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

هوش مصنوعی (AI) با تسهیل شناسایی ضعف باهوش تر ، آزمایش خودکار و حتی شکار تهدید خود به کارگردانی ، امنیت را در برنامه های نرم افزاری تغییر می دهد. این نوشتن یک بحث عمیق در مورد چگونگی عملکرد رویکردهای تولیدی و پیش بینی مبتنی بر هوش مصنوعی در حوزه امنیتی برنامه ، که برای متخصصان APPSEC و تصمیم گیرندگان در کنار هم ساخته شده است ، ارائه می دهد. ما تکامل هوش مصنوعی را در APPSEC ، ویژگی های فعلی آن ، موانع ، ظهور سیستم های هوش مصنوعی مبتنی بر عامل و جهت های آینده کشف خواهیم کرد. بیایید تجزیه و تحلیل خود را از طریق پایه ها ، چشم انداز فعلی و دوران آینده دفاعی APPSEC با قابلیت ML آغاز کنیم.

تکامل و ریشه های هوش مصنوعی برای امنیت برنامه

تست امنیتی خودکار اولیه
مدتها قبل از اینکه هوش مصنوعی به موضوعی مرسوم تبدیل شود ، تیم های امنیتی به دنبال ساده سازی شناسایی نقص امنیتی بودند. در اواخر دهه 1980 ، کار پیشگام پروفسور بارتون میلر در مورد آزمایش فازی ، اثربخشی 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 زمینه را برای استراتژی های آزمایش امنیتی بعدی هموار کرد. توسط https://albrechtsen-carpenter.thoughtlanes.net/agentic-ai-faqs-1740696166 و اوایل دهه 2000 ، توسعه دهندگان برای یافتن نقص های معمولی از اسکریپت ها و اسکنرها استفاده می کردند. ابزارهای اسکن استاتیک اولیه مانند GREP پیشرفته ، جستجوی کد برای توابع ناامن یا اعتبارنامه های سخت. حتی اگر این روشهای تطبیق الگوی مفید باشند ، آنها اغلب هشدارهای زیادی را به همراه داشتند ، زیرا هر کد مطابق با یک الگوی صرف نظر از زمینه گزارش می شد.

پیشرفت برنامه مبتنی بر AI
از اواسط دهه 2000 تا 2010 ، تحقیقات دانشگاهی و سیستم عامل های تجاری پیشرفته و از قوانین سخت کادو به تفسیر آگاه متن تغییر یافته است. یادگیری ماشین به آرامی راه خود را به قلمرو امنیتی برنامه تبدیل کرد. فرزندخواندگی های اولیه شامل شبکه های عصبی برای تشخیص ناهنجاری در ترافیک سیستم و فیلترهای بیزی برای هرزنامه یا فیشینگ – نه امنیت کاربردی نیست ، بلکه نمایشی از این روند است. در همین حال ، ابزارهای SAST با نمودارهای معاینه و کنترل جریان مبتنی بر جریان بهبود یافته اند تا نحوه جابجایی داده ها از طریق یک سیستم نرم افزاری را ردیابی کنند.

یک مفهوم اصلی که شکل گرفت ، نمودار خاصیت کد (CPG) ، ادغام نحو ، جریان کنترل و جریان داده ها به یک نمودار جامع 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 ، سیستم عامل های تجزیه و تحلیل می توانند نقص های پیچیده ای را فراتر از بررسی های الگوی ساده شناسایی کنند.

در سال 2016 ، Cyber ​​Grand Challenge DARPA دستگاه های هک کردن کاملاً خودکار را نشان داد – 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 یکپارچه ، اجرای نمادین و برخی از هوش مصنوعی که قصد دارد به سر در برابر هکرهای انسانی برود. این رویداد یک لحظه قابل توجه در اقدامات محافظ سایبری خودمختار بود.

نوآوری های هوش مصنوعی برای کشف نقص امنیتی
با افزایش الگوریتم های بهتر و مجموعه داده های بیشتر ، هوش مصنوعی در AppSec خاموش شده است. غول های صنعت و تازه واردان همزمان به نقاط دیدنی 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 ویژگی برای تخمین استفاده می کند که از آسیب پذیری ها در طبیعت مورد سوء استفاده قرار می گیرد. این رویکرد به تیم های امنیتی کمک می کند تا بر بحرانی ترین نقاط ضعف تمرکز کنند.

