هوش مصنوعی تولیدی و پیش بینی کننده در امنیت برنامه: یک راهنمای جامع

هوش مصنوعی (AI) با تسهیل افزایش ضعف ، ارزیابی خودکار و حتی شکار تهدیدات خودمختار ، امنیت را در برنامه های نرم افزاری تعریف می کند. این مقاله روایتی عمیق در مورد چگونگی استفاده از هوش مصنوعی تولیدی و پیش بینی در حوزه امنیتی برنامه ، که برای کارشناسان امنیت سایبری و تصمیم گیرندگان نیز طراحی شده است ، ارائه می دهد. ما به رشد دفاع از برنامه های هوش مصنوعی ، نقاط قوت مدرن آن ، موانع ، ظهور عوامل هوش مصنوعی خودمختار و روندهای آینده نگر خواهیم پرداخت. بیایید اکتشافات خود را از طریق گذشته ، حال و دوره آینده امنیت کاربردی AI محور آغاز کنیم.

تاریخ و توسعه هوش مصنوعی در AppSec

تست امنیتی خودکار اولیه
مدتها قبل از اینکه AI به یک موضوع داغ تبدیل شود ، کارشناسان Infosec به دنبال خودکار سازی کشف آسیب پذیری بودند. در اواخر دهه 1980 ، کار پیشگامانه دانشگاهی بارتون میلر در آزمایش فازی تأثیر اتوماسیون را اثبات کرد. تلاش دانشگاهی وی در سال 1988 به طور تصادفی ورودی هایی را برای سقوط برنامه های یونیکس ایجاد کرد – “فازی” کشف کرد که تقریباً یک چهارم تا یک سوم برنامه های ابزار با داده های تصادفی خراب می شود. این رویکرد ساده جعبه سیاه زمینه را برای تکنیک های آزمایش امنیتی بعدی هموار کرد. تا دهه 1990 و اوایل دهه 2000 ، پزشکان از برنامه ها و ابزارهای اساسی برای یافتن نقص های مشترک استفاده کردند. ابزارهای بررسی کد منبع اولیه مانند GREP پیشرفته ، جستجوی کد برای توابع ناامن یا اسرار تعبیه شده عمل می کنند. اگرچه این روشهای تطبیق الگوی مفید بودند ، اما اغلب هشدارهای زیادی را به همراه داشتند ، زیرا هر کد مطابق با یک الگوی بدون در نظر گرفتن زمینه گزارش می شد.

ببینید که چگونه شروع به رشد ابزارهای امنیتی یادگیری ماشین می کنید
طی سالهای بعد ، مطالعات دانشگاه و ابزارهای صنعت بهبود یافته و از قوانین سخت کد شده به تجزیه و تحلیل هوشمند تغییر یافته است. ML به تدریج راه خود را به قلمرو امنیتی برنامه تبدیل کرد. پیاده سازی های اولیه شامل مدل های یادگیری عمیق برای تشخیص ناهنجاری در جریان شبکه و فیلترهای بیزی برای هرزنامه یا فیشینگ – نه کاملاً APPSEC ، بلکه نمایشی از این روند است. در همین حال ، ابزارهای تجزیه و تحلیل استاتیک با معاینه مبتنی بر جریان و بررسی های مبتنی بر CFG بهتر شدند تا نحوه جابجایی داده ها از طریق یک سیستم نرم افزاری را ردیابی کنند.

یک مفهوم قابل توجه که شکل گرفت ، نمودار ویژگی کد (CPG) ، ادغام نحو ، 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 ها و لبه ها ، سیستم عامل های تجزیه و تحلیل می توانند نقص های چند وجهی را فراتر از منابع امضاء ساده مشخص کنند.

در سال 2016 ، Cyber ​​Grand Challenge DARPA سیستم های هک کردن کاملاً خودکار را به نمایش گذاشت – قادر به یافتن ، بهره برداری و نقص نرم افزار پچ در زمان واقعی و فاقد مداخله انسان است. مجری برتر ، “ضرب و شتم” ، تجزیه و تحلیل پیشرفته یکپارچه ، اجرای نمادین و برخی از هوش مصنوعی که قصد دارد علیه هکرهای انسانی رقابت کند. این رویداد یک لحظه مهم در دفاع از سایبری خودگردان بود.

