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

هوش دستگاه با اجازه تشخیص آسیب پذیری باهوش تر ، اتوماسیون آزمایش و حتی تشخیص فعالیت مخرب خودمختار ، زمینه امنیت کاربرد را تعریف می کند. این مقاله روایتی عمیق در مورد چگونگی عملکرد یادگیری ماشین و عملکرد راه حل های محور AI در APPSEC ، که برای متخصصان APPSEC و ذینفعان نیز طراحی شده است ، ارائه می دهد. ما به رشد دفاع از برنامه های هوش مصنوعی ، توانایی های مدرن ، موانع ، ظهور AI “عامل” و روندهای آینده نگر خواهیم پرداخت. بیایید اکتشافات خود را از طریق پایه ها ، چشم انداز فعلی و آینده دفاع APPSEC با قابلیت ML شروع کنیم.

منشأ و رشد APPSEC پیشرفته AI

مبانی کشف آسیب پذیری خودکار
مدتها قبل از اینکه AI به یک موضوع داغ تبدیل شود ، تیم های امنیتی به دنبال ساده سازی تشخیص اشکال بودند. در اواخر دهه 1980 ، کار پیشگام دکتر بارتون میلر در آزمایش فازی ، تأثیر اتوماسیون را نشان داد. پروژه کلاس او در سال 1988 به طور تصادفی ورودی هایی را برای خراب کردن برنامه های یونیکس ایجاد کرد – “فازی” کشف کرد که 25-33 ٪ از برنامه های ابزار می توانند با داده های تصادفی خراب شوند. این رویکرد ساده جعبه سیاه پایه و اساس تکنیک های آزمایش امنیتی بعدی را هموار کرد. تا دهه 1990 و اوایل دهه 2000 ، توسعه دهندگان از اسکریپت های اتوماسیون و اسکنر استفاده کردند تا نقص های معمولی را پیدا کنند. ابزارهای اولیه تجزیه و تحلیل استاتیک مانند GREP پیشرفته ، کد اسکن برای توابع ناامن یا اعتبارنامه های سخت کد شده عمل می کنند. حتی اگر این تاکتیک های تطبیق الگوی مفید باشند ، آنها اغلب بسیاری از پرچم های نادرست را به همراه داشتند ، زیرا هر کد مطابق با یک الگوی صرف نظر از زمینه گزارش می شد.

رشد ابزارهای امنیتی یادگیری ماشین
از اواسط دهه 2000 تا 2010 ، تحقیقات دانشگاهی و سیستم عامل های تجاری پیشرفته ، انتقال از قوانین سفت و سخت به تفسیر پیشرفته. یادگیری ماشین به آرامی راه خود را به AppSec تبدیل کرد. اجرای اولیه را شروع کنید که شامل مدل های یادگیری عمیق برای تشخیص ناهنجاری در جریان شبکه و مدل های احتمالی برای هرزنامه یا فیشینگ – امنیت کاملاً کاربردی نیست ، بلکه نمایشی از این روند است. در همین حال ، ابزارهای SAST با ردیابی جریان داده ها و چک های مبتنی بر CFG بهبود یافته اند تا بتوانند نحوه ورود ورودی ها از طریق یک سیستم نرم افزاری را کنترل کنند.

یک مفهوم اصلی که به وجود آمد ، نمودار خاصیت کد (CPG) ، ادغام ساختاری ، ترتیب اجرای و جریان اطلاعات به یک نمودار یکپارچه بود. این رویکرد باعث تشخیص آسیب پذیری متنی تر شد و بعداً به عنوان “آزمایش زمان” IEEE پیروز شد. ابزارهای امنیتی با نشان دادن یک پایگاه کد به عنوان گره و لبه ، می توانند نقص های چند وجهی را فراتر از مسابقات کلمات کلیدی ساده شناسایی کنند.

در سال 2016 ، Cyber ​​Grand Challenge DARPA سیستم های هک کردن کاملاً خودکار را نشان داد – قادر به یافتن ، اثبات و پچ آسیب پذیری در زمان واقعی ، منهای مداخله انسان است. سیستم برنده ، “ضرب و شتم” ، تجزیه و تحلیل پیشرفته یکپارچه ، اجرای نمادین و برخی از هوش مصنوعی که قصد دارند در مقابل هکرهای انسانی به سر بروند. این رویداد یک لحظه قابل توجه در دفاع از سایبری خودگردان بود.