در بررسی کد منبع ، مدل های یادگیری عمیق با کد های بزرگ کد آموزش داده شده اند تا ساختارهای ناامن را مشاهده کنند. مایکروسافت ، الفبای و گروههای مختلف فاش کرده 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 LLMS برای تولید مهار آزمایش برای کتابخانه های OSS ، افزایش پوشش و مشاهده نقص های بیشتر با درگیری کمتر انسانی استفاده کرد.

مزایای مدرن هوش مصنوعی برای امنیت برنامه

AppSec Discipline امروز از AI در دو دسته اصلی استفاده می کند: هوش مصنوعی تولیدی ، تولید عناصر جدید (مانند تست ، کد یا سوءاستفاده) و هوش مصنوعی پیش بینی کننده ، داده های اسکن را برای مشخص کردن یا پیش بینی آسیب پذیری ها. این قابلیت ها هر مرحله از فرآیندهای امنیتی برنامه ، از بررسی کد گرفته تا اسکن پویا را شامل می شود.

تست ها و حملات ناشی از AI
هوش مصنوعی تولیدی داده های جدیدی مانند حملات یا قطعه هایی را ایجاد می کند که آسیب پذیری ها را در معرض دید خود قرار می دهد. این در تولید تست فازی هوشمند مشهود است. فازی سازی معمولی از بارهای تصادفی یا جهش یافته استفاده می کند ، در حالی که مدل های تولیدی می توانند تست های هدفمند تری را طراحی کنند. تیم OSS-Fuzz Google با LLMS آزمایش کرد تا بتواند پوشش فازی را برای پروژه های منبع باز تولید کند و تشخیص اشکال را افزایش دهد.

در همین راستا ، هوش مصنوعی تولیدی می تواند در ساخت اسکریپت های بهره برداری کمک کند. محققان با دقت نشان می دهند که LLM ها پس از افشای آسیب پذیری ، ایجاد کد POC را توانمند می کنند. از طرف مخالف ، هکرهای اخلاقی ممکن است از هوش مصنوعی تولیدی برای شبیه سازی بازیگران تهدید استفاده کنند. برای مدافعان ، شرکت ها از تولید سوء استفاده از AI برای اعتبار بهتر وضعیت امنیتی و اجرای رفع استفاده می کنند.

چگونه مدل های پیش بینی کننده تهدیدات را پیدا می کنند و ارزیابی می کنند
پیش بینی هوش مصنوعی از طریق پایه های کد برای شناسایی اشکالات احتمالی الک می شود. به جای قوانین یا امضاهای دستی ، یک مدل می تواند از هزاران توابع آسیب پذیر در مقابل ایمن دانش کسب کند ، و الگویی را که یک سیستم مبتنی بر قانون از دست می دهد ، شناخت. این رویکرد به برچسب منطق مشکوک و پیش بینی سوء استفاده از موضوعات تازه یافته کمک می کند.

اولویت بندی نقص ها یکی دیگر از برنامه های پیش بینی هوش مصنوعی است. EPSS یک تصویر است که در آن یک مدل یادگیری ماشین نقص های امنیتی را به احتمال زیاد مورد حمله آنها در طبیعت قرار می دهد. این امر به متخصصان امنیتی اجازه می دهد تا 5 ٪ برتر از آسیب پذیری هایی که بیشترین خطر را دارند ، تمرکز کنند. برخی از راه حل های مدرن APPSEC داده ها و داده های اشکال تاریخی را در مدل های ML تغذیه می کنند ، و پیش بینی می کنند که کدام مناطق از یک سیستم به ویژه در برابر نقص های جدید آسیب پذیر است.

پیشرفت های یادگیری ماشین برای تست AppSec
اسکنرهای استاتیک کلاسیک ، اسکنرهای پویا و آزمایش امنیت برنامه تعاملی (IAST) بیشتر توسط هوش مصنوعی تقویت می شوند تا عملکرد و اثربخشی را به روز کنند.

