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

هوش محاسباتی با اجازه شناسایی ضعف پیچیده تر ، ارزیابی خودکار و حتی تشخیص فعالیت مخرب نیمه خودمختار ، زمینه امنیت کاربرد را متحول می کند. این نوشتن یک مرور کلی در مورد چگونگی عملکرد رویکردهای تولیدی و پیش بینی مبتنی بر هوش مصنوعی در APPSEC ، که برای متخصصان APPSEC و تصمیم گیرندگان نیز نوشته شده است ، ارائه می دهد. ما تکامل هوش مصنوعی را در APPSEC ، توانایی های مدرن ، محدودیت ها ، ظهور عوامل هوش مصنوعی خودمختار و روندهای آینده بررسی خواهیم کرد. بیایید سفر خود را از طریق پایه ها ، چشم انداز فعلی و دوران آینده دفاع APPSEC با قابلیت ML آغاز کنیم.

منشأ و رشد APPSEC پیشرفته AI

مراحل اولیه به سمت خودکار AppSec
مدتها قبل از اینکه یادگیری ماشین به یک موضوع مرسوم تبدیل شود ، تیم های امنیتی به دنبال خودکار سازی شناسایی نقص امنیتی بودند. در اواخر دهه 1980 ، کار پیشگام پروفسور بارتون میلر در مورد آزمایش فازی قدرت اتوماسیون را اثبات کرد. پروژه کلاس او در سال 1988 به طور تصادفی ورودی هایی را برای سقوط برنامه های UNIX ایجاد کرد – “فازی” در معرض دید که تقریباً یک چهارم به یک سوم برنامه های ابزار می تواند با داده های تصادفی خراب شود. این رویکرد ساده جعبه سیاه زمینه را برای روشهای آزمایش امنیتی بعدی هموار کرد. تا دهه 1990 و اوایل دهه 2000 ، مهندسان از برنامه ها و ابزارهای اساسی برای یافتن نقص های مشترک استفاده کردند. ابزارهای تجزیه و تحلیل استاتیک اولیه مانند GREP پیشرفته ، کد اسکن برای توابع ناامن یا داده های ورود به سیستم ثابت رفتار می کردند. اگرچه این روشهای تطبیق الگوی مفید بودند ، اما اغلب هشدارهای تحریک آمیز زیادی را به همراه داشتند ، زیرا هر کدی شبیه یک الگوی بدون در نظر گرفتن زمینه برچسب گذاری می شد.

پیشرفت برنامه مبتنی بر AI
طی یک دهه آینده ، تلاش های علمی و راه حل های شرکت ها رشد کردند و از قوانین استاتیک به تجزیه و تحلیل آگاهی از متن تغییر یافتند. ML به تدریج وارد قلمرو امنیت برنامه شد. مثالهای اولیه شامل مدل های یادگیری عمیق برای تشخیص ناهنجاری در ترافیک سیستم و مدل های احتمالی برای هرزنامه یا فیشینگ – نه امنیت کاملاً کاربردی ، بلکه پیش بینی روند. در همین حال ، ابزارهای SAST با ردیابی جریان داده ها و چک های مبتنی بر CFG تکامل یافته اند تا نحوه ورود ورودی ها از طریق یک سیستم نرم افزاری را ردیابی کنند.

یک مفهوم قابل توجه که به وجود آمد نمودار خاصیت کد (CPG) ، ادغام ساختاری ، جریان کنترل و جریان اطلاعات به یک نمودار جامع بود. این رویکرد به تشخیص آسیب پذیری معنی دار تر اجازه داد و بعداً افتخار IEEE “آزمایش زمان” را به دست آورد. با ضبط منطق برنامه به عنوان گره و لبه ، ابزارهای امنیتی می توانند نقص های پیچیده ای 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 ، بهره برداری و نقص نرم افزار پچ در زمان واقعی و بدون مداخله انسانی. سیستم برنده ، “ضرب و شتم” ، تجزیه و تحلیل پیشرفته ، اجرای نمادین و اندازه گیری برنامه ریزی هوش مصنوعی برای رقابت در برابر هکرهای انسانی. این رویداد یک لحظه مشخص در امنیت سایبری خودمختار بود.

