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

هوش مصنوعی با تسهیل کشف اشکال افزایش یافته ، اتوماسیون تست و حتی تشخیص فعالیت مخرب خود کارگردانی ، امنیت را در برنامه های نرم افزاری تعریف می کند. این مقاله یک بحث کامل در مورد چگونگی عملکرد رویکردهای تولیدی و پیش بینی مبتنی بر هوش مصنوعی در APPSEC ، تهیه شده برای کارشناسان امنیت سایبری و تصمیم گیرندگان به طور یکسان ارائه می دهد. ما تکامل هوش مصنوعی را در APPSEC ، نقاط قوت ، موانع ، ظهور سیستم های هوش مصنوعی مبتنی بر عامل و جهت های آینده نگر بررسی خواهیم کرد. بیایید تجزیه و تحلیل خود را از طریق گذشته ، حال و آینده امنیت کاربردی با قابلیت ML آغاز کنیم.

تاریخ و توسعه هوش مصنوعی در AppSec

مبانی کشف آسیب پذیری خودکار
مدتها قبل از یادگیری ماشین به یک کلمه کلیدی تبدیل شد ، تیم های امنیتی به دنبال ساده سازی تشخیص اشکال بودند. در اواخر دهه 1980 ، کار پیشگام پروفسور بارتون میلر در آزمایش فازی ، تأثیر اتوماسیون را نشان داد. آزمایش تحقیقاتی وی در سال 1988 به طور تصادفی ورودی هایی را برای خراب کردن برنامه های UNIX ایجاد کرد – “فازی” در معرض دید که بخش قابل توجهی از برنامه های ابزار با داده های تصادفی قابل خراب شدن است. این رویکرد ساده جعبه سیاه زمینه را برای استراتژی های آزمایش امنیتی بعدی هموار کرد. تا دهه 1990 و اوایل دهه 2000 ، توسعه دهندگان از برنامه ها و ابزارهای اساسی برای یافتن نقص های مشترک استفاده کردند. ابزارهای اسکن استاتیک اولیه مانند GREP پیشرفته ، بازرسی از کد برای توابع خطرناک یا داده های ورود به سیستم ثابت. حتی اگر این روشهای تطبیق الگوی مفید باشند ، آنها اغلب بسیاری از موارد مثبت کاذب 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 یک دهه آینده ، تلاش های علمی و راه حل های شرکت ها رشد کردند و از قوانین سخت کد شده به تجزیه و تحلیل هوشمند منتقل شدند. الگوریتم های مبتنی بر داده ها به تدریج راه خود را به APPSEC تبدیل کردند. پیاده سازی های اولیه شامل مدل های یادگیری عمیق برای تشخیص ناهنجاری در ترافیک شبکه و فیلترهای بیزی برای هرزنامه یا فیشینگ – نه امنیت کاملاً کاربردی ، بلکه نشانگر این روند است. در همین حال ، ابزارهای تجزیه و تحلیل استاتیک با تجزیه و تحلیل جریان داده ها و نقشه برداری مسیر اجرا تکامل یافته اند تا نحوه ورود ورودی ها از طریق یک سیستم نرم افزاری را مشاهده کنند.

یک مفهوم کلیدی که پدیدار شد ، نمودار خاصیت کد (CPG) ، فیوز نحو ، ترتیب اجرای و جریان اطلاعات به یک نمودار جامع بود. این رویکرد تشخیص آسیب پذیری معنی دار تر را تسهیل کرد و بعداً افتخار IEEE “آزمایش زمان” را به دست آورد. با نشان دادن یک پایگاه کد به عنوان گره و لبه ، سیستم عامل های تجزیه و تحلیل می توانند نقص های چند وجهی را فراتر از مسابقات کلمات کلیدی ساده مشخص کنند.

