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生成性与预测性人工智能在应用安全中的全面概述
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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
计算智能正在变革应用安全，通过增强漏洞识别、自动化测试和自主威胁狩猎。本文探讨了生成性和预测性人工智能在应用安全中的应用，包括AI的发展历程、优势、挑战及未来方向。AI工具通过生成新数据和预测漏洞，提高了安全测试的效率和准确性，但仍需人类监督以应对误报和新型漏洞。
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关键要点
- 计算智能正在变革应用安全，增强漏洞识别、自动化测试和自主威胁狩猎。
- 生成性和预测性人工智能在应用安全中的应用正在增加，提升了安全测试的效率和准确性。
- 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，奠定了后续安全测试技术的基础。
- 机器学习逐渐渗透到应用安全中，促进了代码扫描工具和异常检测模型的发展。
- AI驱动的漏洞预测系统（如EPSS）帮助安全团队优先处理最关键的漏洞。
- 生成性AI能够生成新的测试数据和漏洞利用代码，提高了安全测试的覆盖率。
- 预测性AI通过分析数据集识别潜在漏洞，帮助安全团队聚焦于高风险问题。
- AI在静态应用安全测试（SAST）、动态应用安全测试（DAST）和交互式应用安全测试（IAST）中增强了性能和准确性。
- 现代代码扫描引擎结合了多种方法，包括模式匹配、规则和代码属性图（CPG），以提高检测效果。
- AI在容器安全和供应链风险管理中发挥着重要作用，帮助识别已知漏洞和恶意指标。
- 尽管AI在应用安全中提供了强大的功能，但仍需人类监督以应对误报和新型漏洞。
- 代理AI的兴起使得AI能够自主执行多步骤的安全测试和响应，改变了网络安全的防御方式。
- 未来1-3年内，AI将在应用安全中得到更广泛的应用，推动开发者IDE集成实时漏洞扫描。
- 5-10年内，AI可能彻底改变DevSecOps，实现自动化漏洞修复和持续防御。
- AI的合规性和治理框架将不断演变，确保AI模型的公平性和透明性。
- 在AI驱动的威胁下，负责任的部署和数据安全将成为应用安全的重要方面。
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延伸问答
生成性人工智能如何提高应用安全的效率？
生成性人工智能通过生成新的测试数据和漏洞利用代码，提升了安全测试的覆盖率和准确性。
预测性人工智能在应用安全中有哪些具体应用？
预测性人工智能通过分析数据集识别潜在漏洞，并帮助安全团队优先处理最关键的漏洞。
AI在静态和动态应用安全测试中如何增强性能？
AI通过机器学习分析控制流，减少误报，并提高动态扫描的全面性和准确性。
AI在容器安全和供应链风险管理中发挥什么作用？
AI帮助识别容器中的已知漏洞和恶意指标，并分析开源包文档以发现潜在的恶意代码。
AI在应用安全中面临哪些挑战？
AI面临误报、模型偏见和新型漏洞的挑战，仍需人类监督以确保结果的准确性。
未来1-3年内，AI在应用安全中将如何发展？
预计AI将在开发者IDE中集成实时漏洞扫描，并推动持续的自动化检查。
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