نقاط عطف قابل توجه شکار اشکال AI محور
با رشد تکنیک های بهتر ML و مجموعه داده های بیشتر ، راه حل های امنیتی هوش مصنوعی از بین رفته است. شرکت های بزرگ و شرکت های کوچکتر به طور یکسان 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 تعداد زیادی از نقاط داده استفاده می کند تا پیش بینی کند که آسیب پذیری ها در طبیعت با بهره برداری روبرو خواهند شد. این رویکرد به پزشکان Infosec کمک می کند تا نقاط ضعف بالاترین خطر را در اولویت قرار دهند.

در تجزیه و تحلیل کد ، شبکه های یادگیری عمیق با کد های کد عظیم برای پرچم الگوهای ناامن آموزش دیده اند. مایکروسافت ، گوگل و گروه های اضافی نشان داده اند که LLM های تولیدی (مدل های بزرگ زبان) با خودکار کردن حسابرسی های کد وظایف 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 یافتن اشکالات بیشتر با مداخله کمتر انسانی استفاده کرد.

قابلیت های هوش مصنوعی فعلی در AppSec

رشته AppSec امروزی از هوش مصنوعی در دو قالب اصلی بهره می برد: هوش مصنوعی تولیدی ، تولید عناصر جدید (مانند تست ، کد یا سوءاستفاده) و هوش مصنوعی پیش بینی ، ارزیابی داده ها برای تشخیص یا پیش بینی آسیب پذیری ها. این قابلیت ها شامل هر بخش از فرآیندهای امنیتی برنامه ، از تجزیه و تحلیل کد تا ارزیابی پویا است.

هوش مصنوعی تولیدی برای آزمایش امنیتی ، فازی و بهره برداری از کشف
هوش مصنوعی تولیدی داده های جدیدی مانند حملات یا قطعه هایی را ایجاد می کند که آسیب پذیری ها را کشف می کنند. این در فازی AI محور قابل مشاهده است. فازی معمولی به ورودی های تصادفی یا جهشی متکی است ، در حالی که مدل های تولیدی می توانند تست های دقیق تری را ارائه دهند. تیم OSS-Fuzz Google سیستم های تولیدی مبتنی بر متن را برای توسعه مهار تست های تخصصی برای پروژه های منبع باز و افزایش کشف آسیب پذیری اجرا کرد.

به همین ترتیب ، هوش مصنوعی تولیدی می تواند در ساخت بارهای POC بهره برداری کمک کند. محققان با دقت نشان می دهند که AI پس از درک آسیب پذیری ، ایجاد کد POC را امکان پذیر می کند. از طرف مخالف ، آزمایش کنندگان نفوذ ممکن است از AI تولید کننده برای شبیه سازی بازیگران تهدید استفاده کنند. برای مدافعان ، تیم ها برای آزمایش بهتر دفاعی و ایجاد تکه هایی از ساختمان بهره برداری از ماشین استفاده می کنند.

پیش بینی AI محور در AppSec
پیش بینی هوش مصنوعی اطلاعات را برای یافتن نقاط ضعف امنیتی احتمالی بررسی می کند. به جای قوانین دستی 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. این رویکرد به نشان دادن منطق مشکوک و پیش بینی شدت موضوعات تازه یافته کمک می کند.

اشکالات امنیتی مرتبه دوم دومین سود پیش بینی کننده هوش مصنوعی است. رویکرد پیش بینی بهره برداری یکی از تصاویر است که در آن یک مدل یادگیری ماشین آسیب پذیری های شناخته شده را با احتمال حمله به آنها در طبیعت نشان می دهد. این امر به متخصصان امنیتی اجازه می دهد تا در بخش برتر آسیب پذیری هایی که بیشترین خطر را نشان می دهند ، صفر شوند. برخی از ابزار ابزار APPSEC مدرن داده ها و داده های اشکال تاریخی را به مدل های ML متعهد می کنند ، و پیش بینی می کنند که مناطقی از یک برنامه بیشتر مستعد ابتلا به نقص های جدید است.

اتوماسیون AI محور در SAST ، DAST و IAST
ابزارهای کلاسیک SAST ، ابزارهای DAST و راه حل های IAST به طور فزاینده ای در حال ادغام هوش مصنوعی برای به روزرسانی عملکرد و دقت هستند.