در سال 2016 ، Cyber ​​Grand Challenge DARPA سیستم عامل های هک کردن کاملاً خودکار را اثبات کرد – قادر به یافتن ، بهره برداری و سوراخ های امنیتی 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 دارد به سر در برابر هکرهای انسانی برود. این رویداد یک لحظه مشخص در اقدامات محافظ سایبری کاملاً خودکار بود.

پیشرفت های مهم در هوش مصنوعی برای تشخیص آسیب پذیری
با افزایش تکنیک های بهتر ML و مجموعه داده های بیشتر ، یادگیری ماشین برای امنیت افزایش یافته است. شرکت های بزرگ و شرکت های کوچکتر در کنار هم 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. نمونه ای از سیستم امتیاز دهی پیش بینی بهره برداری (EPSS) است که از صدها امتیاز داده برای پیش بینی استفاده می کند که آسیب پذیری ها در طبیعت با بهره برداری روبرو خواهند شد. این رویکرد به تیم های امنیتی کمک می کند تا خطرناک ترین نقاط ضعف را برطرف کنند.

در بررسی کد منبع ، روشهای یادگیری عمیق با کد های کد عظیم برای مشاهده ساختارهای ناامن آموزش دیده اند. مایکروسافت ، Big Tech و گروه های مختلف اعلام کرده اند که LLM های تولیدی (مدل های بزرگ زبان) با خودکار کردن حسابرسی های کد ، وظایف امنیتی را بهبود می بخشند. به عنوان مثال ، تیم امنیتی Google LLMS را برای تولید آزمایشات فازی برای کتابخانه های OSS ، افزایش پوشش و کشف آسیب پذیری های اضافی با تلاش کمتر انسانی ، از LLMS 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 مصنوعات جدید (مانند تست ها ، کد ، یا سوء استفاده) و هوش مصنوعی پیش بینی ، ارزیابی داده ها برای مشخص کردن یا آسیب پذیری های پروژه. این قابلیت ها به هر مرحله از فعالیت های APPSEC ، از بازرسی کد گرفته تا آزمایش پویا می رسد.

هوش مصنوعی تولیدی برای آزمایش امنیتی ، فازی و بهره برداری از کشف
هوش مصنوعی تولیدی داده های جدیدی مانند حملات یا بخش های کد تولید می کند که آسیب پذیری ها را نشان می دهد. این در تولید تست فازی هوشمند قابل مشاهده است. فازی سازی سنتی از داده های تصادفی یا جهشی استفاده می کند ، در حالی که مدل های تولیدی می توانند آزمایش های هدفمند تری ایجاد کنند. تیم OSS-Fuzz Google LLMS را برای نوشتن اهداف فازی اضافی برای کد های منبع باز و تقویت یافته های نقص اجرا کرد.

به همین ترتیب ، هوش مصنوعی تولیدی می تواند در ساخت اسکریپت های بهره برداری کمک کند. محققان با قاطعیت نشان می دهند که پس از افشای آسیب پذیری ، هوش مصنوعی باعث ایجاد کد تظاهرات می شود. از طرف مهاجم ، هکرهای اخلاقی ممکن است از هوش مصنوعی تولیدی برای گسترش کمپین های فیشینگ استفاده کنند. از دیدگاه امنیتی ، شرکت ها برای تأیید بهتر وضعیت امنیتی و اجرای رفع مشکل از ساختمان بهره برداری از ماشین استفاده می کنند.

پیش بینی AI محور در AppSec
پیش بینی هوش مصنوعی اطلاعات را برای شناسایی نقص های قابل بهره برداری احتمالاً تجزیه و تحلیل می کند. بر خلاف قوانین ثابت یا امضاهای ثابت ، یک مدل می تواند دانش هزاران نمونه آسیب پذیر در مقابل کد ایمن را به دست آورد ، و الگویی را که یک سیستم مبتنی بر قانون از دست می دهد ، شناخت. این رویکرد به پرچم سازه های مشکوک کمک می کند و خطر ابتلا به مشکلات تازه یافت شده را ارزیابی می کند.

