هوش مصنوعی با اجازه کشف اشکال پیشرفته تر ، آزمایش خودکار و حتی اسکن سطح حمله نیمه خودمختار ، امنیت را در برنامه های نرم افزاری تعریف می کند. این مقاله یک مرور کلی در مورد چگونگی عملکرد یادگیری ماشین و عملکرد راه حل های محور AI در حوزه امنیتی برنامه ، که برای متخصصان APPSEC و ذینفعان در پشت سر هم نوشته شده است ، ارائه می دهد. ما تکامل هوش مصنوعی را در APPSEC ، ویژگی های مدرن آن ، چالش ها ، ظهور سیستم های هوش مصنوعی مبتنی بر عامل و مسیرهای آینده کشف خواهیم کرد. بیایید اکتشافات خود را از طریق گذشته ، حال و چشم انداز امنیت کاربردی AI محور آغاز کنیم.
تکامل و ریشه های هوش مصنوعی برای امنیت برنامه
تست امنیتی خودکار اولیه
مدتها قبل از اینکه هوش مصنوعی به یک کلمه کلیدی تبدیل شود ، کارشناسان Infosec به دنبال ساده سازی شناسایی نقص امنیتی بودند. در اواخر دهه 1980 ، کار دنباله دار دانشگاهی بارتون میلر در آزمایش فازی قدرت 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” در معرض دید 25-33 ٪ از برنامه های ابزار با داده های تصادفی قرار می گیرد. این رویکرد ساده جعبه سیاه پایه و اساس تکنیک های آزمایش امنیتی آینده را هموار کرد. تا دهه 1990 و اوایل دهه 2000 ، پزشکان از اسکریپت ها و ابزارهایی برای یافتن نقص های گسترده استفاده کردند. ابزارهای بررسی کد منبع اولیه مانند GREP پیشرفته ، بازرسی از کد برای عملکردهای خطرناک یا داده های ورود به سیستم ثابت رفتار کردند. در حالی که این روشهای تطبیق الگوی مفید بودند ، آنها اغلب بسیاری از مثبت های کاذب را به همراه داشتند ، زیرا هر کد آینه ای که یک الگوی را آینه می کرد ، صرف نظر از زمینه ، برچسب گذاری می شد.
رشد ابزارهای امنیتی یادگیری ماشین
طی سالهای بعد ، تلاشهای علمی و ابزارهای صنعت رشد کردند و از قوانین سخت کد شده به تجزیه و تحلیل پیشرفته حرکت کردند. الگوریتم های داده محور به تدریج وارد قلمرو امنیتی برنامه شدند. نمونه های اولیه شامل شبکه های عصبی برای تشخیص ناهنجاری در جریان شبکه و مدل های احتمالی برای هرزنامه یا فیشینگ – نه امنیت کاربردی نیست ، بلکه نشانگر این روند است. در همین حال ، ابزارهای SAST با تجزیه و تحلیل جریان داده ها و نقشه برداری مسیر اجرای برای نظارت بر نحوه حرکت ورودی ها از طریق یک سیستم نرم افزاری تکامل یافته اند.
یک مفهوم کلیدی که پدیدار شد ، نمودار ویژگی کد (CPG) ، ادغام ساختاری ، ترتیب اجرای و جریان داده ها به یک نمودار واحد بود. این رویکرد به تجزیه و تحلیل آسیب پذیری معنایی بیشتر امکان پذیر شد و بعداً افتخار IEEE “آزمایش زمان” را به دست آورد. با ارائه کد به عنوان گره و لبه ها ، سیستم عامل های تجزیه و تحلیل می توانند نقص های چند وجهی را فراتر از منابع امضاء ساده تشخیص دهند.
در سال 2016 ، Cyber Grand Challenge DARPA سیستم عامل های هک کردن کاملاً خودکار را اثبات کرد – برای یافتن ، بهره برداری و آسیب پذیری های پچ در زمان واقعی ، فاقد کمک های انسانی. سیستم برنده ، “ضرب و شتم” ، تجزیه و تحلیل پیشرفته ، اجرای نمادین و برخی از برنامه های هوش مصنوعی برای رقابت در برابر هکرهای انسانی. این رویداد یک لحظه قابل توجه در اقدامات محافظ سایبری خودمختار بود.