نقاط عطف قابل توجه شکار اشکال AI محور
با رشد تکنیک های بهتر ML و نمونه های دارای برچسب بیشتر ، یادگیری ماشین برای امنیت افزایش یافته است. شرکت های بزرگ و شرکت های کوچکتر به طور یکسان به پیشرفت 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 صدها عامل برای تخمین اینکه آسیب پذیری ها در طبیعت هدف قرار می گیرند ، استفاده می کند. این رویکرد به مدافعان کمک می کند تا بر خطرناک ترین نقاط ضعف تمرکز کنند.

در تشخیص نقص های کد ، مدل های یادگیری عمیق برای شناسایی سازه های ناامن با کد های کد عظیم تهیه شده اند. مایکروسافت ، گوگل و اشخاص اضافی نشان داده اند که LLM های تولیدی (مدل های بزرگ زبان) با ایجاد موارد آزمایش جدید ، کارهای امنیتی را تقویت می کنند. به عنوان مثال ، تیم امنیتی Google از LLM های LLM برای تولید مهار آزمایش برای کتابخانه های OSS ، افزایش پوشش و مشاهده نقص بیشتر با مداخله دستی کمتر استفاده کرد.

قابلیت های هوش مصنوعی فعلی در AppSec

امنیت کاربرد امروز AI را در دو دسته اصلی اعمال 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 بخش از چرخه حیات امنیتی ، از تجزیه و تحلیل کد تا ارزیابی پویا می رسد.

هوش مصنوعی تولیدی برای آزمایش امنیتی ، فازی و بهره برداری از کشف
AI تولید کننده داده های جدید مانند موارد آزمایش یا قطعه هایی را که آسیب پذیری ها را در معرض دید قرار می دهد ، خروجی می کند. این در تولید تست فازی هوشمند قابل مشاهده است. فازی سازی کلاسیک از داده های تصادفی یا جهش یافته ناشی می شود ، در مدل های تولیدی کنتراست می توانند تست های هدفمند تری ایجاد کنند. تیم OSS-Fuzz Google سعی کرد LLMS را برای نوشتن اهداف فازی اضافی برای کد های منبع باز ، و تقویت تشخیص اشکال بنویسد.

به طور مشابه ، هوش مصنوعی تولیدی می تواند در ساخت بارهای POC بهره برداری کند. محققان با دقت نشان می دهند که LLMS پس از شناسایی آسیب پذیری ، باعث ایجاد کد اثبات مفهوم می شود. از طرف مهاجم ، تیم های قرمز ممکن است از هوش مصنوعی تولیدی برای خودکار سازی کارهای مخرب استفاده کنند. برای مدافعان ، سازمان ها از یادگیری ماشین استفاده می کنند و از ساختمان استفاده می کنند تا سیستم های بهتر را سخت کنند و از بین بروند.

چگونه مدل های پیش بینی کننده تهدیدات را پیدا می کنند و ارزیابی می کنند
پیش بینی AI مجموعه داده ها را بررسی می کند تا نقص های قابل بهره برداری را نشان دهد. بر خلاف قوانین یا امضاهای استاتیک ، یک مدل می تواند از هزاران نمونه آسیب پذیر در مقابل کد ایمن استنباط کند ، و الگوهایی را که یک سیستم مبتنی بر قانون از دست می دهد ، استنباط می کند. این رویکرد به پرچم سازه های مشکوک و پیش بینی بهره برداری از موضوعات تازه یافته کمک می کند.