اولویت بندی آسیب پذیری دومین سود پیش بینی کننده هوش مصنوعی است. AI Powered Security Security سیستم امتیاز دهی پیش بینی بهره برداری یکی از نمونه هایی است که یک مدل یادگیری ماشین با احتمال سوءاستفاده از آنها در طبیعت نقص های امنیتی را نشان می دهد. این امر به تیم های امنیتی اجازه می دهد تا در بخش برتر آسیب پذیری هایی که شدیدترین خطر را دارند ، 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 کدام مناطق از یک سیستم به ویژه در معرض نقص های جدید است.

اتوماسیون AI محور در SAST ، DAST و IAST
ابزارهای کلاسیک SAST ، ابزارهای DAST و آزمایش امنیتی برنامه تعاملی (IAST) اکنون در حال ادغام هوش مصنوعی برای به روزرسانی توان و دقت هستند.

SAST پرونده های منبع را برای آسیب پذیری های امنیتی در یک زمینه غیرقانونی اسکن می کند ، اما اغلب در صورت عدم وجود زمینه ، سیل هشدارهای فریبنده را به همراه می آورد. 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 و منطق AI محور برای ارزیابی قابلیت دسترسی استفاده می کنند ، و به طرز چشمگیری یافته های بیرونی را برش می دهند.

اسکن DAST نرم افزار مستقر شده ، ارسال ورودی های تست و مشاهده واکنش ها. هوش مصنوعی با اجازه دادن به اکتشاف هوشمند و استراتژی های تست تطبیقی ​​، دلهره می کند. نماینده می تواند گردش کار چند مرحله ای ، برنامه های تک صفحه ای و تماس های آرامش بخش را به طور مؤثرتر تفسیر کند و باعث افزایش پوشش و کاهش نظارت 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 را فراهم کند. یک مدل AI می تواند آن داده ها را تفسیر کند ، و جریان های خطرناکی را مشاهده می کند که در آن ورودی کاربر یک API حساس حساس را بدون فیلتر لمس می کند. با ادغام IAST با ML ، هشدارهای دروغین هرس می شوند و فقط خطرات معتبر برجسته می شوند.

مدل های اسکن کد: Grepping ، نمودارهای خاصیت کد و امضاها
موتورهای اسکن کد امروز معمولاً چندین تکنیک را با جوانب مثبت/منفی خود ترکیب می کنند:

Grepping (تطبیق الگوی): اساسی ترین روش ، جستجوی رشته ها یا regexes شناخته شده (به عنوان مثال ، توابع مشکوک). به دلیل عدم درک معنایی ، سریع اما بسیار مستعد به پرچم های اشتباه و مسائل از دست رفته است.

امضاها (قوانین/اکتشافی): اسکن سازی محور در جایی که کارشناسان آسیب پذیری های شناخته شده را رمزگذاری می کنند. این برای کلاس های اشکال ایجاد شده خوب است اما برای انواع اشکال جدید یا مبهم کمتر قادر است.

نمودارهای خاصیت کد (CPG): یک رویکرد معنایی مدرن تر ، متحد کردن AST ، نمودار کنترل جریان و DFG در یک مدل گرافیکی. ابزارها نمودار را برای مسیرهای داده بحرانی پرس و جو می کنند. همراه با ML ، می تواند الگوهای روز صفر را تشخیص داده و از طریق تجزیه و تحلیل دستیابی به سر و صدای کاهش یابد.

در اجرای واقعی ، ارائه دهندگان راه حل این استراتژی 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 جزئیات معنایی و یادگیری ماشین برای تشخیص پیشرفته تکمیل می کنند.