SAST کد را برای آسیب پذیری های امنیتی به صورت استاتیک اسکن می کند ، اما اگر زمینه کافی نداشته باشد ، هشدارهای نادرست را تحریک می کند. هوش مصنوعی با استفاده از تجزیه و تحلیل جریان داده های هوشمند ، با ترسیم 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 دسترسی به آسیب پذیری استفاده می کنند و هشدارهای کاذب را به طرز چشمگیری کاهش می دهند.

DAST یک برنامه در حال اجرا را اسکن می کند ، بارهای حمله را ارسال می کند و خروجی ها را مشاهده می کند. هوش مصنوعی با اجازه دادن به استراتژی های تست خزنده و تطبیقی ​​خودمختار ، دلهره را تقویت می کند. سیستم هوش مصنوعی می تواند گردش کار چند مرحله ای ، جریان برنامه های مدرن و تماس های آرامش بخش را با مهارت بیشتری تفسیر کند ، دامنه تشخیص را گسترش داده و منفی های کاذب را کاهش می دهد.

IAST ، که برنامه را در زمان اجرا برای مشاهده تماس های عملکرد و جریان داده ها ابزاره می کند ، می تواند حجم تله متری را فراهم کند. یک مدل هوش مصنوعی می تواند این نتیجه را تفسیر کند ، و در جایی که ورودی کاربر یک API حساس حساس را بدون فیلتر ندارد ، می تواند جریان های آسیب پذیر را پیدا کند. با ادغام 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 رشته ها یا نشانگرهای شناخته شده (به عنوان مثال ، توابع مشکوک). به دلیل عدم درک معنایی ، ساده اما بسیار مستعد مثبت و منفی دروغین است.

امضاها (قوانین/اکتشافی): اسکن محور امضا که در آن متخصصان امنیتی الگویی برای نقص های شناخته شده ایجاد می کنند. این برای کلاس های اشکال استاندارد مفید است اما برای کلاسهای ضعف جدید یا غیرمعمول کمتر قادر است.

نمودارهای خاصیت کد (CPG): یک رویکرد معنایی معاصر ، اتحاد درخت نحوی ، CFG و DFG به یک بازنمایی. ابزارها نمودار را برای مسیرهای داده بحرانی تجزیه و تحلیل می کنند. همراه با ML ، می تواند الگوهای قبلاً دیده نشده را کشف کرده و از طریق اعتبارسنجی مسیر داده ، نویز را از بین ببرد.

در عمل ، فروشندگان این استراتژی ها 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 AI محور برای زمینه و یادگیری ماشین برای تشخیص پیشرفته تقویت می کنند.

تأمین ظروف و پرداختن به تهدیدهای زنجیره تأمین
هنگامی که سازمان ها معماری های کانتینر شده را به تصویب رساندند ، امنیت کتابخانه کانتینر و منبع باز بسیار مهم شد. هوش مصنوعی در اینجا نیز کمک می کند:

امنیت کانتینر: ابزارهای تجزیه و تحلیل کانتینر AI محور تصاویر 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 هنگام اجرای فعال هستند و هشدارهای اضافی را کاهش می دهند. در همین حال ، تشخیص تهدیدات تطبیقی ​​در زمان اجرا می تواند اقدامات غیرمعمول کانتینر (به عنوان مثال ، تماس های غیر منتظره شبکه) را پرچم گذاری کند ، و این باعث می شود که ابزارهای استاتیک از دست ندهند.

خطرات زنجیره تأمین: با میلیون ها مؤلفه منبع باز در NPM ، PYPI ، Maven و غیره ، بررسی انسان غیرممکن است. هوش مصنوعی می تواند رفتار بسته بندی را برای شاخص های مخرب ، تشخیص تایپ کردن ، مطالعه کند. مدل های یادگیری ماشین همچنین می توانند احتمال اینکه یک مؤلفه خاص ممکن است به خطر بیفتد ، در الگوهای استفاده به خطر بیفتد. این به تیم ها اجازه می دهد تا عناصر خطرناک زنجیره تأمین را در اولویت قرار دهند. 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 مجاز به صورت زنده انجام می شود.

