راهنمای جامع برای هوش مصنوعی تولیدی و پیش بینی شده در AppSec

هوش دستگاه با تسهیل شناسایی ضعف افزایش یافته ، آزمایش خودکار و حتی تشخیص فعالیت مخرب خود کارگردانی ، زمینه امنیت کاربرد را در حال تغییر است. این مقاله یک بحث جامع در مورد چگونگی استفاده از راه حل های یادگیری ماشین و AI در حوزه امنیتی برنامه ، که برای متخصصان APPSEC و ذینفعان به طور یکسان ساخته شده است ، ارائه می دهد. ما به رشد دفاع از برنامه های هوش مصنوعی ، نقاط قوت ، چالش های مدرن آن ، ظهور عوامل هوش مصنوعی خودمختار و روندهای آینده نگر خواهیم پرداخت. بیایید اکتشافات خود را از طریق تاریخ ، حال و آینده امنیت کاربردی AI محور آغاز کنیم.

منشأ و رشد APPSEC پیشرفته AI

مراحل اولیه به سمت خودکار AppSec
مدتها قبل از اینکه هوش مصنوعی به یک موضوع داغ تبدیل شود ، تیم های امنیتی به دنبال خودکار سازی تشخیص اشکال بودند. در اواخر دهه 1980 ، کار دنباله دار 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 Unix ایجاد کرد – “فازی” کشف کرد که تقریباً یک چهارم تا یک سوم برنامه های ابزار با داده های تصادفی قابل خراب شدن است. این رویکرد ساده جعبه سیاه پایه و اساس روشهای آزمایش امنیتی آینده را هموار کرد. تا دهه 1990 و اوایل دهه 2000 ، پزشکان از اسکریپت های اتوماسیون و اسکنر استفاده کردند تا نقص های گسترده ای را پیدا کنند. ابزارهای اولیه تجزیه و تحلیل استاتیک مانند GREP پیشرفته ، جستجوی کد برای توابع ناامن یا اعتبارنامه های سخت. اگرچه این روشهای تطبیق الگوی مفید بودند ، اما اغلب هشدارهای تحریک آمیز زیادی را به همراه داشتند ، زیرا هر کد آینه ای که یک الگوی را آینه می کرد بدون در نظر گرفتن زمینه ، پرچم گذاری می شد.

پیشرفت برنامه مبتنی بر AI
طی سالهای بعد ، تلاشهای علمی و ابزارهای صنعت بهبود یافته و از قوانین سخت کد شده به تجزیه و تحلیل هوشمند تغییر می کنند. الگوریتم های مبتنی بر داده به آرامی راه خود را به قلمرو امنیتی برنامه تبدیل کردند. پذیرش های اولیه شامل شبکه های عصبی برای تشخیص ناهنجاری در ترافیک سیستم و مدل های احتمالی برای هرزنامه یا فیشینگ – نه امنیت کاربردی نیست ، بلکه پیش بینی کننده این روند است. در همین حال ، SAST Tools با ردیابی جریان داده ها و چک های مبتنی بر CFG بهتر شد تا نحوه ورود ورودی ها از طریق یک برنامه نظارت شود.

یک مفهوم قابل توجه که شکل گرفت ، نمودار خاصیت کد (CPG) بود که ترکیب ساختاری ، ترتیب اجرای و جریان داده ها به یک نمودار واحد بود. این رویکرد باعث تجزیه و تحلیل آسیب پذیری معنایی تر شد 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 چند وجهی را فراتر از مسابقات کلمات کلیدی ساده شناسایی کنند.

در سال 2016 ، Cyber ​​Grand Challenge Darpa دستگاه های هک کردن کاملاً خودکار را نشان داد – قادر به یافتن ، اثبات و پچ سوراخ های امنیتی در زمان واقعی ، فاقد کمک های انسانی. مجری برتر ، “ضرب و شتم” ، تجزیه و تحلیل پیشرفته ، اجرای نمادین و برخی از هوش مصنوعی را که قصد دارد علیه هکرهای انسانی رقابت کند. این رویداد یک لحظه مشخص در امنیت سایبری خودمختار بود.

نقاط عطف قابل توجه شکار اشکال AI محور
با افزایش در دسترس بودن الگوریتم های بهتر و نمونه های دارای برچسب بیشتر ، راه حل های امنیتی هوش مصنوعی تسریع شده است. شرکت های بزرگ و شرکت های کوچکتر 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 تعداد زیادی از نقاط داده برای پیش بینی استفاده می کند که CVE در طبیعت با بهره برداری روبرو خواهد شد. این رویکرد باعث می شود تیم های امنیتی با نقاط ضعف بالاترین ریسک مقابله کنند.

