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

هوش مصنوعی (AI) با فعال کردن کشف اشکال هوشمندتر ، آزمایش خودکار و حتی شکار تهدیدی خودمختار ، امنیت را در برنامه های نرم افزاری تغییر می دهد. در این مقاله یک مرور کلی در مورد نحوه استفاده از راه حل های یادگیری ماشین و AI در APPSEC ، که برای کارشناسان امنیت سایبری و تصمیم گیرندگان نیز نوشته شده است ، ارائه می دهد. ما توسعه هوش مصنوعی را برای آزمایش امنیتی ، ویژگی های فعلی آن ، چالش ها ، ظهور عوامل هوش مصنوعی خودمختار و تحولات آینده نگر بررسی خواهیم کرد. بیایید تجزیه و تحلیل خود را از طریق تاریخ ، حال و دوره آینده از دفاع های هوشمندانه AppSec شروع کنیم.

منشأ و رشد APPSEC پیشرفته AI

مبانی کشف آسیب پذیری خودکار
مدتها قبل از اینکه هوش مصنوعی به موضوعی مرسوم تبدیل شود ، کارشناسان Infosec به دنبال مکانیزه کردن شناسایی نقص امنیتی بودند. در اواخر دهه 1980 ، کار دنباله دار پروفسور بارتون میلر در مورد آزمایش فازی قدرت اتوماسیون را اثبات کرد. تلاش دانشگاه او در سال 1988 به طور تصادفی ورودی هایی را برای سقوط برنامه های یونیکس ایجاد کرد – “فازی” در معرض دید که تقریباً یک چهارم به یک سوم برنامه های ابزار با داده های تصادفی خراب می شود. این رویکرد ساده جعبه سیاه پایه و اساس روشهای آزمایش امنیتی آینده را 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 بررسی کد منبع اولیه مانند GREP پیشرفته ، جستجوی کد برای توابع خطرناک یا داده های ورود به سیستم ثابت. در حالی که این روشهای تطبیق الگوی مفید بودند ، آنها اغلب بسیاری از مثبت های کاذب را به همراه داشتند ، زیرا هر کد شبیه به یک الگوی بدون در نظر گرفتن زمینه برچسب گذاری می شد.

تکامل مدلهای امنیتی AI محور
طی سالهای بعد ، تحقیقات دانشگاهی و ابزارهای صنعت بهبود یافته و از قوانین سخت کد شده به تجزیه و تحلیل آگاهی از متن حرکت می کنند. ML به تدریج به APPSEC نفوذ می کند. فرزندخواندگی های اولیه شامل مدل های یادگیری عمیق برای تشخیص ناهنجاری در ترافیک سیستم و فیلترهای بیزی برای هرزنامه یا فیشینگ – امنیت کاملاً کاربردی نیست ، بلکه نشانگر این روند است. در همین حال ، ابزارهای تجزیه و تحلیل استاتیک با نمودارهای ردیابی جریان داده و کنترل جریان برای مشاهده نحوه ورود ورودی ها از طریق یک برنامه بهبود یافته است.

یک مفهوم قابل توجه که شکل گرفت ، نمودار ویژگی کد (CPG) ، ادغام ساختاری ، ترتیب اجرای و جریان اطلاعات به یک نمودار یکپارچه بود. این رویکرد باعث تجزیه و تحلیل آسیب پذیری معنایی تر شد و بعداً جایزه IEEE “آزمون زمان” را بدست آورد. با ضبط منطق برنامه به عنوان گره و لبه ، ابزارهای امنیتی می توانند نقص های پیچیده ای را فراتر از بررسی های الگوی ساده مشخص کنند.

در سال 2016 ، Cyber ​​Grand Challenge DARPA سیستم های هک کردن کاملاً خودکار را اثبات کرد – که برای یافتن ، تأیید و پچ های امنیتی در زمان واقعی ، منهای درگیری انسان طراحی شده است. سیستم برنده ، “ضرب و شتم” ، تجزیه و تحلیل پیشرفته ، اجرای نمادین و برخی از هوش مصنوعی را که قصد دارد در برابر هکرهای انسانی به سر برود. این رویداد یک لحظه مشخص در امنیت سایبری خودگردان بود.

