریان داده ها به زمان اجرا وارد برنامه می شود ، می تواند حجم تله متری را به همراه داشته باشد. یک مدل هوش مصنوعی می تواند این تله متری را تفسیر کند ، و پیدا کردن جریان های خطرناکی که در آن ورودی کاربر بر یک API حساس حساس و بدون فیلتر تأثیر می گذارد. با ترکیب IAST با ML ، هشدارهای دروغین هرس می شوند و فقط خطرات واقعی نشان داده می شود.

مدل های اسکن کد: Grepping ، نمودارهای خاصیت کد و امضاها
سیستم های اسکن کد امروز معمولاً چندین روش را با هم ترکیب می کنند ، هر کدام با جوانب مثبت/منفی خود:

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 مبتنی بر قانون که در آن متخصصان امنیتی آسیب پذیری های شناخته شده را رمزگذاری می کنند. این برای کلاس های اشکال استاندارد مناسب است اما برای انواع اشکال جدید یا مبهم انعطاف پذیر نیست.

نمودارهای خاصیت کد (CPG): یک رویکرد معنایی معاصر ، اتحاد درخت نحوی ، CFG و DFG به یک ساختار. ابزارها نمودار را برای مسیرهای داده بحرانی پردازش می کنند. همراه با ML ، می تواند الگوهای ناشناخته را تشخیص داده و از طریق تجزیه و تحلیل قابلیت دسترسی سر و صدا را کاهش دهد.

در اجرای واقعی ، فروشندگان این رویکردها را با هم ترکیب می کنند. آنها هنوز هم برای موضوعات شناخته شده به امضاها متکی هستند ، اما آنها را با تجزیه و تحلیل AI محور برای زمینه و یادگیری ماشین برای اولویت بندی هشدارها تقویت می کنند.

تأمین ظروف و پرداختن به تهدیدهای زنجیره تأمین
هنگامی که سازمان ها از معماری های مبتنی بر داکر استقبال کردند ، امنیت کانتینر و امنیت کتابخانه منبع باز به برجستگی رسید. هوش مصنوعی در اینجا نیز کمک می کند:

امنیت کانتینر: ابزارهای تجزیه و تحلیل کانتینر AI محور پرونده های کانتینر را برای سوراخ های امنیتی شناخته شده ، غلط های نادرست یا اعتبار حساس بازرسی می کنند. برخی از راه حل ها ارزیابی می کنند که آیا آسیب پذیری ها در زمان اجرا قابل دسترسی هستند و باعث کاهش سر و صدای هشدار می شوند. در همین حال ، نظارت مبتنی بر یادگیری ماشین در زمان اجرا می تواند فعالیت کانتینر غیرمعمول را برجسته کند (به عنوان مثال ، تماس های غیر منتظره شبکه) ، حمله هایی را که ممکن است ابزارهای سنتی از دست ندهند ، نشان می دهد.

خطرات زنجیره تأمین: با میلیون ها کتابخانه منبع باز در ثبت های عمومی ، بررسی دستی غیر ممکن است. هوش مصنوعی می تواند رفتار بسته را برای شاخص های مخرب ، لکه بینی تروجان های پنهان 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 شهرت نگهدارنده به خطر بیفتد. این به تیم ها اجازه می دهد تا عناصر زنجیره تأمین پرخطر را مشخص کنند. 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 مجاز وارد تولید می شوند.

موانع و اشکالاتی

اگرچه هوش مصنوعی ویژگی های قدرتمندی را به دفاع از نرم افزار معرفی می کند ، اما این یک درمان نیست. تیم ها باید کاستی ها ، مانند طبقه بندی نادرست ، تجزیه و تحلیل بهره برداری ، تعصب در مدل ها و رسیدگی به تهدیدهای روز صفر را درک کنند.