پیشرفت های مهم در هوش مصنوعی برای تشخیص آسیب پذیری
با رشد الگوریتم های بهتر و نمونه های دارای برچسب بیشتر ، یادگیری ماشین برای امنیت تسریع شده است. غول های صنعت و تازه واردان به طور یکسان به پیشرفت هایی 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 پیش بینی استفاده می کند که نقص ها در طبیعت هدف قرار می گیرند. این رویکرد باعث می شود مدافعان با بحرانی ترین نقاط ضعف مقابله کنند.
در تشخیص نقص های کد ، مدل های یادگیری عمیق با استفاده از کد های عظیم برای ایجاد ساختارهای ناامن تغذیه شده اند. مایکروسافت ، الفبای و اشخاص مختلف نشان داده اند که LLM های تولیدی (مدل های بزرگ زبان) با ایجاد موارد تست جدید وظایف امنیتی را تقویت می کنند. به عنوان مثال ، تیم امنیتی Google از LLMS برای تولید آزمایشات فازی برای کتابخانه های OSS ، افزایش پوشش و کشف آسیب پذیری های اضافی با درگیری کمتر انسانی استفاده کرد.
ابزارها و تکنیک های هوش مصنوعی امروزی در AppSec
رشته AppSec امروزی به دو روش گسترده از AI استفاده می کند: هوش مصنوعی تولیدی ، تولید عناصر جدید (مانند تست ها ، کد یا سوءاستفاده ها) و هوش مصنوعی پیش بینی کننده ، داده های اسکن را برای برجسته کردن یا پیش بینی آسیب پذیری ها. این قابلیت ها هر بخش از فعالیت های APPSEC را از بازرسی کد گرفته تا ارزیابی پویا پوشش می دهد.
چگونه AI مولد قدرت فازی و بهره برداری می کند
AI تولید کننده داده های جدید مانند موارد آزمون یا بخش های کد را که آسیب پذیری ها را در معرض دید قرار می دهد ، خروجی می کند. این در فازهای مبتنی بر یادگیری ماشین آشکار است. فازی معمولی به داده های تصادفی یا جهش متکی است ، در حالی که مدل های تولیدی می توانند تست های هدفمند تری را ابداع کنند. تیم OSS-Fuzz Google LLMS را برای توسعه مهار تست های تخصصی برای پروژه های منبع باز اجرا کرد و یافته های نقص را تقویت کرد.
در همین راستا ، هوش مصنوعی تولیدی می تواند در ساخت بارهای POC بهره برداری کند. محققان با دقت نشان می دهند که LLM ها پس از درک آسیب پذیری ، باعث ایجاد کد اثبات مفهوم می شوند. از طرف توهین آمیز ، هکرهای اخلاقی ممکن است از هوش مصنوعی تولیدی برای شبیه سازی بازیگران تهدید استفاده کنند. از دیدگاه امنیتی ، تیم ها برای آزمایش بهتر دفاع و ایجاد تکه هایی از تولید بهره برداری AI استفاده می کنند.
چگونه مدل های پیش بینی کننده تهدیدات را پیدا می کنند و ارزیابی می کنند
پیش بینی هوش مصنوعی از طریق مجموعه داده ها به ضعف های امنیتی احتمالی اشاره می کند. بر خلاف قوانین یا امضاهای دستی ، یک مدل می تواند از هزاران قطعه نرم افزاری آسیب پذیر در مقابل ایمن درس بیاموزد ، و الگوهای خود را که یک سیستم مبتنی بر قانون از دست می دهد ، می آموزد. این رویکرد به پرچم منطق مشکوک کمک می کند و خطر مشکلات تازه یافته را پیش بینی می کند.
اولویت بندی آسیب پذیری یکی دیگر از برنامه های پیش بینی هوش مصنوعی است. رویکرد پیش بینی بهره برداری یکی از نمونه هایی است که یک مدل یادگیری ماشین با احتمال حمله به آنها در طبیعت نقص های امنیتی را نشان می دهد. این امر به تیم های امنیتی اجازه می دهد تا 5 ٪ برتر از آسیب پذیری هایی که شدیدترین خطر را دارند ، تمرکز کنند. برخی از راه حل های مدرن AppSec درخواست های کشش 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.