اشکالات امنیتی مرتبه رتبه بندی یک برنامه پیش بینی هوش مصنوعی اضافی است. سیستم امتیاز دهی پیش بینی بهره برداری یکی از مواردی است که یک مدل یادگیری ماشین با احتمال استفاده از آنها در طبیعت نقص های امنیتی را نشان می دهد. این امر به متخصصان امنیتی این امکان را می دهد تا بر روی بخش بالای آسیب پذیری هایی که شدیدترین خطر را دارند ، تمرکز کنند. برخی از سیستم عامل های مدرن APPSEC داده ها و داده های اشکال تاریخی را در مدل های ML تغذیه می کنند ، تخمین می زنند کدام مناطق از یک محصول بیشتر مستعد نقص های جدید هستند.

اتوماسیون AI محور در SAST ، DAST و IAST
تست امنیتی کاربردی استاتیک کلاسیک (SAST) ، آزمایش امنیتی برنامه پویا (DAST) و آزمایش های سازنده به طور فزاینده ای توسط هوش مصنوعی تقویت می شوند تا سرعت و دقت را بهبود بخشند.

SAST پرونده های منبع را برای نقص های امنیتی به صورت استاتیک تجزیه و تحلیل می کند ، اما اگر زمینه کافی نداشته باشد ، غالباً باعث ایجاد سیل هشدارهای فریبنده می شود. هوش مصنوعی با رتبه بندی اعلامیه ها و حذف مواردی که واقعاً قابل بهره برداری نیستند ، از طریق تجزیه و تحلیل جریان کنترل یادگیری ماشین 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 برنامه زنده را اسکن می کند ، درخواست های مخرب را ارسال می کند و پاسخ ها را تجزیه و تحلیل می کند. هوش مصنوعی با اجازه دادن به اکتشاف هوشمند و استراتژی های تست تطبیقی ​​، دلهره می کند. رویکرد چند عامل به امنیت برنامه ، ماژول خودمختار می تواند گردش کار چند مرحله ای ، پیچیدگی های آبگرم و تماس های استراحت را با دقت بیشتری درک کند و باعث افزایش جامع بودن و کاهش آسیب پذیری های از دست رفته شود.

IAST که برای ضبط تماس های عملکرد و جریان داده ها ، برنامه را در زمان اجرا نظارت می کند ، می تواند حجم تله متری تولید کند. یک مدل هوش مصنوعی می تواند آن داده ها را تفسیر کند ، و جریان های آسیب پذیر را 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.

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

Grepping (تطبیق الگوی): اساسی ترین روش ، جستجوی کلمات کلیدی 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 آسیب پذیری های شناخته شده را رمزگذاری می کنند. این برای کلاس های اشکال استاندارد مفید است اما برای الگوهای آسیب پذیری جدید یا غیرمعمول کمتر قادر است.

نمودارهای خاصیت کد (CPG): یک رویکرد معنایی پیشرفته ، متحد کردن AST ، نمودار کنترل جریان و نمودار جریان داده ها به یک مدل گرافیکی. ابزارها نمودار را برای مسیرهای داده بحرانی تجزیه و تحلیل می کنند. همراه با ML ، می تواند الگوهای ناشناخته را کشف کرده و از طریق زمینه مبتنی بر جریان سر و صدا را کاهش دهد.

در اجرای واقعی ، ارائه دهندگان این روش ها 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 AI محور برای زمینه و یادگیری ماشین برای تشخیص پیشرفته تقویت می کنند.

هوش مصنوعی در امنیت بومی و وابستگی
از آنجا که شرکت ها از معماری های ابر بومی استقبال می کردند ، امنیت کانتینر و وابستگی در اولویت قرار گرفت. هوش مصنوعی در اینجا نیز کمک می کند:

امنیت کانتینر: ابزارهای تجزیه و تحلیل کانتینر AI محور ساخت و سازهای کانتینر را برای آسیب پذیری های شناخته شده ، غلط های نادرست یا اسرار بازرسی می کنند. برخی از راه حل ها تعیین می کنند که آیا آسیب پذیری ها در هنگام اجرای قابل دستیابی هستند و یافته های بی ربط را کاهش می دهند. نحوه استفاده از هوش مصنوعی در امنیت برنامه ، در عین حال ، نظارت مبتنی بر یادگیری ماشین در زمان اجرا می تواند اقدامات غیرمعمول کانتینر را تشخیص دهد (به عنوان مثال ، تماس های شبکه غیر منتظره) ، و حمله هایی که ابزارهای استاتیک ممکن است از دست ندهند.

