应用安全中生成性与预测性人工智能的全面概述

人工智能正在变革应用安全，通过智能漏洞发现、测试自动化和恶意活动检测提升安全性。

AI在安全测试中的发展包括生成性和预测性AI在识别和优先处理安全漏洞中的应用。

早期的自动化漏洞发现始于1980年代，Dr. Barton Miller的模糊测试奠定了基础。

机器学习逐渐渗透到应用安全领域，早期的例子包括用于异常检测的神经网络。

代码属性图（CPG）结合了结构、执行顺序和数据流，促进了更具上下文的漏洞检测。

2016年，DARPA的网络大奖挑战展示了完全自动化的黑客平台，标志着自我管理网络保护措施的里程碑。

机器学习模型能够预测软件漏洞和利用，帮助信息安全从业者关注最危险的弱点。

生成性AI可以生成新的数据，如输入或代码片段，帮助发现漏洞。

预测性AI通过分析代码库来识别潜在的安全弱点，并优先处理漏洞。

传统的安全测试工具正在整合AI，以提高速度和有效性，减少误报。

AI在云原生和依赖安全方面也发挥着重要作用，帮助识别容器和软件供应链中的风险。

尽管AI在软件防御中具有强大能力，但仍需人类监督以确保准确性。

AI的局限性包括不准确的检测、数据偏差和处理零日漏洞的能力不足。

代理AI是现代AI的一个新兴概念，能够自主执行多步骤程序并做出决策。

未来AI在应用安全中的影响将持续增长，预计将出现新的合规性问题和责任考量。

AI的使用带来了道德问题，如隐私侵犯和偏见，攻击者也可能利用AI来规避检测。

组织应负责任地采用AI，结合专家分析和合规性，以应对不断变化的应用安全环境。