پیشرفت های مهم در هوش مصنوعی برای تشخیص آسیب پذیری
با افزایش در دسترس بودن تکنیک های بهتر ML و مجموعه داده های بیشتر ، هوش مصنوعی در APPSEC تسریع شده است. غول های صنعت و تازه واردان 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. به عنوان مثال ، سیستم امتیاز دهی پیش بینی بهره برداری (EPSS) است که از هزاران عامل برای تخمین اینکه آسیب پذیری ها در طبیعت هدف قرار می گیرند ، استفاده می کند. این رویکرد به مدافعان کمک می کند تا خطرناک ترین نقاط ضعف را برطرف کنند.

در تجزیه و تحلیل کد ، روش های یادگیری عمیق با کد های کد عظیم برای پرچم سازه های ناامن ارائه شده است. مایکروسافت ، الفبای و سازمان های اضافی نشان داده اند که LLM های تولیدی (مدل های بزرگ زبان) با نوشتن مهار فازی ، وظایف امنیتی را بهبود می بخشند. برای یک مورد ، تیم امنیتی Google از LLMS برای تولید مهار آزمایش برای کتابخانه های OSS ، افزایش پوشش و یافتن اشکالات بیشتر با تلاش کمتر دستی استفاده کرد.

قابلیت های هوش مصنوعی فعلی در AppSec

امروزی امنیت برنامه های AI را در دو دسته اصلی اعمال می کند: هوش مصنوعی تولیدی ، تولید عناصر جدید (مانند تست ها ، کد یا بهره برداری) و هوش مصنوعی پیش بینی ، ارزیابی داده ها برای برجسته یا پیش بینی آسیب پذیری ها. این قابلیت ها در هر مرحله از فرآیندهای امنیتی برنامه ، از بررسی کد گرفته تا آزمایش پویا ، طول می کشد.

تست ها و حملات ناشی از AI
AI تولید کننده داده های جدید مانند موارد آزمون یا بارهای بار را نشان می دهد که آسیب پذیری ها را نشان می دهد. این در فازی AI محور آشکار است. فازی کلاسیک از داده های تصادفی یا جهش یافته ناشی می شود ، در مدل های تولیدی در مقابل می توانند آزمایشات دقیق تری ایجاد کنند. تیم OSS-Fuzz Google با سیستم های تولیدی مبتنی بر متن آزمایش کرد تا مهار تست های تخصصی برای مخازن منبع باز و تقویت تشخیص اشکال را ایجاد کند.

به همین ترتیب ، هوش مصنوعی تولیدی می تواند در ساخت برنامه های بهره برداری کمک کند. محققان با دقت نشان می دهند که یادگیری ماشین پس از افشای آسیب پذیری ، ایجاد کد نمایش را تسهیل می کند. از طرف مخالف ، تیم های قرمز ممکن است از هوش مصنوعی تولیدی برای گسترش کمپین های فیشینگ استفاده کنند. از دیدگاه امنیتی ، تیم ها از تولید خودکار POC برای اعتبار بهتر وضعیت امنیتی و توسعه کاهش استفاده می کنند.

پیش بینی AI محور در AppSec
پیش بینی هوش مصنوعی برای یافتن نقاط ضعف امنیتی احتمالی ، پایه های کد را بررسی می کند. بر خلاف قوانین یا امضاهای دستی ، یک مدل می تواند از هزاران توابع آسیب پذیر در مقابل ایمن استنباط کند ، و الگویی را که یک سیستم مبتنی بر قانون از دست می دهد ، استنباط می کند. این رویکرد به نشان دادن منطق مشکوک و پیش بینی سوء استفاده از موضوعات تازه یافته کمک می کند.