ادغام هوش مصنوعی با SAST ، DAST ، IAST
تست امنیتی کاربردی استاتیک کلاسیک (SAST) ، ابزارهای DAST و آزمایش امنیتی برنامه تعاملی (IAST) اکنون توسط هوش مصنوعی تقویت شده اند تا سرعت و دقت را بهبود بخشند.
SAST پرونده های منبع را برای آسیب پذیری های امنیتی در زمینه غیرقانونی تجزیه و تحلیل می کند ، اما در صورت عدم وجود زمینه ، اغلب موارد مثبت کاذب را به همراه می آورد. هوش مصنوعی با استفاده از تجزیه و تحلیل جریان کنترل مبتنی بر مدل ، با رتبه بندی یافته ها و رد کردن مواردی که واقعاً قابل بهره برداری نیستند ، کمک می کند. ابزارهایی مانند QWiet AI و دیگران از نمودار خاصیت کد به علاوه ML برای ارزیابی قابلیت دسترسی استفاده می کنند و یافته های بیرونی را به طرز چشمگیری کاهش می دهند.
AI در APPSEC Scans Scans Softions ، ارسال بارهای حمله و تجزیه و تحلیل خروجی ها چه نقشی دارد. هوش مصنوعی با اجازه دادن به مجموعه های تست خزنده و در حال تکامل خودمختار ، دلهره می کند. ماژول خودمختار می تواند گردش کار چند مرحله ای ، جریان برنامه های مدرن و نقاط پایانی میکروسرویس را با مهارت بیشتری تفسیر کند ، پوشش را افزایش داده و آسیب پذیری های از دست رفته را کاهش دهد.
IAST ، که برای ورود به سیستم برای ورود به سیستم تماس و جریان داده ها 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 خطرناک را در جایی که ورودی کاربر به یک API حساس حساس و بدون فیلتر می رسد ، تفسیر کند. با ترکیب IAST با ML ، یافته های بی اهمیت برداشته می شود و فقط خطرات واقعی ظاهر می شود.
مدل های اسکن کد: Grepping ، نمودارهای خاصیت کد و امضاها
ابزارهای اسکن کد معاصر معمولاً چندین تکنیک را ترکیب می کنند که هر کدام دارای جوانب مثبت/منفی هستند:
Grepping (تطبیق الگوی): اساسی ترین روش ، جستجوی رشته ها یا الگوهای شناخته شده (به عنوان مثال ، توابع مشکوک). به دلیل عدم وجود زمینه ، سریع اما بسیار مستعد به پرچم های اشتباه و مسائل از دست رفته 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 الگوهای آسیب پذیری جدید یا جدید انعطاف پذیر نیست.
نمودارهای خاصیت کد (CPG): یک رویکرد پیشرفته آگاهی 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 پردازش می کنند. همراه با ML ، می تواند الگوهای روز صفر را تشخیص داده و از طریق اعتبار مسیر داده ، نویز را کاهش دهد.
در استفاده واقعی ، فروشندگان این استراتژی ها را با هم ترکیب می کنند. آنها هنوز هم برای موضوعات شناخته شده از قوانین استفاده می کنند ، اما آنها را با تجزیه و تحلیل مبتنی بر CPG برای بینش عمیق تر و ML برای رتبه بندی نتایج تقویت می کنند.
هوش مصنوعی در امنیت بومی و وابستگی
از آنجا که شرکت ها معماری های کانتینر شده را به تصویب رساندند ، امنیت کانتینر و وابستگی بسیار مهم شد. 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. امنیت برنامه هوش مصنوعی برخی از راه حل ها ارزیابی می کنند که آیا آسیب پذیری ها در استقرار فعال هستند و یافته های بی ربط را کاهش می دهند. در همین حال ، تشخیص ناهنجاری مبتنی بر هوش مصنوعی در زمان اجرا می تواند اعمال کانتینر غیرمعمول (به عنوان مثال ، تماس های شبکه غیر منتظره) را پرچم گذاری کند ، و این باعث نفوذی می شود که ابزارهای مبتنی بر امضای ممکن است از دست بدهند.