نوآوری های هوش مصنوعی برای کشف نقص امنیتی
با رشد مدل های یادگیری بهتر و مجموعه داده های بیشتر ، هوش مصنوعی در APPSEC خاموش شده است. غول های صنعت و تازه واردان به طور یکسان به نقاط عطف 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 پیش بینی استفاده می کند که آسیب پذیری ها در طبیعت با بهره برداری روبرو خواهند شد. این رویکرد به مدافعان کمک می کند تا بحرانی ترین نقاط ضعف را در اولویت قرار دهند.

در تجزیه و تحلیل کد ، مدل های یادگیری عمیق با کد های کد عظیم برای شناسایی الگوهای ناامن تهیه شده اند. مایکروسافت ، Big Tech و گروه های اضافی فاش کرده اند که LLM های تولیدی (مدل های بزرگ زبان) با اتوماسیون حسابرسی کد وظایف امنیتی را تقویت می کنند. به عنوان مثال ، تیم امنیتی Google LLMS را برای تولید تست های فازی برای کتابخانه های OSS ، افزایش پوشش و مشاهده نقص های بیشتر با مداخله کمتر توسعه دهنده ، از LLMS استفاده کرد.

ابزارها و تکنیک های هوش مصنوعی امروزی در AppSec

امروزی امنیت AI AI را در دو دسته گسترده اعمال می کند: هوش مصنوعی تولیدی ، تولید عناصر جدید (مانند تست ، کد یا سوءاستفاده) و هوش مصنوعی پیش بینی ، داده های اسکن را برای مشخص کردن یا پیش بینی آسیب پذیری ها. این قابلیت ها به هر مرحله از فرآیندهای امنیتی برنامه ، از بازرسی کد گرفته تا اسکن پویا می رسد.

چگونه AI مولد قدرت فازی و بهره برداری می کند
AI تولید کننده داده های جدید مانند ورودی ها یا بخش های کد را کشف می کند که از آسیب پذیری ها پرده می گیرند. این در فازی AI محور قابل مشاهده است. فازی معمولی از بارهای تصادفی یا جهش یافته ناشی می شود ، در حالی که مدل های تولیدی می توانند آزمایش های هدفمند تری ایجاد کنند. تیم OSS-Fuzz Google با LLMS آزمایش کرد تا مهار تست های تخصصی برای مخازن منبع باز را ایجاد کند و باعث افزایش تشخیص اشکال شود.

در همین راستا ، هوش مصنوعی تولیدی می تواند در ساخت و سازهای بارهای POC کمک کند. محققان با قاطعیت نشان می دهند که هوش مصنوعی پس از شناسایی آسیب پذیری ، ایجاد کد اثبات مفهوم را فعال می کند. از طرف مهاجم ، آزمایش کنندگان نفوذ ممکن است از هوش مصنوعی تولیدی برای گسترش کمپین های فیشینگ استفاده کنند. از نظر دفاعی ، تیم ها برای اعتبار بهتر وضعیت امنیتی و ایجاد تکه هایی از تولید سوء استفاده از AI استفاده می کنند.

چگونه مدل های پیش بینی کننده تهدیدات را پیدا می کنند و ارزیابی می کنند
پیش بینی هوش مصنوعی اطلاعات را برای شناسایی نقاط ضعف امنیتی احتمالی بررسی می کند. بر خلاف قوانین یا امضاهای دستی ، یک مدل می تواند از هزاران نمونه از نمونه های آسیب پذیر در مقابل کد ایمن دانش کسب کند ، و الگوهای مربوط به یک سیستم مبتنی بر قانون را از دست می دهد. 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 امنیتی برنامه AI یکی دیگر از موارد پیش بینی کننده استفاده از هوش مصنوعی است. سیستم امتیاز دهی پیش بینی بهره برداری یکی از نمونه هایی است که یک مدل یادگیری ماشین سفارش CVE را با احتمال سوءاستفاده از آنها در طبیعت سفارش می دهد. این به برنامه های امنیتی کمک می کند تا در بخش بالای آسیب پذیری هایی که بیشترین خطر را دارند ، صفر شود. برخی از راه حل های مدرن AppSec درخواست ها و داده های اشکال تاریخی را در مدل های ML جمع می کنند و پیش بینی می کنند که کدام قسمت از یک برنامه به ویژه در برابر نقص های جدید آسیب پذیر است.