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 ، لکه بینی تروجان های پنهان مطالعه کند. مدل های یادگیری ماشین همچنین می توانند احتمال ابتلا به یک مؤلفه خاص را به خطر بیندازند و در شهرت نگهدارنده 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 و ساز تماشا کند و تأیید کند که فقط کد تأیید شده و وابستگی ها مستقر شده است.

مسائل و محدودیت ها

در حالی که AI قابلیت های قدرتمندی را برای دفاع از نرم افزار ارائه می دهد ، اما همه آنها درمانی نیست. تیم ها باید محدودیت هایی مانند تشخیص نادرست ، بررسی امکان سنجی ، تعصب داده های آموزش و رسیدگی به تهدیدهای کاملاً جدید را درک کنند.

محدودیت یافته های خودکار
تمام تشخیص هوش مصنوعی با مثبت کاذب (پرچم گذاری کد خوش خیم) و منفی کاذب (آسیب پذیری های واقعی از دست رفته) برخورد می کند. هوش مصنوعی می تواند با افزودن چک 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 ، از یک اشکال جدی غافل می شود. از این رو ، بررسی دستی اغلب برای تأیید نتایج دقیق ضروری است.

اندازه گیری اینکه آیا نقص ها واقعاً خطرناک هستند
حتی اگر هوش مصنوعی یک مسیر کد مشکل ساز را مشخص کند ، این تضمین نمی کند که هکرها در واقع می توانند به آن برسند. ارزیابی بهره برداری از دنیای واقعی دشوار است. برخی از چارچوب ها برای اثبات یا رد این امکان سنجی استفاده می کنند. 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 تجزیه و تحلیل تخصصی دارند تا آنها را مهم نشان دهند.

تعصبات آموزش ذاتی در امنیت AI
مدل های AI از داده های موجود سازگار هستند. رویکرد چند عامل به امنیت برنامه اگر این داده ها به سمت برخی از الگوهای کدگذاری باشد ، یا فاقد موارد تهدیدهای غیر معمول است ، ممکن است هوش مصنوعی نتواند آنها را تشخیص دهد. علاوه بر این ، اگر مجموعه ای از آموزش نشان می دهد که آنها مستعد سوءاستفاده هستند ، یک سیستم ممکن است فروشندگان خاصی را کم کند. بازآموزی مداوم ، مجموعه داده های فراگیر 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 گذشته باشد. مهاجمان 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 دائماً سازگار شوند. برخی از توسعه دهندگان برای دستیابی به رفتارهای انحرافی که رویکردهای مبتنی بر الگوی ممکن است از دست ندهند ، تشخیص ناهنجاری یا ML بدون نظارت را اتخاذ می کنند. با این حال ، حتی این روشهای بدون نظارت نمی توانند در روزهای صفر مبدل هوشمندانه و یا ایجاد سر و صدا نتوانند.

ظهور عوامل هوش مصنوعی خودمختار

یک اصطلاح اخیر در جامعه هوش مصنوعی عامل AI است – سیستم های هوشمند که فقط جواب نمی دهند ، بلکه می توانند وظایف خود را به صورت خودمختار انجام دهند. در دفاع سایبر ، 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 نظارت انسانی عمل کند.