تأمین ظروف و پرداختن به تهدیدهای زنجیره تأمین
هنگامی که سازمان ها معماری های کانتینر شده را به تصویب رساندند ، امنیت کانتینر و وابستگی 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 CVE های شناخته شده ، غلط 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 یافته های بی ربط را کاهش می دهند. در همین حال ، نظارت مبتنی بر یادگیری ماشین در زمان اجرا می تواند فعالیت غیرعادی کانتینر (به عنوان مثال ، تماس های شبکه غیر منتظره) را پرچم گذاری کند ، و این مواردی را که ممکن است ابزارهای سنتی از دست ندهند ، جلب می کند.

خطرات زنجیره تأمین: با میلیون ها مؤلفه منبع باز در مخازن مختلف ، بررسی انسان غیرقابل تحمل است. بیشتر بخوانید هوش مصنوعی می تواند رفتار بسته را برای شاخص های مخرب ، مشاهده تروجان های پنهان 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 روی عناصر زنجیره تأمین پرخطر تمرکز کنند. به همین ترتیب ، هوش مصنوعی می تواند ناهنجاری ها را در خط لوله های ساخت و ساز تماشا کند و تأیید کند که فقط کد و وابستگی های تأیید شده به صورت زنده انجام می شود.

چالش ها و محدودیت ها

در حالی که AI ویژگی های قدرتمندی را به AppSec ارائه می دهد ، این گلوله نقره ای نیست. تیم ها باید کاستی ها ، مانند تشخیص نادرست ، چالش های دستیابی ، تعصب در مدل ها و رسیدگی به تهدیدهای روز صفر را درک کنند.

محدودیت یافته های خودکار
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 ، مثبت کاذب را کاهش دهد ، اما منابع جدید خطایی را معرفی می کند. یک مدل ممکن است مسائل را “توهم” کند یا اگر به درستی آموزش دیده نباشد ، یک اشکال جدی را نادیده بگیرید. از این رو ، بررسی دستی اغلب برای اطمینان از تشخیص دقیق ضروری است.

قابلیت دسترسی و بهره برداری
حتی اگر AI یک مسیر کد ناامن را پرچم گذاری کند ، این تضمین نمی کند که مهاجمان در واقع می توانند از آن بهره برداری کنند. ارزیابی بهره برداری از دنیای واقعی دشوار است. برخی از سوئیت ها برای تأیید اعتبار یا عدم استفاده از بهره برداری ، تجزیه و تحلیل عمیق را انجام می دهند. با این حال ، اعتبارسنجی های عملی تمام عیار در راه حل های تجاری کمتر گسترده است. در نتیجه ، بسیاری از یافته های AI محور هنوز هم به قضاوت انسان نیاز دارند تا آنها را مهم نشان دهند.

تعصب در مدلهای امنیتی AI محور
سیستم های AI از داده های جمع آوری شده آموزش می دهند. اگر این داده ها تحت سلطه برخی فن آوری ها باشد ، یا فاقد موارد تهدیدهای غیر معمول باشد ، هوش مصنوعی می تواند در پیش بینی آنها نتواند. علاوه بر این ، در صورتی که مجموعه آموزش پیشنهاد می کند که از این موارد کمتر مورد سوء استفاده قرار می گیرند ، ممکن است یک سیستم از زبان های خاصی چشم پوشی کند. به روزرسانی های مداوم ، مجموعه داده های گسترده و ممیزی های مدل برای رسیدگی به این مسئله بسیار مهم هستند.

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 هوش مصنوعی گذشته باشد. مهاجمان همچنین از هوش مصنوعی مخالف برای فریب سیستم های دفاعی استفاده می کنند. از این رو ، راه حل های مبتنی بر هوش مصنوعی باید به طور مداوم تکامل یابد. برخی از توسعه دهندگان تشخیص ناهنجاری یا یادگیری بدون نظارت را برای گرفتن رفتارهای غیر طبیعی که رویکردهای کلاسیک از دست می دهند ، اتخاذ می کنند. با این حال ، حتی این روش های بدون نظارت می توانند روزهای صفر هوشمندانه مبدل را از دست بدهند یا شاه ماهی قرمز تولید کنند.