به پیشرفتهای یادگیری ماشین راه حل های امنیتی برای آزمایش APPSEC مراجعه کنید
اسکنرهای استاتیک کلاسیک ، ابزارهای DAST و راه حل های iast بیشتر و بیشتر توسط AI تقویت می شوند تا توان و دقت را افزایش دهند.

SAST پرونده های منبع را برای آسیب پذیری های امنیتی بدون اجرا بررسی می کند ، اما اغلب در صورت عدم وجود زمینه ، یک تورنت از هشدارهای فریبنده را به دست می آورد. هوش مصنوعی با استفاده از تجزیه و تحلیل جریان کنترل مبتنی بر مدل ، با ترسیم هشدارها و از بین بردن 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 ارزیابی دسترسی به آسیب پذیری استفاده می کنند و باعث کاهش چشمگیر سر و صدا می شوند.

DAST برنامه زنده را اسکن می کند ، بارهای حمله را ارسال می کند و پاسخ ها را مشاهده می کند. هوش مصنوعی با اجازه دادن به استراتژی های تست خزنده و تطبیقی ​​خودمختار ، باعث افزایش دلهره می شود. سیستم هوش مصنوعی می تواند گردش کار چند مرحله ای ، برنامه های تک صفحه ای و API را به طور مؤثرتر تفسیر کند و باعث افزایش جامع و کاهش منفی کاذب شود.

IAST ، که برای مشاهده تماس های عملکرد و جریان داده ها به زمان اجرا وارد برنامه می شود ، می تواند حجم تله متری تولید کند. یک مدل هوش مصنوعی می تواند این نتیجه را تفسیر کند ، و جریان های خطرناکی را مشاهده می کند که در آن ورودی کاربر بر یک API حساس حساس و بدون فیلتر تأثیر می گذارد. با مخلوط کردن IAST با ML ، یافته های بی اهمیت فیلتر می شوند و فقط خطرات واقعی برجسته می شوند.

مدل های اسکن کد: Grepping ، نمودارهای خاصیت کد و امضاها
سیستم های اسکن کد مدرن اغلب چندین تکنیک را با جوانب مثبت/منفی خود ترکیب می کنند:

Grepping (تطبیق الگوی): اساسی ترین روش ، جستجوی نشانه ها یا نشانگرهای شناخته شده (به عنوان مثال ، توابع مشکوک). به دلیل کمبود زمینه ، ساده اما بسیار مستعد مثبت و منفی دروغین است.

امضاها (قوانین/اکتشافی): اسکن اکتشافی که در آن متخصصان امنیتی الگویی برای نقص های شناخته شده ایجاد می کنند. این برای کلاس های اشکال مشترک مفید است اما برای انواع اشکالات جدید یا مبهم محدود است.

نمودارهای خاصیت کد (CPG): یک رویکرد معنایی پیشرفته ، متحد AST ، نمودار کنترل جریان و DFG به یک ساختار. ابزارها نمودار را برای مسیرهای داده بحرانی تجزیه و تحلیل می کنند. همراه با ML ، می تواند الگوهای قبلاً غیب را کشف کرده و نویز را از طریق تجزیه و تحلیل قابلیت دسترسی از بین ببرد.

در اجرای واقعی ، ارائه دهندگان این روش 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 AI محور برای جزئیات معنایی و یادگیری ماشین برای اولویت بندی هشدارها تکمیل می کنند.

امنیت کانتینر و خطرات زنجیره تأمین
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: اسکنرهای تصویر محور AI فایلهای کانتینر را برای سوراخ های امنیتی شناخته شده ، غلط های نادرست یا اعتبار حساس بازرسی می کنند. برخی از راه حل ها ارزیابی می کنند که آیا آسیب پذیری ها در استقرار فعال هستند و باعث کاهش سر و صدای هشدار می شوند. در همین حال ، نظارت مبتنی بر یادگیری ماشین در زمان اجرا می تواند فعالیت غیر معمول کانتینر را تشخیص دهد (به عنوان مثال ، تماس های شبکه غیر منتظره) ، و حمله هایی را که ممکن است ابزارهای مبتنی بر امضا از دست بدهند ، جلب می کند.