در بررسی کد منبع ، مدل های یادگیری عمیق با کد های بزرگ کد برای پرچم ساختارهای ناامن آموزش دیده اند. مایکروسافت ، الفبای و سایر گروه ها نشان داده اند که LLM های تولیدی (مدل های بزرگ زبان) با اتوماسیون حسابرسی های کد وظایف امنیتی را تقویت می کنند. برای یک مورد ، تیم امنیتی Google از LLMS برای تولید مهار آزمایش برای پروژه های منبع باز ، افزایش پوشش و مشاهده نقص بیشتر با مداخله کمتر توسعه دهنده استفاده کرد.

ابزارها و تکنیک های AI امروزی AI SAST در APPSEC

دفاعی دفاعی نرم افزاری امروز از AI به دو روش اصلی استفاده می کند: هوش مصنوعی تولیدی ، تولید مصنوعات جدید (مانند تست ها ، کد یا سوءاستفاده ها) و هوش مصنوعی پیش بینی ، تجزیه و تحلیل داده ها برای تشخیص یا پیش بینی آسیب پذیری ها. این قابلیت ها هر جنبه ای از چرخه حیات امنیتی ، از تجزیه و تحلیل کد تا آزمایش پویا را پوشش می دهد.

تست ها و حملات ناشی از AI
AI تولیدی داده های جدید مانند ورودی یا بارهای بار را کشف می کند که آسیب پذیری ها را کشف می کنند. این در فازی AI محور قابل مشاهده است. فازی کلاسیک از داده های تصادفی یا جهشی استفاده می کند ، در مدل های مولد در مقابل می توانند آزمایش های استراتژیک تری ایجاد کنند. تیم OSS-Fuzz Google سعی کرد LLMS را برای نوشتن اهداف فازی اضافی برای پروژه های منبع باز و افزایش تشخیص اشکال بنویسد.

در همین راستا ، هوش مصنوعی تولیدی می تواند در ساخت اسکریپت های بهره برداری کمک کند. محققان با قاطعیت نشان می دهند که یادگیری ماشین پس از درک آسیب پذیری ، ایجاد کد تظاهرات را امکان پذیر می کند. از طرف تهاجمی ، تیم های قرمز ممکن است از AI تولیدی برای شبیه سازی بازیگران تهدید استفاده کنند. از دیدگاه امنیتی ، تیم ها برای تأیید بهتر وضعیت امنیتی و اجرای اصلاحات ، از تولید سوء استفاده از AI استفاده می کنند.

پیش بینی AI محور در AppSec
AI پیش بینی کننده پایه های کد را برای شناسایی نقص های قابل بهره برداری احتمالاً تجزیه و تحلیل می کند. به جای قوانین ثابت یا امضاهای ثابت ، یک مدل می تواند از هزاران نمونه آسیب پذیر در مقابل کد ایمن استنباط کند ، الگوهای کشف کننده ای که یک سیستم مبتنی بر قانون می تواند از دست بدهد. این رویکرد به پرچم منطق مشکوک و ارزیابی بهره برداری از موضوعات تازه یافته کمک می کند.

اولویت بندی آسیب پذیری یک مورد استفاده پیش بینی کننده AI است. رویکرد پیش بینی بهره برداری یکی از تصاویر است که در آن یک مدل یادگیری ماشین با احتمال حمله به آنها در طبیعت نقص های امنیتی را سفارش می دهد. این به متخصصان امنیتی کمک می کند تا روی زیر مجموعه برتر آسیب پذیری ها که بیشترین خطر را نشان می دهند ، تمرکز کنند. برخی از راه حل های مدرن APPSEC داده ها و داده های اشکال تاریخی را در مدل های ML تغذیه می کنند ، تخمین می زنند کدام قسمت از یک برنامه به ویژه در معرض نقص های جدید است.

پیشرفت های یادگیری ماشین برای تست AppSec
اسکنرهای استاتیک کلاسیک ، ابزارهای DAST و آزمایش امنیتی برنامه های تعاملی (IAST) اکنون با هوش مصنوعی برای به روزرسانی سرعت و دقت در حال توانمندسازی هستند.

