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应用安全中生成性与预测性人工智能的全面概述
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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
人工智能（AI）正在变革应用安全，通过提升漏洞发现、自动化测试和攻击面扫描等能力。文章讨论了AI在应用安全中的演变、现代能力、面临的挑战及未来发展，强调了AI在代码审查和动态扫描中的应用。尽管AI功能强大，但仍需人工审核以应对误报和新型漏洞。
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关键要点
- 人工智能正在变革应用安全，提升漏洞发现、自动化测试和攻击面扫描能力。
- AI在应用安全中的演变包括从早期的模糊测试到现代的机器学习和深度学习模型。
- 代码属性图（CPG）结合语法、控制流和数据流，提供更上下文的漏洞分析。
- AI驱动的漏洞预测模型如EPSS帮助优先处理最危险的弱点。
- 生成性AI可以创建新的测试和攻击载荷，提高漏洞发现率。
- 预测性AI通过学习代码模式识别潜在的可利用缺陷。
- 传统的静态和动态扫描工具正在整合AI以提高性能和准确性。
- AI在容器安全和供应链风险管理中也发挥着重要作用。
- 尽管AI功能强大，但仍面临误报、可达性分析和训练数据偏见等挑战。
- 自主AI代理能够执行多步骤操作，适应实时响应，减少人工干预。
- 未来1-3年内，企业将更广泛地采用AI辅助编码和安全，持续安全测试将成为标准。
- AI的合规性框架将适应应用安全的需求，确保透明和责任。
- AI在网络安全中的应用需要平衡隐私和安全，防止恶意使用。
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延伸问答
人工智能如何改变应用安全领域？
人工智能通过提升漏洞发现、自动化测试和攻击面扫描等能力，正在变革应用安全。
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）结合语法、控制流和数据流，提供更上下文的漏洞分析，帮助识别复杂的安全缺陷。
生成性人工智能在应用安全中如何被应用？
生成性人工智能可以创建新的测试和攻击载荷，从而提高漏洞发现率。
预测性人工智能如何帮助识别潜在的安全缺陷？
预测性人工智能通过学习代码模式，识别可能被利用的缺陷，并帮助优先处理最危险的弱点。
应用安全中使用人工智能面临哪些挑战？
面临的挑战包括误报、可达性分析、训练数据偏见等问题。
未来1-3年内，人工智能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，持续安全测试将成为标准。
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