خطرات زنجیره تأمین: با میلیون ها کتابخانه منبع باز در NPM ، PYPI ، Maven و غیره ، بررسی انسان غیر واقعی است. هوش مصنوعی می تواند رفتار بسته را برای شاخص های مخرب ، در معرض دیدگاه های پشتی قرار دهد. مدل های یادگیری ماشین همچنین می توانند احتمال ابتلا به یک مؤلفه خاص را به خطر بیندازند و در شهرت نگهدارنده به خطر بیفتد. این به تیم ها اجازه می دهد تا روی مشکوک ترین عناصر زنجیره تأمین تمرکز کنند. به طور مشابه ، هوش مصنوعی می تواند ناهنجاری ها را در خطوط لوله ساخت و ساز تماشا کند ، و اطمینان حاصل کند که فقط کد و وابستگی های تأیید شده وارد تولید می شوند.

چالش ها و محدودیت ها

اگرچه هوش مصنوعی قابلیت های قدرتمندی را به AppSec معرفی می کند ، اما همه اینها درمانی نیست. تیم ها باید کاستی ها ، مانند مثبت/منفی کاذب ، چالش های دستیابی ، تعصب داده های آموزش و رسیدگی به تهدیدهای ناشناخته را درک کنند.

مسائل مربوط به صحت در تشخیص هوش مصنوعی
تمام تشخیص هوش مصنوعی با مثبت کاذب (پرچم گذاری کد خوش خیم) و منفی های کاذب (آسیب پذیری های واقعی از دست رفته) روبرو است. هوش مصنوعی می تواند با افزودن تجزیه و تحلیل معنایی ، 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 ، یک اشکال جدی را نادیده بگیرید. از این رو ، نظارت انسان اغلب برای تأیید هشدارهای دقیق مورد نیاز است.

تعیین تأثیر در دنیای واقعی
حتی اگر هوش مصنوعی یک مسیر کد آسیب پذیر را پرچم گذاری کند ، این تضمین نمی کند که بازیگران مخرب واقعاً می توانند از آن بهره برداری کنند. ارزیابی بهره برداری در دنیای واقعی دشوار است. برخی از سوئیت ها برای تأیید یا نفی امکان استفاده از بهره برداری ، اجرای نمادین را انجام می دهند. با این حال ، بررسی های استثماری تمام عیار در راه حل های تجاری غیر معمول است. بنابراین ، بسیاری از یافته های محور AI هنوز هم به داوری متخصص برای طبقه بندی مهم آنها نیاز دارند.

تعصبات آموزش ذاتی در امنیت AI
الگوریتم های AI از داده های موجود یاد می گیرند. اگر این داده ها بیش از حد الگوهای کدگذاری خاص را بازنمایی کنند ، یا فاقد موارد تهدیدهای جدید باشند ، هوش مصنوعی می تواند آنها را تشخیص دهد. علاوه بر این ، اگر مجموعه ای از آموزش نتیجه گیری کند که از این موارد کمتر مورد سوء استفاده قرار می گیرند ، ممکن است یک سیستم از فروشندگان خاصی برخوردار باشد. به روزرسانی های مداوم ، مجموعه داده های گسترده و بررسی های منظم برای کاهش این مسئله بسیار مهم است.

رسیدگی به آسیب پذیری های روز صفر و تهدیدهای در حال تحول
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 AI فرار کند. 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 فروشندگان برای دستیابی به رفتارهای عجیب و غریب که رویکردهای مبتنی بر امضا از دست می دهند ، تشخیص ناهنجاری یا ML بدون نظارت را اتخاذ می کنند. با این حال ، حتی این روش های مبتنی بر ناهنجاری می توانند از روزهای صفر مبدل هوشمندانه غافل شوند یا آلارم کاذب تولید کنند.

ظهور عوامل هوش مصنوعی خودمختار

یک اصطلاح تازه محبوب در حوزه هوش مصنوعی عامل AI است – عوامل هوشمند که نه تنها جواب می دهند بلکه می توانند وظایف خود را به صورت خودمختار دنبال کنند. در دفاع سایبر ، این به معنای هوش مصنوعی است که می تواند اقدامات چند مرحله ای را مدیریت کند ، با بازخورد در زمان واقعی سازگار شود و با حداقل ورودی دستی عمل کند.