مسائل مربوط به صحت در تشخیص هوش مصنوعی
تمام معاملات اسکن مبتنی بر دستگاه با مثبت کاذب (پرچم گذاری کد خوش خیم) و منفی های کاذب (آسیب پذیری های واقعی از دست رفته). هوش مصنوعی می تواند با افزودن بررسی های قابل دسترسی ، مثبت کاذب را کاهش دهد ، اما این امر منابع جدید خطایی را به خطر می اندازد. یک مدل ممکن است مسائل را “توهم” کند یا اگر به درستی آموزش دیده نباشد ، یک اشکال جدی را نادیده بگیرید. از این رو ، اعتبار سنجی متخصص اغلب برای تأیید نتایج دقیق ضروری است.

اندازه گیری اینکه آیا نقص ها واقعاً خطرناک هستند
حتی اگر AI یک مسیر کد آسیب پذیر را تشخیص دهد ، این تضمین نمی کند که هکرها در واقع می توانند به آن دسترسی پیدا کنند. ارزیابی بهره برداری در دنیای واقعی پیچیده است. برخی از ابزارها برای اثبات یا رد بهره برداری از بهره برداری ، اقدام به اجرای نمادین می کنند. با این حال ، اعتبارسنجی های عملی تمام عیار در راه حل های تجاری نادر است. بنابراین ، 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 جمع آوری شده می آموزند. اگر این داده ها تحت سلطه برخی از آسیب پذیری های خاص باشد ، یا فاقد موارد تهدیدهای نوظهور باشد ، ممکن است هوش مصنوعی در پیش بینی آنها نتواند. علاوه بر این ، اگر مجموعه ای از آموزش ها پیشنهاد می کند که کمتر مورد سوء استفاده قرار می گیرند ، ممکن است یک سیستم از زبان های خاصی پایین بیاید. طراوت های مکرر داده ها ، مجموعه داده های متنوع 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 توجه هوش مصنوعی فرار کند. بازیگران تهدید همچنین با هوش مصنوعی مخالف برای فریب ابزارهای دفاعی کار می کنند. از این رو ، راه حل های مبتنی بر هوش مصنوعی باید دائماً سازگار شوند. برخی از توسعه دهندگان برای دستیابی به رفتارهای انحرافی که رویکردهای مبتنی بر امضا ممکن است از دست ندهند ، تشخیص ناهنجاری یا ML بدون نظارت را اتخاذ می کنند. با این حال ، حتی این روش های اکتشافی می توانند از روزهای صفر مبدل هوشمندانه غافل شوند یا سر و صدایی ایجاد کنند.

سیستم های عامل و تأثیر آنها در APPSEC

یک اصطلاح مدرن در حوزه AI ، سیستم های AI عامل AI است-سیستم های خودمختار که نه تنها خروجی تولید می کنند بلکه می توانند به طور مستقل وظایف را انجام دهند. در APPSEC ، این به معنای هوش مصنوعی است که می تواند عملیات چند مرحله ای را کنترل کند ، با پاسخ های زمان واقعی سازگار شود و با حداقل ورودی انسانی انتخاب کند.

AI عامل چیست؟
به سیستم های AI Agentic اهداف سطح بالایی مانند “پیدا کردن نقاط ضعف در این نرم افزار” داده می شود ، و سپس نحوه انجام این کار را ترسیم می کنند: جمع آوری داده ها ، ابزارهای اجرا و تنظیم استراتژی ها بر اساس یافته ها. عواقب قابل توجه است: ما به عنوان یک بازیگر مستقل از AI به عنوان یاور به سمت AI حرکت می کنیم.

ابزارهای عامل برای حملات و دفاع
استفاده تهاجمی (تیم قرمز): AI عامل AI می تواند حملات شبیه سازی شده را به صورت خودمختار انجام دهد. فروشندگان مانند FireCompass یک هوش مصنوعی را به بازار عرضه 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 همین ترتیب ، منبع باز “Pentestgpt” یا راه حل های قابل مقایسه از منطق LLM محور برای اسکن های زنجیره ای برای سوء استفاده های چند مرحله ای استفاده می کنند.