چالش ها و محدودیت ها

اگرچه هوش مصنوعی مزایای قدرتمندی را برای دفاع از نرم افزار به ارمغان می آورد ، اما همه اینها درمانی نیست. تیم ها باید محدودیت ها را درک کنند ، مانند مثبت/منفی کاذب ، چالش های قابل دستیابی ، الگوریتمی ، و رسیدگی به تهدیدهای کاملاً جدید.

محدودیت یافته های خودکار
کلیه تشخیص هوش مصنوعی با مثبت کاذب (پرچم گذاری کد بی ضرر) و منفی های کاذب (از دست دادن آسیب پذیری های واقعی) سروکار دارد. هوش مصنوعی می تواند با افزودن تجزیه و تحلیل معنایی ، اولی را کاهش دهد ، اما ممکن است به منابع جدید خطایی منجر شود. یک مدل ممکن است به طور نادرست مسائل را تشخیص دهد یا اگر به درستی آموزش دیده نباشد ، یک اشکال جدی را از دست ندهید. از این رو ، اعتبار سنجی متخصص اغلب برای اطمینان از نتایج دقیق مورد نیاز است.

قابلیت دسترسی و بهره برداری
حتی اگر AI مسیر کد ناامن را تشخیص دهد ، این تضمین نمی کند که هکرها در واقع می توانند به آن دسترسی پیدا کنند. ارزیابی بهره برداری در دنیای واقعی پیچیده است. برخی از چارچوب ها برای نشان دادن یا نفی امکان استفاده از بهره برداری ، تجزیه و تحلیل عمیق را انجام می دهند. با این حال ، اثبات زمان تمام عیار در راه حل های تجاری غیر معمول است. بنابراین ، بسیاری از یافته های محور AI هنوز هم نیاز به تجزیه و تحلیل متخصص برای طبقه بندی فوری دارند.

تعصب در مدلهای امنیتی AI محور
سیستم های AI از داده های موجود سازگار هستند. اگر این داده ها به سمت برخی از الگوهای کدگذاری خاص باشد ، یا فاقد موارد تهدیدهای نوظهور باشد ، هوش مصنوعی می تواند آنها را تشخیص دهد. علاوه بر این ، اگر مجموعه ای از آموزش ها پیشنهاد می کند که کمتر مستعد سوءاستفاده باشند ، ممکن است یک سیستم از سکوهای خاصی چشم پوشی کند. بازآموزی مداوم ، مجموعه داده های گسترده 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 گذشته باشد. بازیگران تهدید همچنین از هوش مصنوعی مخالف برای فریب مکانیسم 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 تشخیص ناهنجاری یا ML بدون نظارت را برای دستیابی به رفتارهای غیر طبیعی که رویکردهای مبتنی بر الگوی از دست می دهند ، اتخاذ می کنند. با این حال ، حتی این روش های بدون نظارت می توانند از روزهای صفر مبدل هوشمندانه غافل شوند یا سر و صدایی ایجاد کنند.

ظهور عوامل هوش مصنوعی خودمختار

یک اصطلاح تازه محبوب در حوزه هوش مصنوعی عامل AI است – عوامل هوشمند که صرفاً جواب نمی دهند ، اما می توانند اهداف خود را به صورت خودمختار اجرا کنند. در دفاع سایبر ، این به معنای هوش مصنوعی است که می تواند اقدامات چند مرحله ای را مدیریت کند ، با شرایط زمان واقعی سازگار شود و با حداقل نظارت دستی عمل کند.

تعریف عوامل هوش مصنوعی خودمختار
به سیستم های AI Agentic اهداف سطح بالایی مانند “آسیب پذیری در این سیستم” پیدا می شود و سپس نحوه انجام این کار را تعیین می کنند: جمع آوری داده ها ، اجرای ابزار و تنظیم استراتژی ها مطابق یافته ها. عواقب گسترده ای است: ما از AI به عنوان یک یاور به عنوان یک موجود خودمختار حرکت می کنیم.

