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应用安全中的生成性和预测性人工智能：全面指南
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原文英文，约2600词，阅读约需10分钟。
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内容提要
机器智能正在重新定义软件应用的安全性，通过增强漏洞检测、测试自动化和攻击面扫描。本文探讨了生成性和预测性人工智能在应用安全中的作用，包括其发展历程、当前能力和未来方向。AI的应用不断增长，帮助识别和修复漏洞，但仍需人类专家监督以应对误报和新威胁。
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关键要点
- 机器智能正在重新定义软件应用的安全性，增强漏洞检测、测试自动化和攻击面扫描。
- 生成性和预测性人工智能在应用安全中的作用不断增长，帮助识别和修复漏洞。
- 早期的自动化安全测试始于1980年代，Dr. Barton Miller的模糊测试奠定了基础。
- 机器学习安全工具的发展从静态规则转向上下文感知分析，提升了漏洞检测能力。
- 代码属性图（CPG）结合了结构、控制流和信息流，提供更全面的漏洞分析。
- AI驱动的漏洞预测系统（EPSS）帮助信息安全从业者关注最关键的弱点。
- 现代应用安全利用生成性AI和预测性AI，覆盖代码检查到动态测试的各个阶段。
- 生成性AI能够创建新的数据和攻击载荷，提升模糊测试的有效性。
- 预测性AI通过分析数据定位潜在漏洞，并帮助优先处理最严重的缺陷。
- AI驱动的自动化提升了静态应用安全测试（SAST）、动态应用安全测试（DAST）和交互式应用安全测试（IAST）的效率和准确性。
- 容器安全和供应链风险管理中，AI帮助识别已知漏洞和恶意行为。
- 尽管AI在应用安全中提供了强大优势，但仍需人类专家监督以应对误报和新威胁。
- 代理系统（Agentic AI）能够自主执行多步骤操作，改变了安全检测的方式。
- 未来1-3年内，企业将更广泛地采用AI辅助编码和安全，提升漏洞扫描的实时性。
- 长远来看，AI可能彻底改变软件开发，自动修复漏洞并提供持续的防御。
- 随着AI在应用安全中的核心角色，合规框架和伦理问题将变得更加重要。
- AI的使用必须遵循透明性和持续监控的标准，以确保安全和合规性。
❓
延伸问答
生成性和预测性人工智能在应用安全中有什么作用？
生成性人工智能用于创建新的数据和攻击载荷，而预测性人工智能则通过分析数据定位潜在漏洞，帮助优先处理最严重的缺陷。
AI如何提升漏洞检测的效率？
AI通过自动化静态应用安全测试（SAST）、动态应用安全测试（DAST）和交互式应用安全测试（IAST），提高了检测的效率和准确性。
AI在应用安全中面临哪些挑战？
AI在应用安全中面临误报、训练数据偏见、新威胁处理等挑战，仍需人类专家监督以确保准确性。
什么是代码属性图（CPG），它在应用安全中有什么作用？
代码属性图（CPG）结合了结构、控制流和信息流，提供更全面的漏洞分析，帮助识别复杂的安全缺陷。
未来1-3年内，AI在应用安全中的发展趋势是什么？
预计企业将更广泛地采用AI辅助编码和安全，提升漏洞扫描的实时性，并增强警报的精确度。
代理系统（Agentic AI）在应用安全中如何运作？
代理系统能够自主执行多步骤操作，收集数据、进行测试并根据发现调整策略，改变了安全检测的方式。
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