اولویت بندی نقص ها یک مورد استفاده پیش بینی کننده هوش مصنوعی اضافی است. رویکرد پیش بینی بهره برداری یکی از تصاویر است که در آن یک مدل یادگیری ماشین با احتمال استفاده از آنها در طبیعت از ورودی های CVE استفاده می کند. این اجازه می دهد تا تیم های امنیتی روی بخش برتر آسیب پذیری ها که شدیدترین خطر را نشان می دهند ، تمرکز کنند. برخی از سیستم عامل های مدرن APPSEC داده ها و داده های اشکال تاریخی را در مدل های ML تغذیه می کنند ، و پیش بینی می کنند که کدام قسمت از یک برنامه بیشتر مستعد نقص های جدید است.

پیشرفت های یادگیری ماشین برای تست AppSec
تست امنیتی کاربردی استاتیک کلاسیک (SAST) ، ابزارهای DAST و آزمایش های سازنده بیشتر توسط هوش مصنوعی تقویت می شوند تا عملکرد و اثربخشی را تقویت کنند.

SAST کد مربوط به آسیب پذیری های امنیتی را به صورت استاتیک بررسی می کند ، اما اگر زمینه کافی نداشته باشد ، غالباً هشدارهای هشدار دهنده را تولید می کند. هوش مصنوعی با مرتب سازی یافته ها و فیلتر کردن مواردی که واقعاً قابل بهره برداری نیستند ، از طریق تجزیه و تحلیل جریان داده های هوشمند کمک می کند. ابزارهایی مانند QWIET AI و دیگران یک نمودار خاصیت کد را با هوش دستگاه برای ارزیابی قابلیت دسترسی ادغام می کنند و هشدارهای دروغین را به شدت کاهش می دهند.

DAST یک برنامه در حال اجرا ، ارسال ورودی های آزمون و تجزیه و تحلیل خروجی ها را اسکن می کند. نحوه استفاده از AIA Agentic در Application Security AI با اجازه اکتشاف هوشمند و تولید بار هوشمند ، باعث افزایش DAST می شود. نماینده می تواند گردش کار چند مرحله ای ، جریان برنامه های مدرن و تماس های آرامش بخش را با مهارت بیشتری تفسیر کند ، دامنه تشخیص را گسترش داده و آسیب پذیری های از دست رفته را کاهش 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 فراهم کند. یک مدل هوش مصنوعی می تواند این تله متری را تفسیر کند ، و جریان های خطرناک را مشخص می کند که در آن ورودی کاربر روی یک سینک بحرانی که فیلتر نشده است تأثیر می گذارد. با ترکیب IAST با ML ، یافته های بی اهمیت حذف می شوند و فقط خطرات معتبر برجسته می شوند.

مقایسه رویکردهای اسکن در AppSec
سیستم های اسکن کد مدرن معمولاً چندین تکنیک را با جوانب مثبت/منفی خود ترکیب می کنند:

Grepping (تطبیق الگوی): اساسی ترین روش ، جستجوی رشته ها یا الگوهای شناخته شده (به عنوان مثال ، توابع مشکوک). به دلیل عدم زمینه ، سریع اما بسیار مستعد به مثبت های دروغین و منفی های دروغین است.

امضاها (قوانین/اکتشافی): اسکن مبتنی بر قانون که در آن متخصصان امنیتی الگویی برای نقص های شناخته شده ایجاد می کنند. این برای کلاس های اشکال استاندارد مناسب است اما برای کلاس های ضعف جدید یا غیرمعمول محدود است.

نمودارهای خاصیت کد (CPG): یک رویکرد پیشرفته آگاهی از زمینه ، متحد کردن AST ، نمودار کنترل جریان و نمودار جریان داده ها به یک ساختار. ابزارها نمودار را برای مسیرهای داده خطرناک پردازش می کنند. همراه با ML ، می تواند الگوهای روز صفر را کشف کرده و نویز را از طریق زمینه مبتنی بر جریان کاهش دهد.

در استفاده واقعی ، فروشندگان این رویکردها را با هم ترکیب می کنند. آنها هنوز هم برای مسائل شناخته شده به قوانین متکی هستند ، اما آنها را با تجزیه و تحلیل مبتنی بر CPG برای بینش عمیق تر و یادگیری ماشین برای تشخیص پیشرفته تکمیل می کنند.