خطرات زنجیره تأمین: با میلیون ها کتابخانه منبع باز در ثبت های عمومی ، بررسی انسان غیرممکن است. هوش مصنوعی می تواند مستندات بسته را برای شاخص های مخرب ، تشخیص تایپی کردن ، تجزیه و تحلیل کند. مدل های یادگیری ماشین همچنین می توانند احتمال اینکه یک مؤلفه خاص را به خطر بیندازد ، در شهرت نگهدارنده به خطر بیاندازد. این به تیم ها اجازه می دهد تا عناصر زنجیره تأمین پرخطر 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 و وابستگی های قانونی مستقر شده است.
مسائل و محدودیت ها
اگرچه هوش مصنوعی قابلیت های قدرتمندی را برای دفاع از نرم افزار معرفی می کند ، اما این یک راه حل جادویی نیست. تیم ها باید کاستی ها را مانند طبقه بندی نادرست ، چالش های دستیابی ، تعصب در مدل ها و رسیدگی به تهدیدهای کاملاً جدید درک کنند.
مسائل مربوط به صحت در تشخیص هوش مصنوعی
همه آزمایش های امنیتی خودکار 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 ، پرچم های فریبنده را کاهش دهد ، اما ممکن است منجر به منابع جدید خطای شود. 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 نتایج دقیق مورد نیاز است.
قابلیت دسترسی و بهره برداری
حتی اگر هوش مصنوعی مسیر کد ناامن را پرچم گذاری کند ، این تضمین نمی کند که مهاجمان در واقع می توانند به آن برسند. ارزیابی بهره برداری در دنیای واقعی پیچیده است. برخی از چارچوب ها برای اثبات یا نفی امکان استفاده از بهره برداری ، اقدام به اجرای نمادین می کنند. با این حال ، اعتبارسنجی های عملی تمام عیار در راه حل های تجاری کمتر گسترده است. بنابراین ، بسیاری از یافته های محور AI هنوز هم نیاز به ورودی متخصص دارند تا آنها را فوری نشان دهند.
داده ها و طبقه بندی داده ها
مدل های AI از داده های موجود سازگار هستند. اگر این داده ها توسط الگوهای خاص برنامه نویسی حاکم باشد ، یا فاقد موارد تهدیدهای جدید باشد ، هوش مصنوعی می تواند آنها را تشخیص دهد. علاوه بر این ، اگر مجموعه ای از آموزش ها پیشنهاد می کند که کمتر مورد سوء استفاده قرار می گیرند ، ممکن است یک سیستم از زبان های خاصی پایین بیاید. به روزرسانی های مداوم ، مجموعه داده های گسترده و نظارت بر تعصب برای رسیدگی به این مسئله بسیار مهم است.
برخورد با ناشناخته
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 AI فرار کند. احزاب مخرب همچنین از هوش مصنوعی مخالف برای گمراه کردن ابزارهای دفاعی استفاده می کنند. از این رو ، راه حل های مبتنی بر هوش مصنوعی باید به طور مداوم تکامل یابد. برخی از فروشندگان برای دستیابی به رفتارهای عجیب و غریب که ممکن است رویکردهای مبتنی بر امضای از دست بدهند ، تشخیص ناهنجاری یا خوشه بندی بدون نظارت را اتخاذ می کنند. با این حال ، حتی این روشهای مبتنی بر ناهنجاری نمی توانند در روزهای صفر مبدل هوشمندانه یا ایجاد سر و صدا نتوانند.
ظهور AI عامل در امنیت
یک اصطلاح اخیر در جامعه هوش مصنوعی ، برنامه های AI عامل AI است – برنامه های خودمختار که نه تنها خروجی تولید می کنند بلکه می توانند اهداف خود را به صورت خودمختار دنبال کنند. در دفاع سایبر ، این به هوش مصنوعی اشاره دارد که می تواند عملیات چند مرحله ای را کنترل کند ، با شرایط زمان واقعی سازگار شود و با حداقل نظارت انسانی تصمیم گیری کند.