SAST کد را برای مسائل امنیتی بدون اجرا تجزیه و تحلیل می کند ، اما اگر زمینه کافی نداشته باشد ، هشدارهای نادرست را تولید می کند. هوش مصنوعی با مرتب سازی یافته ها و رد کردن مواردی که در واقع قابل بهره برداری نیستند ، با استفاده از تجزیه و تحلیل جریان کنترل مبتنی بر مدل کمک می کند. ابزارهای پلتفرم نظارت بر امنیت به عنوان مثال QWIET AI و دیگران از یک نمودار خاصیت کد و منطق AI محور برای قضاوت در مورد مسیرهای بهره برداری استفاده می کنند و هشدارهای دروغین را به شدت کاهش می دهند.

DAST یک برنامه در حال اجرا را اسکن می کند ، بارهای حمله را ارسال می کند و واکنش ها را کنترل می کند. هوش مصنوعی با اجازه اکتشاف هوشمند و مجموعه های تست در حال تحول ، باعث افزایش وحشت می شود. ماژول خودمختار می تواند گردش کار چند مرحله ای ، جریان برنامه های مدرن و API را به طور مؤثر درک کند و باعث افزایش پوشش و کاهش نظارت شود.

IAST ، که برای ورود به سیستم برای ورود به سیستم تماس و جریان داده ها به برنامه کاربردی می رسد ، می تواند حجم تله متری را به همراه داشته باشد. یک مدل هوش مصنوعی می تواند آن داده ها را تفسیر کند ، و جریان های خطرناکی را شناسایی می کند که در آن ورودی کاربر بر یک API حساس حساس و بدون فیلتر تأثیر می گذارد. با ادغام IAST با ML ، هشدارهای بی ربط هرس می شوند و فقط خطرات واقعی برجسته می شوند.

مقایسه رویکردهای اسکن در AppSec
موتورهای اسکن کد معاصر غالباً چندین تکنیک را ترکیب می کنند ، هر کدام با جوانب مثبت/منفی خود:

Grepping (تطبیق الگوی): اساسی ترین روش ، جستجوی کلمات کلیدی یا regexes شناخته شده (به عنوان مثال ، توابع مشکوک). به دلیل عدم وجود زمینه ، سریع اما بسیار مستعد به مثبت کاذب و مسائل از دست رفته است.

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

نمودارهای خاصیت کد (CPG): یک رویکرد پیشرفته آگاهی از زمینه ، متحد AST ، CFG و نمودار جریان داده ها به یک ساختار. ابزارها نمودار را برای مسیرهای داده بحرانی تجزیه و تحلیل 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 ، ارائه دهندگان راه حل 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 تقویت می کنند.

امنیت کانتینر و خطرات زنجیره تأمین
با تغییر شرکت ها به معماری های کانتینر ، 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 آسیب پذیری های شناخته شده ، غلط های نادرست یا کلیدهای API بررسی می کنند. برخی از راه حل ها ارزیابی می کنند که آیا از آسیب پذیری ها در واقع در اجرای استفاده می شود و از یافته های بی ربط کم می شود. در همین حال ، تشخیص تهدیدات تطبیقی ​​در زمان اجرا می تواند فعالیت کانتینر غیرمعمول را تشخیص دهد (به عنوان مثال ، تماس های شبکه غیر منتظره) ، و حمله هایی را که ممکن است ابزارهای استاتیک از دست ندهند.

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 ، 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 الگوهای استفاده از آن استفاده کنند. 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 قانونی به صورت زنده انجام می شود.

مسائل و محدودیت ها

اگرچه هوش مصنوعی قابلیت های قدرتمندی را برای امنیت برنامه به ارمغان می آورد ، اما این یک راه حل جادویی نیست. تیم ها باید کاستی ها ، مانند طبقه بندی نادرست ، بررسی امکان سنجی ، تعصب داده های آموزش و رسیدگی به تهدیدهای روز صفر را درک کنند.

مثبت کاذب و منفی های دروغین
کلیه تست های امنیتی خودکار با مثبت کاذب (پرچم گذاری کد خوش خیم) و منفی کاذب (آسیب پذیری های واقعی از دست رفته) سروکار دارند. هوش مصنوعی می تواند با افزودن چک های قابل دسترسی ، اولی را کاهش دهد ، اما ممکن است منجر به منابع جدید خطای شود. 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 مسیر کد ناامن را تشخیص دهد ، این تضمین نمی کند که هکرها واقعاً می توانند به آن برسند. ارزیابی بهره برداری در دنیای واقعی پیچیده 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. بنابراین ، بسیاری از یافته های محور AI هنوز هم نیاز به تجزیه و تحلیل انسانی دارند تا شدت آنها را طبقه بندی کنند.