کاربرد دفاعی (تیم آبی): از طرف حفاظت ، 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). برخی از سیستم عامل های ارکستراسیون امنیتی در حال ادغام “کتابهای پخش عامل” هستند که در آن AI به جای اجرای گردش کار استاتیک ، به صورت پویا وظایف را انجام می دهد.

آزمایش نفوذ خودمختار و شبیه سازی حمله
آزمایش نفوذ کاملاً خود محور ، جاه طلبی برای بسیاری از متخصصان امنیتی است. ابزارهایی که به طور جامع آسیب پذیری ها را تشخیص می دهند ، سوءاستفاده های صنایع دستی و نشان دادن آنها با حداقل جهت انسانی به واقعیت تبدیل می شوند. موفقیت های مربوط به Cyber ​​Grand Challenge Darpa و سیگنال جدید AI عامل AI که حملات چند مرحله ای را می توان با AI ترکیب کرد.

مشکلات احتمالی عوامل هوش مصنوعی
با استقلال عالی در معرض خطر قرار می گیرد. یک عامل عامل ممکن است به طور تصادفی باعث ایجاد خسارت در یک سیستم زنده شود ، یا یک هکر ممکن است عامل را برای انجام اقدامات مخرب دستکاری کند. نگهبانان جامع ، تقسیم بندی و بررسی های نظارتی برای کارهای بالقوه مضر بسیار مهم هستند. با این وجود ، هوش مصنوعی عامل نشان دهنده جهت آینده در دفاع سایبر است.

دستورالعمل های آینده برای امنیت پیشرفته AI

تأثیر هوش مصنوعی در APPSEC فقط گسترش خواهد یافت. ما در 1-3 سال آینده و بیش از 5-10 سال آینده ، با نگرانی های جدید و ملاحظات مخالف ، تحولات اساسی را ارائه می دهیم.

AI در پیش بینی های کوتاه AppSec چه نقشی دارد
طی دو سال آینده ، سازمانها به طور معمول برنامه نویسی و امنیت با کمک AI را ادغام می کنند. سیستم عامل های توسعه دهنده شامل ارزیابی های APPSEC است که توسط LLMS هدایت می شود تا در زمان واقعی موضوعات بالقوه را پرچم گذاری کند. فازهای یادگیری ماشین استاندارد می شوند. چک های خودکار در حال انجام با آزمایش های خودمختار ، تست های قلم سالانه یا سه ماهه را افزایش می دهد. انتظار داشته باشید که در دقت هشدار به عنوان مدلهای یادگیری پاسازیی حلقه های بازخورد ، از پیشرفت در دقت استفاده کنید.

مجرمان سایبری همچنین از هوش مصنوعی تولیدی برای فیشینگ بهره برداری می کنند ، بنابراین فیلترهای دفاعی باید تکامل یابند. ما پیام های مخرب را بسیار قانع کننده خواهیم دید و خواستار فیلترهای جدید ML برای مبارزه با فریب های ماشین است.

تنظیم کننده ها و آژانس های انطباق ممکن است شروع به صدور چارچوب برای استفاده اخلاقی هوش مصنوعی در امنیت سایبری کنند. به عنوان مثال ، قوانین ممکن است نیاز به توصیه های AI حسابرسی مشاغل برای اطمینان از نظارت داشته باشد.

چشم انداز آینده نگر AppSec
در مدت زمان 5-10 ساله ، هوش مصنوعی 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.

ترمیم آسیب پذیری خودکار: ابزارهایی که فراتر از نقص های پرچم هستند اما آنها را به صورت مستقل وصل می کنند و صحت هر راه حل را تأیید می کنند.

دفاع مداوم و مداوم: عوامل هوش مصنوعی برنامه های شبانه روزی ، پیش بینی حملات ، استقرار کاهش در پرواز و دوئل کردن هوش مصنوعی مخالف را در زمان واقعی انجام می دهند.