درک اطلاعات عامل
برنامه های AIGIC AI اهداف اصلی مانند “پیدا کردن نقص های امنیتی در این سیستم” ارائه می شود ، و سپس آنها نحوه انجام این کار را تعیین می کنند: جمع آوری داده ها ، اجرای ابزار و تغییر استراتژی ها در پاسخ به یافته ها. عواقب قابل توجه است: ما از AI به عنوان یک یاور به عنوان یک فرآیند خود مدیریت حرکت می کنیم.
تهاجمی در مقابل عوامل دفاعی هوش مصنوعی
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 طور مشابه ، منبع باز “Pentestgpt” یا راه حل های مشابه از تجزیه و تحلیل LLM محور برای اسکن های زنجیره ای برای بهره برداری های چند مرحله ای استفاده می کنند.
استفاده دفاعی (تیم آبی): از طرف محافظ ، عوامل هوش مصنوعی می توانند بر شبکه ها نظارت داشته 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 ارکستراسیون امنیتی در حال اجرای “کتابهای پخش عامل” هستند که در آن AI به جای اینکه فقط از گردش کار استاتیک استفاده کند ، وظایف را بطور پویا انجام می دهد.
ارزیابی های امنیتی خود هدایت شده
آزمایش نفوذ کاملاً خود محور ، جاه طلبی برای بسیاری از متخصصان سایبری است. ابزارهایی که به طور جامع آسیب پذیری ها ، سوءاستفاده های صنایع دستی را کشف می کنند و تقریباً کاملاً خودکار آنها را نشان می دهند ، به عنوان یک واقعیت ظاهر می شوند. دستاوردهای قابل توجه از Cyber Grand Challenge Darpa و سیگنال جدید AI عامل AI که حملات چند مرحله ای را می توان با AI ترکیب کرد.
مشکلات احتمالی عوامل هوش مصنوعی
با استقلال عالی در معرض خطر قرار می گیرد. یک سیستم خودمختار ممکن است ناخواسته باعث ایجاد آسیب در یک سیستم زنده شود ، یا یک مهاجم ممکن است سیستم را برای انجام اقدامات مخرب دستکاری کند. نگهبان های قوی ، محیط های آزمایش ایمن و تجهیزات دستی برای کارهای خطرناک بسیار مهم هستند. با این وجود ، AI عامل نماینده مرز در حال ظهور در دفاع سایبری است.
آینده هوش مصنوعی در AppSec
تأثیر هوش مصنوعی در دفاع سایبری فقط رشد خواهد کرد. ما انتظار داریم تحولات عمده در مقیاس نزدیک و دهه نزدیک ، با نگرانی های نوآورانه حاکمیت و ملاحظات اخلاقی باشد.
پیش بینی های برد کوتاه
طی چند سال بعد ، سازمان ها به طور معمول برنامه نویسی و امنیت با کمک AI را ادغام می کنند. سیستم عامل های توسعه دهنده شامل اسکن آسیب پذیری است که توسط LLMS هدایت می شود تا موضوعات بالقوه را در زمان واقعی برجسته کند. فازهای یادگیری ماشین استاندارد می شوند. اسکن منظم ML محور با AI Agentic تست های قلم سالانه یا سه ماهه را تکمیل می کند. انتظار داشته باشید که در کاهش مثبت کاذب به عنوان حلقه های بازخورد مدل های یادگیری را تصفیه کنید.
بازیگران تهدید همچنین از هوش مصنوعی تولیدی برای جهش بدافزار استفاده می کنند ، بنابراین سیستم های دفاعی باید یاد بگیرند. ما شاهد کلاهبرداری های اجتماعی خواهیم بود که بسیار صیقلی هستند و نیاز به تشخیص جدید مبتنی بر هوش مصنوعی برای مبارزه با فریب های دستگاه نوشته شده دارند.
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 موظف باشد که سازمان ها برای اطمینان از توضیح ، خروجی های AI را وارد کنند.
افق گسترده برای امنیت هوش مصنوعی
در محدوده مقیاس دهه ، هوش مصنوعی ممکن است توسعه نرم افزار را به طور کامل ، 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.