چگونه عوامل AI در هک اخلاقی در مقابل محافظت فعالیت می کنند
استفاده توهین آمیز (تیم قرمز): AI عامل AI می تواند تمرینات تیم قرمز 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 به کتابهای بازی حمله می کند و سازش را نشان می دهد – همه به تنهایی. به طور مشابه ، منبع باز “Pentestgpt” یا راه حل های قابل مقایسه از استدلال LLM محور برای زنجیره حمله مراحل برای نفوذ چند مرحله ای استفاده می کنند.

کاربرد دفاعی (تیم آبی): از طرف Safeguard ، نمایندگان هوش مصنوعی می توانند شبکه ها را تحت نظر داشته باشند 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 ارکستراسیون امنیتی در حال ادغام “کتابهای پخش عامل” هستند که در آن هوش مصنوعی به جای اجرای گردش کار استاتیک ، به صورت پویا تصمیم می گیرد.

ارزیابی های امنیتی خود هدایت شده
پنتستوری کاملاً خودمختار جاه طلبی برای بسیاری از افراد در زمینه APPSEC است. ابزارهایی که به طور سیستماتیک آسیب پذیری ها را شمارش می کنند ، مسیرهای نفوذ کاردستی را نشان می دهند و تقریباً به طور خودکار آنها را نشان می دهند ، به واقعیت تبدیل می شوند. دستاوردهای قابل توجه از Challenge Grand Cyber ​​Grand Darpa و سیستم های جدید عملیاتی نشان می دهد که حملات چند مرحله ای با راه حل های خودمختار قابل زنجیره است.

مشکلات احتمالی عوامل هوش مصنوعی
با استقلال عالی بر عهده می گیرد. یک سیستم خودمختار ممکن است ناخواسته باعث ایجاد آسیب در یک محیط تولید شود ، یا یک هکر ممکن است مدل AI را برای شروع اقدامات مخرب دستکاری کند. نگهبان های قوی ، ماسهبازی و بررسی های نظارتی برای کارهای خطرناک ضروری است. با این وجود ، AI عامل نماینده مرز در حال ظهور در اتوماسیون امنیتی است.

آینده هوش مصنوعی در AppSec

تأثیر هوش مصنوعی در دفاع سایبری فقط تسریع خواهد شد. ما انتظار داریم تغییرات اساسی در افق نزدیک و طولانی تر ، با نگرانی های جدید در مورد انطباق و ملاحظات اخلاقی داشته باشیم.

پیش بینی های برد کوتاه
در طی چند سال بعد ، سازمان ها بیشتر برنامه نویسی و امنیت AI را در آغوش می گیرند. ابزارهای توسعه دهنده شامل اسکن آسیب پذیری است که توسط فرآیندهای ML هدایت می شود تا موضوعات بالقوه در زمان واقعی را برجسته کند. تولید آزمون هوشمند استاندارد خواهد شد. چک های خودکار در حال انجام با اسکن خود کارگردانی تست های قلم سالانه یا سه ماهه را تکمیل می کند. انتظار پیشرفت در دقت هشدار را به عنوان حلقه های بازخورد مدل های اطلاعاتی دستگاه را تصفیه کنید.

بازیگران تهدید همچنین از هوش مصنوعی تولیدی برای فیشینگ بهره برداری می کنند ، بنابراین فیلترهای دفاعی باید سازگار شوند. پیوند در اینجا پیام های مخرب را ببینید که تقریباً کامل هستند ، و نیاز به اسکن هوشمند جدید برای مبارزه با محتوای تولید شده توسط AI دارند.

تنظیم کننده ها و مقامات ممکن است چارچوب هایی را برای استفاده اخلاقی هوش مصنوعی در امنیت سایبری معرفی کنند. به عنوان مثال ، قوانین ممکن است خواستار این باشد که شرکت ها تصمیمات AI را برای اطمینان از نظارت پیگیری کنند.

چشم انداز بلند مدت (5-10+ سال)
در پنجره در مقیاس دهه ، هوش مصنوعی ممکن است توسعه نرم افزار را به طور کامل بازنگری کند ، 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 نه تنها نقص های پرچم را پرچم می زنند بلکه آنها را به صورت خودمختار وصل می کنند و زنده ماندن هر اصلاحیه را تأیید می کنند.