امنیت کانتینر و خطرات زنجیره تأمین
از آنجا که شرکت ها معماری های ابر بومی را اتخاذ کردند ، امنیت کانتینر و وابستگی بسیار مهم شد. هوش مصنوعی در اینجا نیز کمک می کند:

امنیت کانتینر: اسکنرهای تصویر محور AI ، ساختهای ظروف را برای CVE های شناخته شده ، سوء استفاده های نادرست یا اعتبار حساس بررسی می کنند. برخی از راه حل ها ارزیابی می کنند که آیا آسیب پذیری ها در زمان اجرا فعال هستند و باعث کاهش سر و صدای هشدار می شوند. در همین حال ، تشخیص ناهنجاری مبتنی بر هوش مصنوعی در زمان اجرا می تواند اقدامات غیرمعمول کانتینر را تشخیص دهد (به عنوان مثال ، تماس های شبکه غیر منتظره) ، و شکستگی هایی را که ممکن است ابزارهای سنتی از دست ندهند ، تشخیص می دهد.

خطرات زنجیره تأمین: با میلیون ها بسته منبع باز در NPM ، PYPI ، Maven و غیره ، بررسی دستی غیرممکن است. هوش مصنوعی می تواند ابرداده بسته را برای شاخص های مخرب ، و در پشت پرده ها نظارت کند. مدل های یادگیری ماشین همچنین می توانند احتمال اینکه یک کتابخانه شخص ثالث خاص ممکن است به خطر بیفتد ، 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.

مسائل و محدودیت ها

در حالی که AI مزایای قدرتمندی را برای AppSec به ارمغان می آورد ، این گلوله نقره ای نیست. تیم ها باید محدودیت ها ، مانند مثبت/منفی کاذب ، تجزیه و تحلیل بهره برداری ، تعصب داده های آموزش و رسیدگی به تهدیدهای کاملاً جدید را درک کنند.

مسائل مربوط به صحت در تشخیص هوش مصنوعی
تمام اسکن های مبتنی بر دستگاه با مثبت کاذب (پرچم گذاری کد بی ضرر) و منفی های کاذب (آسیب پذیری های خطرناک از دست رفته) برخورد می کنند. هوش مصنوعی می تواند با افزودن تجزیه و تحلیل معنایی ، پرچم های مبهم را کاهش دهد ، اما منابع جدید خطایی را به خطر می اندازد. 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 تأیید تشخیص دقیق ضروری است.

تعیین تأثیر در دنیای واقعی
حتی اگر هوش مصنوعی یک مسیر کد ناامن را مشخص کند ، این تضمین نمی کند که هکرها در واقع می توانند از آن بهره برداری کنند. ارزیابی بهره برداری در دنیای واقعی پیچیده است. برخی از ابزارها سعی در حل محدودیت برای نشان دادن یا عدم استفاده از بهره برداری استفاده می کنند. با این حال ، بررسی های استثماری تمام عیار در راه حل های تجاری غیر معمول است. بنابراین ، بسیاری از یافته های محور AI هنوز هم خواستار تجزیه و تحلیل انسانی هستند تا آنها را فوری بدانند.

تعصبات آموزش ذاتی در امنیت AI
مدل های AI از داده های جمع آوری شده تمرین می کنند. اگر این داده ها تحت سلطه برخی فن آوری ها باشد ، یا فاقد موارد تهدیدهای نوظهور باشد ، هوش مصنوعی می تواند در تشخیص آنها ناکام باشد. علاوه بر این ، اگر مجموعه ای از آموزش نتیجه گیری کند ، ممکن است سیستم های خاصی از سیستم عامل ها پایین بیایند. طراوت های مکرر داده ها ، مجموعه داده های متنوع و ممیزی مدل 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 خودداری کند. بازیگران تهدید 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 دائماً سازگار شوند. برخی از توسعه دهندگان برای دستیابی به رفتارهای انحرافی که رویکردهای کلاسیک 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 روزهای صفر هوشمندانه مبدل را از دست بدهند یا سر و صدایی ایجاد کنند.