اصلاح آسیب پذیری خودکار: ابزارهایی که فقط نقص ها را نشان نمی دهند بلکه آنها را به صورت خودمختار وصله می کنند و صحت هر راه حل را تأیید می کنند.
دفاع مداوم و مداوم: سیستم های اسکن کننده اتوماتیک را به طور شبانه روزی ، پیش بینی حملات ، استقرار کنترل های امنیتی در پرواز و رقابت با هوش مصنوعی مخالف در زمان واقعی.
معماری ایمن به طراحی: تجزیه و تحلیل طرح های محور AI محور اطمینان از سیستم با حداقل سطوح حمله از ابتدا ساخته شده است.
ما همچنین انتظار داریم که خود هوش مصنوعی کاملاً تنظیم شود و استانداردهای استفاده از هوش مصنوعی در صنایع حساس به ایمنی باشد. این ممکن است نیاز به AI قابل توضیح و حسابرسی مدل های ML داشته باشد.
ابعاد نظارتی امنیت هوش مصنوعی
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: اسکن خودکار انطباق برای اطمینان از استانداردها (به عنوان مثال ، PCI DSS ، SOC 2) به طور مداوم برآورده می شوند.
حاکمیت 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 تنظیم کننده ها ثبت می کنند.
نظارت پاسخ به حادثه: اگر یک سیستم خودمختار شروع به قفل سیستم کند ، چه نقشی مسئولیت پذیر است؟ تعریف مسئولیت برای اشتباهات هوش مصنوعی موضوعی دشوار است که نهادهای انطباق با آن مقابله می کنند.
استقرار مسئول در میان تهدیدهای محور AI
علاوه بر انطباق ، سوالات اخلاقی وجود دارد. استفاده از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل رفتار می تواند منجر به نگرانی در حریم خصوصی شود. در صورت دستکاری هوش مصنوعی ، فقط با تکیه بر هوش مصنوعی برای تصمیمات زندگی یا مرگ می تواند خطرناک باشد. در همین حال ، اپراتورهای مخرب برای ایجاد حملات پیشرفته ، هوش مصنوعی را اتخاذ 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 بازیگران تهدید به طور خاص خطوط لوله ML را هدف قرار می دهند یا از اطلاعات دستگاه برای فرار از تشخیص استفاده می کنند. اطمینان از امنیت مدل های هوش مصنوعی جنبه اصلی دفاع سایبری در آینده خواهد بود.
سخنان پایانی
هوش مصنوعی تولیدی و پیش بینی شده ، انقلابی در دفاع از نرم افزار آغاز کرده است. ما مسیر تکاملی ، بهترین شیوه های فعلی ، چالش ها ، تأثیرات هوش مصنوعی خودگردان و چشم انداز آینده را مرور کرده ایم. نکته اصلی این است که هوش مصنوعی به عنوان یک متحد قدرتمند برای تیم های امنیتی عمل می کند و زودتر به نقاط ضعف کمک می کند ، به طور مؤثر در اولویت قرار می گیرد و کارهای پیچیده را خودکار می کند.
با این حال ، هیچ پاناسه نیست. پرچم های فریبنده ، تعصبات و نقاط ضعف روز صفر خواستار بررسی متخصص هستند. مسابقه تسلیحاتی بین مهاجمان و محافظان ادامه دارد. هوش مصنوعی صرفاً جدیدترین عرصه برای آن درگیری است. سازمانهایی که دارای هوش مصنوعی هستند با مسئولیت پذیری – ادغام آن با دانش تیمی ، استراتژی های انطباق و به روزرسانی های مداوم – برای موفقیت در چشم انداز در حال تحول APPSEC آماده هستند.
در نهایت ، فرصت هوش مصنوعی یک منظره دیجیتالی بهتر دفاع است ، جایی که نقاط ضعف در اوایل گرفتار شده و به سرعت اصلاح می شوند ، و جایی که محافظ ها می توانند با چابکی مجرمان سایبری سر و صدا کنند. با تحقیقات پایدار ، همکاری و تکامل در فن آوری های هوش مصنوعی ، این دیدگاه می تواند زودتر از آنچه انتظار می رود برسد.
امنیت برنامه AI