درک اطلاعات عامل
به سیستم های AI Agentic اهداف سطح بالایی مانند “پیدا کردن نقاط ضعف در این سیستم” داده می شود ، و سپس آنها قصد دارند چگونه این کار را انجام دهند: جمع آوری داده ها ، انجام آزمایشات و تغییر استراتژی ها مطابق یافته ها. پیامدها قابل توجه است: ما از AI به عنوان ابزاری به عنوان یک موجود خودمختار 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. شرکت های امنیتی مانند FireCompass یک هوش مصنوعی را ارائه می دهند که آسیب پذیری ها را ذکر می کند ، استراتژی های بهره برداری از صنایع دستی را نشان می دهد و سازش را نشان می دهد – همه به تنهایی. توسعه ایمن نیز به همین ترتیب ، منبع باز “Pentestgpt” یا راه حل های مشابه از منطق LLM محور به ابزارهای زنجیره ای برای نفوذ چند مرحله ای استفاده می کند.

استفاده دفاعی (تیم آبی): از طرف حفاظت ، نمایندگان هوش مصنوعی می توانند بر شبکه ها نظارت داشته باشند 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 SIEM/SOAR در حال آزمایش با “کتابهای پخش کننده عامل” هستند که در آن AI به جای استفاده از گردش کار استاتیک ، به صورت پویا به صورت پویا دست و پنجه نرم می کند.

تیمی قرمز محور AI
آزمایش نفوذ کاملاً عامل ، مقدس مقدس برای بسیاری از متخصصان امنیتی است. ابزارهایی که به طور سیستماتیک آسیب پذیری ها را شمارش می کنند ، سکانس های حمله کاردستی را نشان می دهند و آنها را بدون نظارت انسانی نشان می دهند ، به واقعیت تبدیل می شوند. پیروزی های Cyber ​​Grand Challenge و AI عامل جدید Darpa نشان می دهد که حملات چند مرحله ای توسط AI قابل زنجیره است.

چالش های عامل AI
با استقلال عالی در معرض خطر قرار می گیرد. یک عامل عامل ممکن است به طور تصادفی در یک محیط تولید باعث خسارت شود ، یا یک حزب مخرب ممکن است مدل AI را برای شروع اقدامات مخرب دستکاری کند. نگهبان های دقیق ، تقسیم بندی و مصوبات انسانی برای کارهای پرخطر ضروری است. با این وجود ، AI عامل عامل نشان دهنده جهت آینده در اتوماسیون امنیتی است.

آینده هوش مصنوعی در AppSec

تأثیر هوش مصنوعی در دفاع سایبری فقط رشد خواهد کرد. ما در 1-3 سال آینده و افق طولانی تر ، با نگرانی های مربوط به انطباق و ملاحظات اخلاقی ، تحولات عمده را در 1-3 سال آینده و افق طولانی تر انجام می دهیم.

آینده نزدیک هوش مصنوعی در امنیت
طی دو سال آینده ، شرکت ها به طور مکرر برنامه نویسی و امنیت با کمک AI را در آغوش می گیرند. ابزارهای توسعه دهنده شامل ارزیابی های APPSEC است که توسط مدل های AI هدایت می شود تا موضوعات بالقوه را در زمان واقعی 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 افزایش می دهد. به عنوان مدل های ML ، حلقه های بازخورد ، از ارتقاء در دقت هشدار انتظار دارید.

مهاجمان همچنین از هوش مصنوعی تولیدی برای فیشینگ استفاده می کنند ، بنابراین سیستم های دفاعی باید سازگار شوند. ما شاهد کلاهبرداری های اجتماعی خواهیم بود که بسیار قانع کننده هستند و خواستار تشخیص جدید مبتنی بر هوش مصنوعی برای مبارزه با محتوای تولید شده توسط AI هستند.

تنظیم کننده ها و نهادهای حاکمیتی 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 بلند مدت (5-10+ سال)
در مدت زمان در مقیاس دهه ، هوش مصنوعی ممکن است مجدداً از بین برود ، احتمالاً منجر به:

توسعه AI-Augmented: انسانها با هوش مصنوعی همکاری می کنند که اکثر کد را تولید می کند ، و ذاتاً کدگذاری ایمن را در حالی که می رود ، تعبیه می کند.