داده ها و طبقه بندی داده ها
سیستم های AI از داده های موجود آموزش می دهند. اگر این داده ها بیش از حد الگوهای کدگذاری خاص را نشان دهند ، یا فاقد موارد تهدیدات جدید باشند ، AI ممکن است 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 فراگیر و ممیزی مدل برای رسیدگی به این مسئله بسیار مهم است.

برخورد با ناشناخته
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 هوش مصنوعی خودداری کند. احزاب مخرب همچنین از هوش مصنوعی مخالف برای پیشی از سیستم های دفاعی استفاده می کنند. منابع هوش مصنوعی را از این رو مشاهده کنید ، راه حل های مبتنی بر هوش مصنوعی باید به طور مداوم تکامل یابد. برخی از فروشندگان برای دستیابی به رفتارهای انحرافی که رویکردهای مبتنی بر امضا ممکن است از دست ندهند ، تشخیص ناهنجاری یا یادگیری بدون نظارت را اتخاذ می کنند. با این حال ، حتی این روشهای مبتنی بر ناهنجاری می توانند از روزهای صفر مبدل هوشمندانه غافل شوند یا سر و صدا ایجاد کنند.

ظهور AI عامل در امنیت

یک اصطلاح مدرن در جامعه هوش مصنوعی AI AIA است-برنامه های خودمختار که صرفاً تولیدی را تولید نمی کنند ، بلکه می توانند به صورت خودمختار اهداف خود را بگیرند. در دفاع سایبر ، این به معنای هوش مصنوعی است که می تواند اقدامات چند مرحله ای را مدیریت کند ، با پاسخ های زمان واقعی سازگار شود و با حداقل جهت انسانی تصمیم گیری کند.

درک اطلاعات عامل
برنامه های AI Agentic اهداف سطح بالایی مانند “پیدا کردن نقص های امنیتی در این برنامه” داده می شود ، و سپس آنها قصد دارند چگونه این کار را انجام دهند: جمع آوری داده ها ، انجام اسکن ها و اصلاح استراتژی ها در پاسخ به یافته ها. عواقب قابل توجه است: ما از هوش مصنوعی به عنوان ابزاری به عنوان یک بازیگر مستقل حرکت می کنیم.

ابزارهای عامل برای حملات و دفاع
استفاده تهاجمی (تیم قرمز): AI عامل AI می تواند تست های نفوذ را به صورت خودمختار انجام دهد. فروشندگان 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 همین ترتیب ، منبع باز “Pentestgpt” یا راه حل های قابل مقایسه از منطق LLM محور برای مراحل حمله زنجیره ای برای نفوذ چند مرحله ای استفاده می کنند.

استفاده دفاعی (تیم آبی): از طرف محافظ ، عوامل هوش مصنوعی می توانند شبکه ها را بررسی کنند و به طور خودکار 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.

ارزیابی های امنیتی خود هدایت شده
هک کردن شبیه سازی شده کاملاً عامل ، 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 واقعیت تبدیل می شوند. پیروزی های مربوط به Cyber ​​Grand Challenge Darpa و سیگنال جدید هک کردن خودمختار مبنی بر اینکه حملات چند مرحله ای را می توان با راه حل های خودمختار ترکیب کرد.

خطرات در امنیت خودمختار
با استقلال عالی بر عهده می گیرد. هوش مصنوعی عامل ممکن است سهواً باعث ایجاد آسیب در یک سیستم زنده شود ، یا یک حزب مخرب ممکن است سیستم را برای اجرای اقدامات مخرب دستکاری کند. نگهبان های جامع ، تقسیم بندی و تجهیزات دستی برای کارهای پرخطر ضروری است. با این وجود ، هوش مصنوعی عامل نشان دهنده تکامل بعدی در دفاع سایبر است.

جایی که AI در امنیت برنامه هدایت می شود

تأثیر هوش مصنوعی در دفاع سایبری فقط گسترش خواهد یافت. ما انتظار داریم تحولات اساسی در 1-3 سال آینده و بیش از 5-10 سال ، با نگرانی های نظارتی جدید و ملاحظات مسئول.

آینده نزدیک هوش مصنوعی در امنیت
طی چند سال بعد ، شرکت ها برنامه نویسی و امنیت با کمک هوش مصنوعی را به طور گسترده تری اتخاذ می کنند. IDE های توسعه دهنده شامل اسکن آسیب پذیری است که توسط مدل های هوش مصنوعی رانده می شود تا در زمان واقعی موضوعات بالقوه را پرچم گذاری کند. فازی مبتنی بر هوش مصنوعی استاندارد خواهد شد. چک های خودکار در حال انجام با AI APATIC ، تست های قلم سالانه یا سه ماهه را تکمیل می کند. انتظار می رود پیشرفت در به حداقل رساندن نویز به عنوان حلقه های بازخورد مدل های ML را تصفیه کنید.