تعریف عوامل هوش مصنوعی خودمختار
راه حل های عامل AI اهداف اصلی مانند “پیدا کردن نقص های امنیتی در این نرم افزار” ارائه می شود ، و سپس آنها قصد دارند چگونه این کار را انجام دهند: جمع آوری داده ها ، اجرای ابزار و تغییر استراتژی ها بر اساس یافته ها. عواقب گسترده ای است: ما از AI به عنوان ابزاری به عنوان یک فرآیند خود مدیریت شده حرکت می کنیم.

چگونه عوامل AI در هک اخلاقی در مقابل محافظت فعالیت می کنند
استفاده تهاجمی (تیم قرمز): AI عامل AI می تواند حملات شبیه سازی شده را به صورت خودمختار انجام دهد. شرکت های امنیتی مانند FireCompass یک هوش مصنوعی را تبلیغ می کنند که آسیب پذیری ها را ذکر می کند ، استراتژی های بهره برداری از صنایع دستی را نشان می دهد و سازش را نشان می دهد – همه به تنهایی. به طور مشابه ، منبع باز “Pentestgpt” یا راه حل های مرتبط از آن 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 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 آزمایش با “کتابهای پخش عامل” هستند که در آن AI به جای اجرای گردش کار استاتیک ، وظایف را بطور پویا انجام می دهد.

ارزیابی های امنیتی خود هدایت شده
آزمایش نفوذ کاملاً خود محور هدف نهایی برای بسیاری از افراد در زمینه APPSEC است. ابزارهایی که از نظر روشمند آسیب پذیری ها را تشخیص می دهند ، سوء استفاده از صنایع دستی و نشان دادن آنها تقریباً به طور خودکار به واقعیت تبدیل می شوند. موفقیت های مربوط به چالش بزرگ سایبری DARPA و سیستم های جدید عملیاتی نشان می دهد که حملات چند مرحله ای می توانند توسط ماشین آلات ارکستر شوند.

چالش های عامل AI
با استقلال عالی در معرض خطر قرار می گیرد. یک عامل عامل ممکن است سهواً باعث ایجاد آسیب در یک محیط تولید شود ، یا یک حزب مخرب ممکن است مدل هوش مصنوعی را برای شروع اقدامات مخرب دستکاری کند. نگهبان های قوی ، ماسهبازی و مصوبات انسانی برای کارهای خطرناک ضروری 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 رشد خواهد کرد. ما انتظار داریم تغییرات اساسی در کوتاه مدت و فراتر از 5-10 سال ، با نگرانی های جدید حاکمیت و ملاحظات اخلاقی داشته باشیم.

آینده نزدیک هوش مصنوعی در امنیت
طی چند سال بعد ، سازمان ها به طور معمول برنامه نویسی و امنیت با کمک هوش مصنوعی را اتخاذ می کنند. سیستم عامل های توسعه دهنده شامل اسکن آسیب پذیری است که توسط LLMS هدایت می شود تا در مورد موضوعات بالقوه در زمان واقعی هشدار دهند. تولید آزمون هوشمند استاندارد خواهد شد. اسکن منظم ML با اسکن خود کارگردانی تست های قلم سالانه یا سه ماهه را تکمیل می کند. انتظار می رود به عنوان به حداقل رساندن سر و صدا به عنوان حلقه های بازخورد مدل های اطلاعاتی دستگاه را تصفیه کنید.

مهاجمان همچنین برای جهش بدافزار از هوش مصنوعی تولید می کنند ، بنابراین سیستم های دفاعی باید تکامل پیدا کنند. ما کلاهبرداری های اجتماعی را خواهیم دید که بسیار قانع کننده هستند و خواستار فیلترهای جدید ML برای مبارزه با محتوای تولید شده توسط AI هستند.

تنظیم کننده ها و نهادهای حاکمیتی ممکن است چارچوبی را برای استفاده شفاف هوش مصنوعی در امنیت سایبری معرفی کنند. به عنوان مثال ، قوانین ممکن است موظف باشد که مشاغل توصیه های هوش مصنوعی را برای اطمینان از پاسخگویی ردیابی کنند.

چشم انداز آینده نگر AppSec
در محدوده مقیاس دهه ، هوش مصنوعی ممکن است به طور کامل از بین برود ، احتمالاً منجر به این موارد می شود:

توسعه AI-Augmented: انسانهای نویسنده با هوش مصنوعی که اکثر کد را می نویسد ، ذاتاً شامل چک های قوی است.