ظهور عوامل هوش مصنوعی خودمختار

یک دوره اخیر در جهان هوش مصنوعی ، برنامه های AI AIA است – برنامه های خودمختار که نه تنها جواب می دهند بلکه می توانند اهداف خود را به صورت خودمختار اجرا کنند. در APPSEC ، این به معنای هوش مصنوعی است که می تواند رویه های چند مرحله ای را مدیریت کند ، با شرایط زمان واقعی سازگار شود و با حداقل ورودی انسانی تصمیم گیری کند.

درک اطلاعات عامل
سیستم های AIGATIC اهداف اصلی مانند “پیدا کردن نقص های امنیتی در این نرم افزار” ارائه می شوند ، و سپس آنها قصد دارند چگونه این کار را انجام دهند: جمع آوری داده ها ، انجام اسکن و اصلاح استراتژی ها مطابق یافته ها. پیامدها قابل توجه است: ما از AI به عنوان ابزاری به عنوان یک موجود خودمختار 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 انجام دهد. شرکت های امنیتی 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 کند و سازش را نشان می دهد – همه به تنهایی. به طور مشابه ، منبع باز “Pentestgpt” یا راه حل های مرتبط با آن از منطق LLM محور برای مراحل حمله زنجیره ای برای سوء استفاده های 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 خودکار به حوادث 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 پاسخ به حادثه در حال آزمایش با “کتابهای پخش کننده 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
پنتستوری کاملاً خود محور جاه طلبی برای بسیاری از افراد در زمینه APPSEC است. ابزارهایی که به طور جامع آسیب پذیری ها را شمارش می کنند ، مسیرهای نفوذ در زمینه ایجاد و اثبات آنها را بدون نظارت انسانی نشان می دهند ، به عنوان یک واقعیت ظاهر می شوند. موفقیت های مربوط به Grand Cyber ​​Grand Challenge Darpa و سیگنال جدید عامل AI که نشان می دهد حملات چند مرحله ای توسط ماشین ها قابل زنجیره است.

مشکلات احتمالی عوامل هوش مصنوعی
با استقلال عالی در معرض خطر قرار می گیرد. یک سیستم خودمختار ممکن است سهواً باعث ایجاد آسیب در یک زیرساخت بحرانی شود ، یا یک حزب مخرب ممکن است مدل AI را برای انجام اقدامات مخرب دستکاری کند. نگهبانان جامع ، جعبه ماسهبازی و بررسی های نظارتی برای کارهای خطرناک اجتناب ناپذیر است. با این وجود ، AI عامل نشان دهنده تکامل بعدی در ارکستراسیون APPSEC است.

دستورالعمل های آینده برای امنیت پیشرفته AI

تأثیر هوش مصنوعی در دفاع سایبری فقط گسترش خواهد یافت. ما با نگرانی های حاکمیتی در حال ظهور و ملاحظات اخلاقی ، تحولات اساسی را در افق نزدیک و طولانی تر انجام می دهیم.

آینده نزدیک هوش مصنوعی در امنیت
طی چند سال آینده ، سازمان ها به طور گسترده تری برنامه نویسی و امنیت AI را ادغام می کنند. ابزارهای توسعه دهنده شامل ارزیابی های APPSEC است که توسط مدل های هوش مصنوعی هدایت می شوند تا در مورد موضوعات بالقوه در زمان واقعی هشدار دهند. تولید آزمون هوشمند استاندارد خواهد شد. اسکن منظم ML محور 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.

بازیگران تهدید همچنین از هوش مصنوعی تولیدی برای فیشینگ استفاده می کنند ، بنابراین اقدامات متقابل دفاعی باید یاد بگیرند. ما پیام های مخرب را بسیار قانع کننده خواهیم دید و خواستار تشخیص جدید مبتنی بر هوش مصنوعی برای مبارزه با حملات مبتنی بر LLM هستیم.

تنظیم کننده ها و مقامات 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 مشاغل برای اطمینان از توضیح ، خروجی های AI را ردیابی کنند.

چشم انداز آینده نگر AppSec
در پنجره 5-10 ساله ، هوش مصنوعی ممکن است به طور کامل از بین برود ، 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 زنده ماندن هر اصلاحیه را تأیید می کنند.

دفاع مداوم و مداوم: ناظران خودکار زیرساخت ها را به طور شبانه روزی ، پیشگام حملات ، استقرار کاهش در پرواز و رقابت با هوش مصنوعی مخالف در زمان واقعی.