SAST کد را برای آسیب پذیری های امنیتی بدون اجرای ، اسکن می کند ، اما در صورت عدم وجود زمینه ، غالباً سیل مثبت کاذب را به همراه دارد. هوش مصنوعی با استفاده از تجزیه و تحلیل جریان کنترل یادگیری ماشین ، با رتبه بندی یافته ها و حذف مواردی که واقعاً قابل بهره برداری نیستند ، کمک می کند. ابزارهای مثال QWIET AI و دیگران از یک نمودار خاصیت کد همراه با هوش دستگاه برای دسترسی به آسیب پذیری قضاوت می کنند و باعث کاهش چشمگیر سر و صدا می شوند.

DAST برنامه زنده ، ارسال بارهای حمله و تجزیه و تحلیل خروجی ها را اسکن می کند. هوش مصنوعی با اجازه اکتشاف هوشمند و تولید بارز هوشمند ، باعث پیشرفت می شود. سیستم هوش مصنوعی می تواند گردش کار چند مرحله ای ، جریان برنامه های مدرن و API را به طور مؤثرتر تفسیر کند و باعث افزایش پوشش و کاهش منفی های کاذب شود.

IAST ، که برنامه را در زمان اجرا برای ضبط تماس های عملکرد و جریان داده ها ، می تواند حجم تله متری داشته باشد. یک مدل هوش مصنوعی می تواند آن داده ها را تفسیر کند ، و در جایی که ورودی کاربر به یک API حساس حساس و بدون فیلتر برسد ، می یابد. با مخلوط کردن IAST با ML ، یافته های بی اهمیت 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 تکنیک را مخلوط می کنند که هر کدام دارای جوانب مثبت/منفی هستند:

Grepping (تطبیق الگوی): اصلی ترین روش ، جستجوی نشانه ها یا الگوهای شناخته شده (به عنوان مثال ، توابع مشکوک). به دلیل عدم درک معنایی ، سریع اما بسیار مستعد به پرچم های اشتباه و منفی های دروغین است.

امضاها (قوانین/اکتشافی): اسکن اکتشافی که در آن متخصصان الگویی برای نقص های شناخته شده ایجاد می کنند. این برای کلاس های اشکال استاندارد مؤثر است اما برای الگوهای آسیب پذیری جدید یا مبهم محدود است.

نمودارهای خاصیت کد (CPG): یک رویکرد مدرن تر آگاه از زمینه ، متحد کردن درخت نحو ، نمودار کنترل جریان و نمودار جریان داده ها به یک مدل گرافیکی. ابزارها نمودار را برای مسیرهای داده خطرناک پرس و جو می کنند. همراه با ML ، می تواند الگوهای قبلاً غیب را تشخیص داده و از طریق زمینه مبتنی بر جریان سر و صدا را کاهش دهد.

در استفاده واقعی ، فروشندگان این رویکردها را با هم ترکیب می کنند. آنها هنوز هم برای موضوعات شناخته شده از امضایی استفاده می کنند ، اما آنها را با تجزیه و تحلیل مبتنی بر CPG برای زمینه و ML برای رتبه بندی نتایج تکمیل می کنند.

تأمین ظروف و پرداختن به تهدیدهای زنجیره تأمین
با حرکت شرکت ها به معماری های مبتنی بر داکر ، امنیت زنجیره تأمین کانتینر و نرم افزار به برجستگی رسید. هوش مصنوعی در اینجا نیز کمک می کند:

امنیت کانتینر: اسکنرهای تصویر مبتنی بر AI پرونده های کانتینر را برای آسیب پذیری های شناخته شده ، غلط های نادرست یا اعتبار حساس بررسی می کنند. برخی از راه حل ها تعیین می کنند که آیا از آسیب پذیری ها در واقع در استقرار استفاده می شود و هشدارهای اضافی را کاهش می دهد. در همین حال ، نظارت مبتنی بر یادگیری ماشین در زمان اجرا می تواند رفتار غیرمعمول کانتینر را برجسته کند (به عنوان مثال ، تماس های شبکه غیر منتظره) ، حمله هایی را که ممکن است ابزارهای استاتیک از دست ندهند ، نشان می دهد.

