应用安全中生成性与预测性人工智能的全面指南

机器智能正在重新定义应用安全，提升漏洞识别、自动评估和半自主恶意活动检测能力。

文章回顾了AI在安全测试中的发展历程、当前能力、面临的挑战及未来方向。

早期的自动化安全测试通过模糊测试等方法实现漏洞发现。

机器学习逐渐进入应用安全领域，推动了智能分析的发展。

代码属性图（CPG）概念的出现使得语义漏洞分析成为可能。

DARPA的网络大奖挑战赛展示了完全自动化的黑客机器。

机器学习模型能够预测软件漏洞和利用，提升安全团队的优先级判断。

当前应用安全领域利用生成式AI和预测性AI进行漏洞检测和风险评估。

生成式AI能够生成新的攻击数据和漏洞发现测试。

预测性AI通过分析代码库识别潜在安全弱点，帮助优先处理高风险漏洞。

AI驱动的自动化在静态应用安全测试（SAST）、动态扫描（DAST）和交互式应用安全测试（IAST）中得到应用。

现代代码扫描系统结合多种方法，包括模式匹配、签名和代码属性图。

AI在容器安全和软件供应链安全中发挥重要作用，能够检测已知漏洞和异常行为。

AI在应用安全中的应用面临准确性、现实影响、数据偏差和未知威胁等挑战。

代理AI系统能够自主执行多步骤操作，改变网络安全的防御方式。

未来AI在应用安全中的影响将加速，可能导致开发和安全的全面变革。

道德和合规性问题将成为AI在应用安全中不可忽视的方面。

AI驱动的方法正在根本改变应用安全，帮助加速漏洞发现和处理高风险问题。