معماری ایمن به طراحی: تجزیه و تحلیل طرح محور 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 استفاده از هوش مصنوعی در صنایع بحرانی ، تحت مدیریت باشد. این ممکن است هوش مصنوعی قابل ردیابی و نظارت مداوم از مدل های ML را دیکته کند.

نظارت و استفاده اخلاقی از هوش مصنوعی برای AppSec
همانطور که هوش مصنوعی نقش اصلی را در امنیت برنامه ها فرض می کند ، چارچوب های انطباق تکامل می یابند. ممکن است ببینیم:

بررسی های انطباق با هوش مصنوعی: اسکن خودکار انطباق برای اطمینان از کنترل (به عنوان مثال ، PCI DSS ، SOC 2) در زمان واقعی انجام می شود.

حاکمیت مدلهای هوش مصنوعی: الزاماتی که شرکت ها داده های آموزش را ردیابی می کنند ، انصاف مدل را اثبات می کنند و یافته های محور AI را برای تنظیم کننده ها وارد می کنند.

نظارت پاسخ به حادثه: اگر یک عامل هوش مصنوعی یک اقدام مهار را آغاز کند ، کدام طرف مسئول است؟ تعیین مسئولیت برای تصمیمات هوش مصنوعی موضوعی چالش برانگیز است که نهادهای انطباق با آن مقابله می کنند.

استقرار مسئول در میان تهدیدهای محور AI
جدا از انطباق ، سوالات اخلاقی وجود دارد. استفاده از هوش مصنوعی برای تشخیص تهدید خودی ، نگرانی های مربوط به حریم خصوصی را به خطر می اندازد. در صورت دستکاری هوش مصنوعی ، تنها با تکیه بر هوش مصنوعی می تواند خطرناک باشد. در همین حال ، مجرمان از هوش مصنوعی برای ماسک کد مخرب استفاده می کنند. مسمومیت با داده ها و استثمار هوش مصنوعی می تواند سیستم های دفاعی هوش مصنوعی را گمراه کند.

هوش مصنوعی مخالف بیانگر یک تهدید شدید است ، جایی که عوامل بد به طور خاص زیرساخت های ML را تضعیف می کنند یا از LLM ها برای فرار از تشخیص استفاده می کنند. اطمینان از امنیت مجموعه داده های آموزش ، جنبه اساسی دفاع سایبری در آینده خواهد بود.

افکار نهایی

استراتژی های اطلاعاتی ماشین اساساً امنیت برنامه را تغییر می دهد. ما بنیادها ، بهترین شیوه های فعلی ، موانع ، تأثیرات هوش مصنوعی خودگردان و چشم انداز آینده را مرور کرده ایم. موضوع مهم این است که AI به عنوان یک متحد قابل توجه برای مدافعان عمل می کند و به تسریع در کشف نقص ، اولویت بندی و خودکار کردن کارهای پیچیده کمک می کند.

با این حال ، این یک رفع جهانی نیست. مثبت کاذب ، تعصبات و نقاط ضعف روز صفر خواستار بررسی متخصص است. مسابقه اسلحه بین هکرها و مدافعان ادامه دارد. هوش مصنوعی صرفاً آخرین عرصه برای آن درگیری است. سازمانهایی که دارای هوش مصنوعی هستند با مسئولیت پذیری – ادغام آن با دانش تیمی ، حاکمیت قوی و تازه های مدل منظم – در دنیای در حال تحول امنیت کاربرد غالب هستند.

در نهایت ، پتانسیل هوش مصنوعی یک اکوسیستم نرم افزاری ایمن تر است ، که در آن آسیب پذیری ها زود هنگام گرفتار می شوند و به سرعت مورد توجه قرار می گیرند ، و در جایی که متخصصان امنیتی می توانند با نوآوری سریع مخالفان مبارزه کنند. با تحقیقات مداوم ، مشارکت و پیشرفت در فن آوری های هوش مصنوعی ، این آینده می تواند زودتر از آنچه انتظار می رود برسد.
نحوه استفاده از AI AI در امنیت برنامه