مجرمان سایبری همچنین از هوش مصنوعی تولیدی برای فیشینگ بهره برداری می کنند ، بنابراین سیستم های دفاعی باید تکامل پیدا کنند. ما ایمیل های فیشینگ را مشاهده خواهیم کرد که بسیار قانع کننده هستند و به فیلترهای جدید ML نیاز دارند تا با محتوای تولید شده AI مبارزه کنند.

تنظیم کننده ها و مقامات ممکن است شروع به صدور چارچوب هایی برای استفاده مسئول از هوش مصنوعی در امنیت سایبری کنند. به عنوان مثال ، قوانین ممکن است موظف باشد که شرکت ها برای اطمینان از توضیح ، تصمیمات AI را ثبت کنند.

افق گسترده برای امنیت هوش مصنوعی
در پنجره در مقیاس دهه ، هوش مصنوعی ممکن است توسعه نرم افزار را به طور کامل ، احتمالاً منجر به:

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

اصلاح آسیب پذیری خودکار: ابزارهایی که نه تنها نقص ها را نشان می دهند بلکه آنها را به صورت خودمختار برطرف می کنند و صحت 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 رقابت با هوش مصنوعی مخالف در زمان واقعی.

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

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

هوش مصنوعی در انطباق و حکمرانی
از آنجا که هوش مصنوعی در دفاع سایبری یکپارچه می شود ، چارچوب های انطباق گسترش می یابد. ممکن است ببینیم:

بررسی های انطباق با هوش مصنوعی: حسابرسی خودکار 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 اقدامات AI محور را برای حسابرسان ثبت می کنند.

نظارت پاسخ به حادثه: اگر یک عامل هوش مصنوعی یک سیستم قفل سیستم را آغاز کند ، چه کسی مسئول است؟ تعریف مسئولیت سوءاستفاده های هوش مصنوعی موضوعی دشوار است که نهادهای انطباق برطرف می کنند.

استقرار مسئول در میان تهدیدهای محور AI
جدا از انطباق ، سوالات اخلاقی وجود دارد. استفاده از هوش مصنوعی برای نظارت بر کارمندان ممکن است باعث نگرانی در حریم خصوصی شود. اگر هوش مصنوعی مغرضانه باشد ، تنها با تکیه بر هوش مصنوعی می تواند خطرناک باشد. در همین حال ، اپراتورهای مخرب از هوش مصنوعی برای ایجاد حملات پیشرفته استفاده می کنند. مسمومیت با داده ها و دستکاری مدل 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 به خطوط لوله ML حمله می کنند یا از LLMS برای فرار از تشخیص استفاده می کنند. اطمینان از امنیت مجموعه داده های آموزش ، جنبه اصلی دفاع سایبری در آینده خواهد بود.

افکار نهایی

هوش مصنوعی تولیدی و پیش بینی کننده در حال تغییر شکل امنیت برنامه است. ما به بررسی بنیادها ، قابلیت های معاصر ، موانع ، استفاده از سیستم خودمختار و چشم انداز آینده پرداختیم. مهمترین چیز این است که AI به عنوان یک متحد نیرومند برای متخصصان APPSEC عمل می کند ، به تسریع در کشف نقص ، رتبه بندی بزرگترین تهدیدها و خودکار کردن کارهای پیچیده کمک می کند.

با این حال ، این یک رفع جهانی نیست. مثبت کاذب ، تعصب و انواع بهره برداری جدید نیاز به نظارت ماهر دارد. رقابت بین مخالفان و تیم های امنیتی ادامه دارد. هوش مصنوعی صرفاً جدیدترین عرصه برای آن درگیری است. سازمانهایی که با مسئولیت پذیری AI را پذیرفته اند – آن را با دانش تیمی ، حاکمیت قوی و تکرار مداوم – هماهنگ می کنند – برای موفقیت در چشم انداز در حال تحول AppSec آماده هستند.

در نهایت ، وعده هوش مصنوعی یک محیط کاربردی ایمن تر است ، که در آن نقص های امنیتی زود هنگام و به سرعت ثابت می شوند و جایی که محافظ ها می توانند با منابع اصلی مخالفان مبارزه کنند. با ادامه تحقیقات ، همکاری و رشد در قابلیت های هوش مصنوعی ، ممکن است سناریو در جدول زمانی نه چندان دور عبور کند.