ظهور AI عامل در امنیت

یک اصطلاح تازه محبوب در جامعه هوش مصنوعی عامل AI است – عوامل خودمختار 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 مراحل چند مرحله ای را مدیریت کند ، با بازخورد در زمان واقعی سازگار شود و با حداقل جهت دستی انتخاب کند.

تعریف عوامل هوش مصنوعی خودمختار
سیستم های AI Agentic وظایف گسترده ای مانند “پیدا کردن نقص های امنیتی در این سیستم” به آنها اختصاص داده می شوند ، و سپس آنها نحوه انجام این کار را تعیین می کنند: جمع آوری داده ها ، انجام آزمایشات و تغییر استراتژی ها بر اساس یافته ها. پیامدها گسترده است: ما از AI به عنوان یک یاور 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 هایی مانند FireCompass هوش مصنوعی را ارائه می دهند 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 مرتبط با آن از منطق LLM محور برای اسکن های 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 رصد کنند 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 پاسخ به حادثه در حال اجرای “کتابهای پخش عامل” هستند که در آن AI وظایف را بطور پویا و به جای گردش کار استاتیک انجام می دهد.

ارزیابی های امنیتی خود هدایت شده
هک کردن شبیه سازی شده کاملاً خود محور ، مقدس مقدس برای بسیاری از افراد در زمینه AppSec است. ابزارهایی که از نظر روشمند آسیب پذیری ها را کشف می کنند ، سوءاستفاده های صنایع دستی و نشان دادن آنها تقریباً به طور خودکار به طور خودکار به عنوان یک واقعیت ظاهر می شوند. دستاوردهای قابل توجه از Challenge Grand Cyber ​​Grand و AI عامل جدید DARPA نشان می دهد که حملات چند مرحله ای را می توان توسط ماشین آلات ارکستر 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 آسیب در یک محیط تولید شود ، یا یک هکر ممکن است عامل را برای افزایش اقدامات مخرب دستکاری کند. نگهبان های قوی ، ماسهبازی و بررسی های نظارتی برای کارهای خطرناک بسیار مهم است. با این وجود ، AI عامل نمایانگر مرز در حال ظهور در ارکستراسیون APPSEC است.

آینده هوش مصنوعی در AppSec

تأثیر هوش مصنوعی در AppSec فقط رشد خواهد کرد. ما با نگرانی های نظارتی در حال ظهور و ملاحظات اخلاقی ، تغییرات اساسی را در مقیاس نزدیک و دهه نزدیک انجام می دهیم.

پلت فرم اعتبار سنجی برنامه روندهای نزدیک مدت (1-3 سال)
در طی چند سال بعد ، شرکت ها به طور مکرر برنامه نویسی و امنیت با کمک AI را ادغام می کنند. IDE های توسعه دهنده شامل چک های امنیتی است که توسط LLMS هدایت می شود تا موضوعات بالقوه را در زمان واقعی پرچم گذاری کند. تولید آزمون هوشمند استاندارد خواهد شد. اسکن منظم ML با اسکن خود کارگردانی تست های قلم سالانه یا سه ماهه را افزایش می دهد. انتظار پیشرفت در به حداقل رساندن نویز را به عنوان حلقه های بازخورد مدل های ML دارند.

مهاجمان همچنین از هوش مصنوعی تولیدی برای جهش بدافزار بهره برداری می کنند ، بنابراین سیستم های دفاعی باید تکامل پیدا کنند. ما ایمیل های فیشینگ را بسیار صیقلی خواهیم دید و نیاز به تشخیص جدید مبتنی بر هوش مصنوعی برای مبارزه با فریب های ماشین آلات دارد.

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 خواستار این باشد که مشاغل تصمیمات AI را برای اطمینان از توضیحات پیگیری کنند.