دفاع مداوم و مداوم: عوامل هوش مصنوعی برنامه های شبانه روزی ، پیش بینی حملات ، استقرار کاهش در پرواز و دوئل کردن هوش مصنوعی مخالف در زمان واقعی.

معماری های امن و طراحی: اسکن معماری AI محور سیستم های تضمین شده با حداقل سطح حمله از بنیاد ساخته شده است.

ما همچنین پیش بینی می کنیم که خود هوش مصنوعی با قوانین مربوط به انطباق برای استفاده هوش مصنوعی در صنایع با تأثیر بالا ، نظارت جدی خواهد داشت. این ممکن است نیاز به AI قابل ردیابی و نظارت مداوم بر روی مدل های ML داشته باشد.

ابعاد نظارتی امنیت هوش مصنوعی
با تبدیل شدن AI در APPSEC ، چارچوب های انطباق گسترش می یابد. ممکن است ببینیم:

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

حاکمیت مدل های هوش مصنوعی: الزاماتی که نهادها داده های آموزش را ردیابی می کنند ، انصاف مدل را اثبات می کنند و تصمیمات محور AI را برای حسابرسان وارد می کنند.

نظارت پاسخ به حادثه: اگر یک عامل هوش مصنوعی یک اقدام دفاعی را آغاز کند ، کدام یک از طرفین مسئولیت دارد؟ تعیین مسئولیت برای تصمیمات هوش مصنوعی موضوعی پیچیده است که سیاستگذاران با آن مقابله خواهند کرد.

ابعاد اخلاقی و تهدیدهای استفاده از هوش مصنوعی
علاوه بر انطباق ، سوالات اخلاقی وجود دارد. استفاده از هوش مصنوعی برای نظارت بر کارمندان می تواند منجر به تهاجم های حریم خصوصی شود. اگر هوش مصنوعی مغرضانه باشد ، تنها با تکیه بر هوش مصنوعی می تواند خطرناک باشد. در همین حال ، اپراتورهای مخرب از AI برای ماسک کد مخرب 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 شدید است ، جایی که بازیگران تهدید به طور خاص به خطوط لوله ML حمله می کنند یا از اطلاعات دستگاه برای فرار از تشخیص استفاده می کنند. اطمینان از امنیت مدل های هوش مصنوعی ، جنبه اصلی دفاع سایبری در دهه آینده خواهد بود.

سخنان پایانی

استراتژی های اطلاعاتی ماشین شروع به انقلابی در امنیت کاربردی کرده است. ما مسیر تکاملی ، راه حل های مدرن ، موانع ، استفاده از سیستم خودمختار و چشم انداز آینده را مرور کرده ایم. مهمترین چیز این است که هوش مصنوعی به عنوان یک متحد قدرتمند برای متخصصان APPSEC عمل می کند ، به نقاط ضعف کمک می کند ، بیشترین تهدیدها را رتبه بندی می کند و کارهای خسته کننده را اداره می کند.

با این حال ، هیچ پاناسه نیست. مثبت کاذب ، داده های آموزش داده ها و نقاط ضعف روز صفر هنوز هم نیاز به تخصص انسانی دارند. نبرد مداوم بین مخالفان و مدافعان ادامه دارد. هوش مصنوعی صرفاً جدیدترین عرصه برای آن درگیری است. سازمان هایی که با مسئولیت پذیری AI را پذیرفته اند – ادغام آن با بینش انسانی ، حاکمیت قوی و تازه های مدل منظم – برای پیشرفت در دنیای در حال تحول امنیت کاربرد هستند.

در نهایت ، پتانسیل هوش مصنوعی یک منظره دیجیتالی امن تر است ، جایی که نقاط ضعف در اوایل کشف می شوند و به سرعت اصلاح می شوند ، و جایی که محافظ ها می توانند با نوآوری سریع مخالفان مقابله کنند. با تحقیقات پایدار ، تلاش های جامعه و رشد در تکنیک های هوش مصنوعی ، این دیدگاه ممکن است نزدیکتر از آنچه فکر می کنیم. https: //albrechtsen-carpenter.thoughtlanes.net/agentic-ai-faqs-17406961666