معماری های ایمن و طراحی: اسکن معماری AI محور اطمینان از نرم افزار با حداقل سطح حمله از بنیاد ساخته شده است.

ما همچنین انتظار داریم که خود هوش مصنوعی کاملاً تنظیم شود و الزامات مربوط به استفاده از هوش مصنوعی در صنایع با تأثیر بالا باشد. این ممکن است AI قابل ردیابی و نظارت مداوم از مدل های ML را واگذار کند.

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: اسکن خودکار انطباق برای اطمینان از استانداردها (به عنوان مثال ، PCI DSS ، SOC 2) به طور مداوم برآورده می شوند.

حاکمیت مدلهای هوش مصنوعی: الزاماتی که نهادها داده های آموزش را ردیابی می کنند ، انصاف مدل را نشان می دهند و تصمیمات محور AI را برای مقامات ثبت می کنند.

نظارت پاسخ به حادثه: اگر یک سیستم خودمختار یک اقدامات مهار را انجام دهد ، چه کسی پاسخگو است؟ تعریف مسئولیت پذیری در مورد اقدامات هوش مصنوعی موضوعی چالش برانگیز است که نهادهای انطباق با آن مقابله می کنند.

اخلاق و خطرات هوش مصنوعی مخالف
فراتر از انطباق ، سوالات اخلاقی وجود دارد. استفاده از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل رفتار ممکن است باعث نقض حریم خصوصی شود. اگر هوش مصنوعی مغرضانه باشد ، تنها با تکیه بر هوش مصنوعی می تواند خطرناک باشد. در همین حال ، اپراتورهای مخرب برای فرار از تشخیص ، هوش مصنوعی را اتخاذ می کنند. مسمومیت با داده ها و دستکاری مدل می تواند سیستم های AI دفاعی را مختل کند.

هوش مصنوعی مخالف بیانگر یک تهدید تشدید کننده است ، جایی که مهاجمان به طور خاص مدل های ML را تضعیف می کنند یا از AI تولیدی برای فرار از تشخیص استفاده می کنند. اطمینان از امنیت مدل های هوش مصنوعی ، جنبه اساسی دفاع سایبر در دهه آینده خواهد بود.

سخنان پایانی

استراتژی های اطلاعاتی ماشین اساساً دفاع نرم افزار را تغییر می دهد. ما زمینه های تاریخی ، راه حل های مدرن ، موانع ، پیامدهای عامل هوش مصنوعی و چشم اندازهای بلند مدت را مورد بررسی قرار داده ایم. مهمترین چیز این است که هوش مصنوعی به عنوان یک متحد قدرتمند برای مدافعان عمل می کند ، به تسریع در کشف نقص ، رتبه بندی بزرگترین تهدیدات و ساده تر کردن فرآیندهای پر زحمت کمک می کند.

با این حال ، معصوم نیست. پرچم های فریبنده ، تعصبات و انواع بهره برداری جدید هنوز هم نیاز به تخصص انسانی دارند. نبرد مداوم بین مخالفان و مدافعان ادامه دارد. هوش مصنوعی صرفاً جدیدترین عرصه برای آن درگیری است. سازمانهایی که دارای AI با مسئولیت پذیری هستند – آن را با دانش تیمی ، حاکمیت قوی و تازه های مدل منظم – هماهنگ می کنند – آماده هستند تا در دنیای مداوم در حال تغییر AppSec رشد کنند.

در نهایت ، پتانسیل هوش مصنوعی یک محیط کاربردی ایمن تر است ، که در آن آسیب پذیری ها زود هنگام و به سرعت ثابت تشخیص داده می شوند ، و در جایی که متخصصان امنیتی می توانند با چابکی مجرمان سایبری سر و صدا کنند. با ادامه تحقیقات ، مشارکت و تکامل در قابلیت های هوش مصنوعی ، این آینده احتمالاً نزدیک تر از آنچه فکر می کنیم. چه نقش AI در APPSEC بازی می کند