خطرات زنجیره تأمین: با میلیون ها بسته منبع باز در مخازن مختلف ، بررسی دستی غیر ممکن است. هوش مصنوعی می تواند مستندات بسته را برای شاخص های مخرب ، در معرض دید پشتی قرار دهد. مدل های یادگیری ماشین همچنین می توانند احتمال اینکه یک مؤلفه خاص را به خطر بیندازد ، در شهرت نگهدارنده به خطر بیفتد. این به تیم ها اجازه می دهد تا روی عناصر خطرناک زنجیره تأمین تمرکز کنند. 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

اگرچه هوش مصنوعی مزایای قدرتمندی را برای AppSec به ارمغان می آورد ، اما این یک درمان نیست. تیم ها باید مشکلات را درک کنند ، مانند مثبت/منفی کاذب ، تجزیه و تحلیل بهره برداری ، تعصب در مدل ها و رسیدگی به تهدیدهای ناشناخته.

مثبت کاذب و منفی های دروغین
تمام اسکن های مبتنی بر دستگاه با مثبت کاذب (پرچم گذاری کد بی ضرر) و منفی کاذب (آسیب پذیری های واقعی از دست رفته) برخورد می کنند. هوش مصنوعی می تواند با افزودن زمینه ، اولی را کاهش دهد ، اما منابع جدید خطایی را معرفی می کند. یک مدل ممکن است به طور نادرست مسائل را تشخیص دهد یا اگر به درستی آموزش دیده نباشد ، یک اشکال جدی را نادیده بگیرید. از این رو ، اعتبار سنجی متخصص اغلب برای تأیید تشخیص دقیق ضروری است.

قابلیت دسترسی و بهره برداری
حتی اگر هوش مصنوعی یک مسیر کد مشکل ساز را پرچم گذاری کند ، این تضمین نمی کند که بازیگران مخرب واقعاً می توانند به آن برسند. ارزیابی بهره برداری در دنیای واقعی دشوار است. برخی از سوئیت ها سعی در حل محدودیت برای اعتبارسنجی یا عدم استفاده از بهره برداری استفاده 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 به قضاوت انسانی نیاز دارند تا آنها را فوری طبقه بندی کند.

تعصب در مدلهای امنیتی AI محور
سیستم های AI از داده های موجود یاد می گیرند. اگر این داده ها تحت سلطه برخی فن آوری ها باشد یا نمونه ای از تهدیدهای نوظهور را نداشته باشد ، هوش مصنوعی ممکن است در تشخیص آنها را ناکام بگذارد. علاوه بر این ، اگر مجموعه ای از آموزش نشان می دهد که کمتر از آن استفاده می شود ، ممکن است یک سیستم از فروشندگان خاصی پایین بیاید. به روزرسانی های مداوم ، مجموعه داده های گسترده و نظارت بر تعصب برای رسیدگی به 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 توجه هوش مصنوعی فرار کند. احزاب مخرب 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 به طور مداوم به روز شود. برخی از فروشندگان برای دستیابی به رفتارهای غیر طبیعی که رویکردهای مبتنی بر امضا ممکن است از دست ندهند ، تشخیص ناهنجاری یا خوشه بندی بدون نظارت را اتخاذ می کنند. با این حال ، حتی این روش های اکتشافی نمی توانند در روزهای صفر هوشمندانه مبدل یا تولید شاه ماهی قرمز ناکام باشند.

سیستم های عامل و تأثیر آنها در APPSEC

یک اصطلاح تازه محبوب در جهان هوش مصنوعی عامل AI است – عوامل خودمختار که نه تنها خروجی تولید می کنند بلکه می توانند وظایف خود را به صورت خودمختار دنبال کنند. در امنیت ، این به معنای هوش مصنوعی است که می تواند عملیات چند مرحله ای را ارکستر کند ، با پاسخ های زمان واقعی سازگار شود و با حداقل جهت انسانی تصمیم گیری کند.

