应用安全中生成性和预测性人工智能的全面指南

计算智能正在变革应用安全，提高漏洞发现、自动评估和恶意活动检测能力。

机器学习和AI在应用安全中的应用包括AI驱动的防御、现代能力、挑战及未来方向。

历史上，自动化漏洞发现的基础始于1980年代的模糊测试，随后发展为静态分析工具。

机器学习逐渐进入应用安全领域，早期示例包括用于网络流异常检测的神经网络。

AI安全解决方案的突破包括利用机器学习模型预测软件漏洞和利用情况。

当前应用安全利用生成性AI和预测性AI来分析数据和发现漏洞。

生成性AI可以创建新的数据和代码段，帮助发现漏洞。

预测性AI通过分析代码库来定位潜在的错误，并对安全漏洞进行排序。

AI增强了静态应用安全测试、动态扫描和交互式应用安全测试的性能和有效性。

现代代码扫描引擎结合多种方法，包括模式匹配、签名驱动扫描和代码属性图。

AI在云原生和软件供应链安全中发挥重要作用，帮助检测容器和依赖项的安全风险。

AI在应用安全中面临的挑战包括误报、漏洞可利用性分析和训练数据偏见。

自主AI代理的出现使得AI能够自主执行多步骤程序，适应实时条件。

未来1-3年内，企业将更频繁地采用AI辅助编码和安全，AI驱动的模糊测试将成为标准。

AI的使用将面临监管和合规框架的调整，确保负责任的使用。

道德问题和AI使用的威胁需要关注，包括隐私侵犯和恶意攻击。

AI驱动的方法正在根本改变应用安全，帮助更快地检测漏洞和优化流程。