چشم انداز بلند مدت (5-10+ سال)
در محدوده 5-10 ساله ، هوش مصنوعی ممکن است به طور کامل از بین برود ، احتمالاً منجر به:

توسعه AI-Augmented: انسان با نویسنده با هوش مصنوعی که اکثر کد را تولید می کند ، ذاتاً کدگذاری ایمن را در آن زمان می گذرد.

ترمیم آسیب پذیری خودکار: ابزارهایی که فقط نقص های پرچم ندارند بلکه آنها را به صورت خودمختار برطرف می کنند و ایمنی هر رفع را تأیید می کنند.

دفاع مداوم و مداوم: عوامل هوش مصنوعی برنامه های شبانه روزی ، پیشگام حملات ، اعمال اقدامات متقابل در پرواز و رقابت با هوش مصنوعی مخالف در زمان واقعی.

معماری ایمن به طراحی: تجزیه و تحلیل طرح محور AI محور اطمینان از برنامه های کاربردی با حداقل سطوح حمله از ابتدا ساخته شده است.

ما همچنین انتظار داریم که خود هوش مصنوعی با الزامات مربوط به استفاده هوش مصنوعی در صنایع حساس به ایمنی ، نظارت جدی داشته باشد. این ممکن است هوش مصنوعی قابل ردیابی و حسابرسی داده های آموزش را دیکته کند.

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

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

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 آغاز کند ، چه کسی مسئولیت دارد؟ تعیین مسئولیت برای تصمیمات هوش مصنوعی موضوعی پیچیده است که سیاستگذاران با آن مقابله خواهند کرد.

استقرار مسئول در میان تهدیدهای محور AI
جدا از انطباق ، سوالات اجتماعی وجود دارد. استفاده از هوش مصنوعی برای تشخیص تهدید خودی می تواند منجر به نقض حریم خصوصی شود. در صورت دستکاری هوش مصنوعی ، تنها با تکیه بر هوش مصنوعی می تواند عاقلانه باشد. در همین حال ، اپراتورهای مخرب از هوش مصنوعی برای فرار از تشخیص 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 بازیگران تهدید به طور خاص به خطوط لوله ML حمله می کنند یا از AI مولد برای فرار از تشخیص استفاده می کنند. اطمینان از امنیت مجموعه داده های آموزش ، در دهه آینده جنبه اصلی دفاع سایبری خواهد بود.

سخنان پایانی

روشهای محور AI اساساً دفاع نرم افزار را تغییر می دهند. ما زمینه تاریخی ، بهترین شیوه های فعلی ، موانع ، استفاده از سیستم خودمختار و چشم انداز آینده نگر را مرور کرده ایم. موضوع مهم این است که هوش مصنوعی به عنوان یک متحد توانا برای متخصصان APPSEC عمل می کند ، به تشخیص سریعتر آسیب پذیری ها ، تمرکز بر روی مسائل پرخطر و رسیدگی به کارهای خسته کننده کمک می کند.

با این حال ، معصوم نیست. مثبت کاذب ، داده های آموزش داده ها و انواع بهره برداری جدید هنوز هم نیاز به تخصص انسانی دارند. رقابت بین هکرها و تیم های امنیتی ادامه دارد. هوش مصنوعی صرفاً جدیدترین عرصه برای آن درگیری است. سازمانهایی که دارای AI هستند با مسئولیت پذیری-ترکیب آن با دانش تیمی ، پیروی از نظارتی و تازه های مدل منظم-به بهترین وجه آماده هستند تا در دنیای همیشه در حال تغییر امنیت برنامه موفق شوند.

در نهایت ، وعده هوش مصنوعی یک محیط کاربردی امن تر است ، که در آن آسیب پذیری ها زود هنگام و به سرعت ثابت می شوند ، و در جایی که محافظ ها می توانند با چابکی مهاجمان روبرو شوند. با تحقیقات مداوم ، مشارکت و پیشرفت در قابلیت های هوش مصنوعی ، این دیدگاه احتمالاً زودتر از حد انتظار می رسد.
بستر اعتبار سنجی برنامه