درک اطلاعات عامل
برنامه های AI Agentic اهداف اصلی مانند “آسیب پذیری ها را در این برنامه پیدا کنید” ارائه می شود ، و سپس آنها نحوه انجام این کار را تعیین می کنند: جمع آوری داده ها ، انجام اسکن و تغییر استراتژی ها در پاسخ به یافته ها. عواقب قابل توجه است: ما از هوش مصنوعی به عنوان یک ابزار به عنوان یک بازیگر مستقل حرکت می کنیم.

تهاجمی در مقابل عوامل دفاعی هوش مصنوعی
استفاده تهاجمی (تیم قرمز): AI عامل AI می تواند تمرینات تیم قرمز را به صورت خودمختار آغاز کند. 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 موازات ، منبع باز “Pentestgpt” یا راه حل های قابل مقایسه از استدلال LLM محور به ابزارهای زنجیره ای برای نفوذ 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). برخی از سیستم عامل های SIEM/SOAR در حال اجرای “کتابهای پخش عامل” هستند که در آن AI وظایف را به صورت پویا انجام می دهد ، نه اینکه فقط از گردش کار استاتیک استفاده کند.

تیمی قرمز محور AI
هک کردن شبیه سازی شده کاملاً خود محور ، جاه طلبی برای بسیاری از متخصصان امنیتی است. ابزارهایی که به طور سیستماتیک آسیب پذیری ها را شمارش می کنند ، سوءاستفاده های صنایع دستی را نشان می دهند و آنها را با حداقل جهت انسانی نشان می دهند ، به عنوان یک واقعیت ظاهر می شوند. دستاوردهای قابل توجه از Challenge Grand Cyber ​​Grand Darpa و سیستم های جدید عملیاتی نشانگر 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 سیستم خودمختار ممکن است ناخواسته در یک زیرساخت بحرانی باعث خسارت شود ، یا یک هکر ممکن است سیستم را برای شروع اقدامات مخرب دستکاری کند. نگهبان های جامع ، محیط های آزمایش ایمن و بررسی های نظارتی برای کارهای بالقوه مضر بسیار مهم است. با این وجود ، AI عامل نمایانگر مرز در حال ظهور در ارکستراسیون APPSEC است.

دستورالعمل های آینده برای امنیت پیشرفته AI

تأثیر هوش مصنوعی در APPSEC فقط تسریع خواهد شد. ما انتظار داریم که در 1-3 سال آینده و بیش از 5-10 سال ، با نگرانی های نظارتی جدید و ملاحظات مخالف ، تحولات اساسی داشته باشیم.

روندهای نزدیک مدت (1-3 سال)
طی دو سال آینده ، شرکت ها کدگذاری و امنیت با کمک هوش مصنوعی را مرتباً اتخاذ می کنند. سیستم عامل های توسعه دهنده شامل چک های امنیتی است که توسط فرآیندهای ML هدایت می شود تا موضوعات بالقوه در زمان واقعی را برجسته کند. فازی مبتنی بر هوش مصنوعی استاندارد خواهد شد. اسکن منظم ML محور با AI Agentic تست های قلم سالانه یا سه ماهه را تکمیل می کند. به عنوان مدل های ML ، حلقه های بازخورد ، از ارتقاء در دقت هشدار انتظار دارید.

بازیگران تهدید همچنین از هوش مصنوعی تولیدی برای جهش بدافزار استفاده می کنند ، بنابراین فیلترهای دفاعی باید تکامل پیدا کنند. ما پیامهای مخرب را مشاهده خواهیم کرد که تقریباً کامل هستند و خواستار تشخیص جدید مبتنی بر هوش مصنوعی برای مبارزه با محتوای تولید شده توسط AI هستند.

تنظیم کننده ها و مقامات ممکن است چارچوب هایی را برای استفاده مسئول از هوش مصنوعی در امنیت سایبری معرفی کنند. به عنوان مثال ، قوانین ممکن است نیاز داشته باشد که مشاغل برای اطمینان از پاسخگویی ، توصیه های AI را وارد کنند.

افق گسترده برای امنیت هوش مصنوعی
در پنجره دوربرد ، هوش مصنوعی ممکن است SDLC را به طور کامل تغییر شکل دهد ، احتمالاً منجر به:

توسعه AI-Augmented: انسانها با هوش مصنوعی همکاری می کنند که اکثر کد را تولید می کند ، و ذاتاً امنیت را همانطور که می گذرد ، اجرا می کند.