ترمیم آسیب پذیری خودکار: ابزارهایی که نه تنها نقص ها را نشان می دهند بلکه آنها را به صورت خودمختار برطرف می کنند و زنده ماندن هر راه حل را تأیید می کنند.

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

معماری های امن و طراحی: مدل سازی تهدید AI محور تضمین شده که برنامه ها از ابتدا با حداقل سطوح حمله ساخته شده اند.

https://sites.google.com/view/howtouseaiinapplicationsd8e/can-ai-write-secure-code ما همچنین انتظار داریم که خود AI کاملاً تنظیم شود ، با استانداردهای مربوط به استفاده از AI در صنایع با تکیه بالا. این ممکن است نیاز به AI قابل ردیابی و چک های منظم از خطوط لوله هوش مصنوعی داشته باشد.

ابعاد نظارتی امنیت هوش مصنوعی
با حرکت AI به مرکز امنیت برنامه ، چارچوب های انطباق تکامل می یابند. 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 مدلهای هوش مصنوعی: الزاماتی که سازمانها داده های آموزش را ردیابی می کنند ، انصاف مدل را نشان می دهند و تصمیمات محور AI را برای تنظیم کننده ها مستند می کنند.

نظارت پاسخ به حادثه: اگر یک عامل هوش مصنوعی یک اقدام مهار را انجام دهد ، چه نقشی پاسخگو است؟ تعریف مسئولیت تصمیمات هوش مصنوعی موضوعی پیچیده است که سیاست گذاران با آن مقابله خواهند کرد.

استقرار مسئول در میان تهدیدهای محور AI
فراتر از انطباق ، سوالات اخلاقی وجود دارد. عوامل خودمختار برای APPSEC با استفاده از هوش مصنوعی برای نظارت بر کارمندان می توانند منجر به تهاجم های حریم خصوصی شوند. در صورت دستکاری هوش مصنوعی ، تنها با تکیه بر AI برای تصمیمات متمرکز بر ایمنی می تواند خطرناک باشد. در همین حال ، اپراتورهای مخرب از هوش مصنوعی برای ایجاد حملات پیشرفته استفاده می کنند. مسمومیت داده ها و تزریق سریع می تواند سیستم های AI دفاعی را مختل کند.

هوش مصنوعی مخالف بیانگر یک تهدید شدید است ، جایی که مهاجمان به طور خاص به زیرساخت های ML حمله می کنند یا از LLM ها برای فرار از تشخیص استفاده می کنند. اطمینان از امنیت مدل های هوش مصنوعی ، جنبه های اصلی APPSEC در سالهای آینده خواهد بود.

سخنان پایانی

هوش مصنوعی تولیدی و پیش بینی اساساً دفاع نرم افزار را تغییر می دهد. ما زمینه تاریخی ، راه حل های مدرن ، موانع ، تأثیرات هوش مصنوعی خودگردان و چشم انداز آینده نگر را مرور کرده ایم. موضوع مهم این است که هوش مصنوعی به عنوان یک متحد قدرتمند برای متخصصان APPSEC عمل می کند ، به تسریع در کشف نقص ، تمرکز بر روی مسائل پرخطر و رسیدگی به کارهای خسته کننده کمک می کند.

با این حال ، هیچ پاناسه نیست. پرچم های Spurious ، داده های آموزش داده ها و انواع بهره برداری جدید خواستار بررسی متخصص هستند. رقابت بین هکرها و تیم های امنیتی ادامه دارد. هوش مصنوعی صرفاً آخرین عرصه برای آن درگیری است. سازمانهایی که هوش مصنوعی را با مسئولیت پذیری اتخاذ می کنند – ترکیب آن با دانش تیمی ، حاکمیت قوی و تکرار مداوم – برای موفقیت در چشم انداز مداوم در حال تغییر APPSEC قرار گرفته اند.

در نهایت ، وعده هوش مصنوعی یک اکوسیستم نرم افزاری امن تر 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 مبارزه کنند. با ادامه تحقیقات ، مشارکت و رشد در فن آوری های هوش مصنوعی ، این آینده احتمالاً زودتر از حد انتظار می رسد.
عوامل خودمختار برای AppSec