ترمیم آسیب پذیری خودکار: ابزارهایی که فراتر از نقص های نقطه ای پیش می روند ، اما آنها را به صورت خودمختار برطرف می کنند و زنده ماندن هر رفع را تأیید می کنند.

دفاع مداوم و مداوم: سیستم های اسکن عوامل هوش مصنوعی به طور شبانه روزی ، پیشگیری از حملات ، استفاده از اقدامات متقابل در پرواز و مبارزه با هوش مصنوعی مخالف در زمان واقعی.

معماری های امن و طراحی: مدل سازی تهدید AI محور از سیستم های تضمین شده با حداقل بردارهای بهره برداری از ابتدا ساخته شده است.

ما همچنین پیش بینی می کنیم که خود هوش مصنوعی با استانداردهایی برای استفاده هوش مصنوعی در صنایع با تأثیر بالا ، تحت مدیریت قرار خواهد گرفت. این ممکن است هوش مصنوعی شفاف و حسابرسی خطوط لوله هوش مصنوعی را دیکته کند.

ابعاد نظارتی امنیت هوش مصنوعی
با تبدیل شدن AI در امنیت برنامه ، چارچوب های انطباق تکامل می یابند. ممکن است ببینیم:

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

مدیریت مدلهای هوش مصنوعی: الزاماتی که شرکت ها 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 معیار مهار را آغاز کند ، چه نقشی پاسخگو است؟ تعریف مسئولیت برای اقدامات هوش مصنوعی موضوعی پیچیده است که مقننه ها با آن مقابله می کنند.

ابعاد اخلاقی و تهدیدهای استفاده از هوش مصنوعی
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 ، مخالفان از هوش مصنوعی برای فرار از تشخیص استفاده می کنند. مسمومیت با داده ها و استثمار هوش مصنوعی می تواند سیستم های AI دفاعی را فاسد کند.

هوش مصنوعی مخالف بیانگر یک تهدید رو به رشد است ، جایی که مهاجمان به طور خاص خطوط لوله ML را هدف قرار می دهند یا از AI مولد برای فرار از تشخیص استفاده می کنند. اطمینان از امنیت مجموعه داده های آموزش ، جنبه مهمی از دفاع سایبری در سالهای آینده خواهد بود.

افکار نهایی

استراتژی های اطلاعاتی ماشین در حال تغییر شکل دفاع نرم افزار هستند. ما در مورد زمینه تاریخی ، راه حل های مدرن ، موانع ، پیامدهای عامل هوش مصنوعی و چشم انداز طولانی مدت بحث کرده ایم. نکته اصلی این است که هوش مصنوعی به عنوان یک متحد نیرومند برای متخصصان APPSEC عمل می کند ، به تسریع در کشف نقص ، رتبه بندی بزرگترین تهدیدها و رسیدگی به کارهای خسته کننده کمک می کند.

با این حال ، این یک رفع جهانی نیست. مثبت کاذب ، داده های آموزش داده ها و نقاط ضعف روز صفر هنوز هم نیاز به تخصص انسانی دارند. رقابت بین هکرها و مدافعان ادامه دارد. هوش مصنوعی صرفاً آخرین عرصه برای آن درگیری است. سازمانهایی که دارای هوش مصنوعی هستند با مسئولیت پذیری-هماهنگ کردن آن با دانش تیمی ، حاکمیت قوی و تکرار مداوم-آماده می شوند تا در چشم انداز همیشه در حال تغییر APPSEC شکوفا شوند.

در نهایت ، پتانسیل هوش مصنوعی یک محیط کاربردی ایمن تر است ، که در آن آسیب پذیری ها زود هنگام و به سرعت ثابت می شوند ، و در جایی که مدافعان می توانند با توانمندی مهاجمان مبارزه کنند. با تحقیقات پایدار ، مشارکت و تکامل در تکنیک های هوش مصنوعی ، آینده می تواند نزدیکتر از آنچه فکر می کنیم. توسعه امن