ترمیم آسیب پذیری خودکار: ابزارهایی که فقط نقص های پرچم را پرچم نمی کنند بلکه آنها را به صورت مستقل وصل می کنند و صحت هر رفع را تأیید می کنند.

دفاع مداوم و مداوم: سیستم های اسکن سیستم عامل های هوشمند در حدود ساعت ، پیش بینی حملات ، استقرار کنترل های امنیتی در پرواز و مبارزه با هوش مصنوعی مخالف در زمان واقعی.

معماری ایمن به طراحی: تجزیه و تحلیل طرح های محور AI محور ، از ابتدا با بردارهای حداقل بهره برداری ساخته شده است.

ما همچنین پیش بینی می کنیم که خود هوش مصنوعی با استانداردهایی برای استفاده هوش مصنوعی در صنایع بحرانی ، تحت نظارت جدی قرار خواهد گرفت. این ممکن است نیاز به شفاف هوش مصنوعی و چک های منظم از خطوط لوله هوش مصنوعی داشته باشد.

هوش مصنوعی در انطباق و حکمرانی
با حرکت AI به مرکز AppSec ، چارچوب های انطباق سازگار می شوند. ممکن است ببینیم:

بررسی های انطباق با هوش مصنوعی: تأیید خودکار برای اطمینان از استانداردها (به عنوان مثال ، PCI DSS ، SOC 2) به طور مداوم رعایت می شود.

حاکمیت مدل های 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 مستند می کنند.

نظارت پاسخ به حادثه: اگر یک سیستم خودمختار یک قفل سیستم را انجام دهد ، چه نقشی مسئول است؟ تعریف مسئولیت پذیری در مورد سوءاستفاده های هوش مصنوعی موضوعی چالش برانگیز است که نهادهای انطباق با آن مقابله می کنند.

اخلاق و خطرات هوش مصنوعی مخالف
علاوه بر انطباق ، سوالات اخلاقی وجود دارد. استفاده از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل رفتار ، خطرات 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 ، مخالفان از AI برای ماسک کد مخرب استفاده می کنند. مسمومیت با داده ها و تزریق سریع می تواند سیستم های دفاعی AI را گمراه کند.

هوش مصنوعی مخالف بیانگر یک تهدید شدید است ، جایی که عوامل بد به طور خاص خطوط لوله ML را تضعیف می کنند یا از هوش دستگاه برای فرار از تشخیص استفاده می کنند. اطمینان از امنیت مدل های هوش مصنوعی جنبه مهمی از دفاع سایبری در آینده خواهد بود.

پایان

استراتژی های اطلاعاتی ماشین شروع به انقلابی در دفاع از نرم افزار کرده است. ما بنیادها ، راه حل های مدرن ، موانع ، استفاده از سیستم خودمختار و چشم انداز آینده نگر را مرور کرده ایم. نکته مهم این است که هوش مصنوعی به عنوان یک متحد توانا برای متخصصان APPSEC خدمت می کند ، به نقاط ضعف کمک می کند ، زودتر ، اولویت بندی می کند و کارهای خسته کننده را انجام می دهد.

با این حال ، این یک رفع جهانی نیست. پرچم های فریبنده ، تعصبات و انواع بهره برداری جدید خواستار بررسی تخصصی هستند. رقابت بین هکرها و تیم های امنیتی ادامه دارد. هوش مصنوعی صرفاً جدیدترین عرصه برای آن درگیری است. سازمانهایی که AI را با مسئولیت پذیری پذیرفته اند-آن را با دانش تیمی ، حاکمیت قوی و تازه های مدل منظم-هماهنگ می کنند-برای موفقیت در چشم انداز همیشه در حال تغییر امنیت برنامه ها قرار دارند.

در نهایت ، فرصت هوش مصنوعی یک اکوسیستم نرم افزاری بهتر است ، که در آن نقص های امنیتی در اوایل تشخیص داده می شوند و به سرعت اصلاح می شوند ، و جایی که متخصصان امنیتی می توانند با چابکی مخالفان مطابقت داشته باشند. ابزارهای نظارت بر امنیت با تحقیقات پایدار ، مشارکت و رشد در تکنیک های هوش مصنوعی ، که آینده احتمالاً زودتر از حد انتظار می رسد.