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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，通过提升漏洞识别、自动评估和威胁猎捕能力。文章讨论了AI在安全测试中的发展、现代特性及挑战，强调生成性和预测性AI在代码审查和动态测试中的应用。尽管AI增强了安全性，但仍需人类专家验证以应对误报和新型漏洞。未来，AI将进一步推动软件开发和安全防护的自动化。
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关键要点
- 人工智能正在变革应用安全，提升漏洞识别、自动评估和威胁猎捕能力。
- AI在安全测试中的发展包括生成性和预测性AI在代码审查和动态测试中的应用。
- 尽管AI增强了安全性，但仍需人类专家验证以应对误报和新型漏洞。
- AI的历史可以追溯到1980年代，最初通过模糊测试实现自动化漏洞检测。
- 从2000年代中期开始，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。
- AI驱动的安全漏洞发现技术不断进步，能够预测软件漏洞和利用。
- 当前的应用安全利用生成性AI和预测性AI进行代码审查和动态测试。
- 生成性AI能够创建新的数据和攻击脚本，提升漏洞发现能力。
- 预测性AI通过分析信息识别潜在漏洞，帮助安全团队优先处理高风险问题。
- 机器学习增强了静态和动态应用安全测试的效率和准确性。
- 现代代码扫描工具结合多种方法，提升漏洞检测的准确性。
- AI在云原生和依赖安全方面的应用日益重要，能够监测容器和开源库的安全性。
- AI在应用安全中面临误报、训练数据偏见和处理新型威胁的挑战。
- 自主AI（agentic AI）能够执行多步骤程序，提升安全防护能力。
- 未来AI将在应用安全中发挥更大作用，推动自动化和实时防护。
- 合规框架将适应AI的使用，确保透明性和责任追踪。
- 伦理问题和对抗性AI风险将成为应用安全的重要考量。
- AI的潜力在于创造一个更安全的数字环境，快速检测和解决安全漏洞。
❓
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识别、自动评估和威胁猎捕能力，正在变革应用安全领域。
生成性和预测性人工智能在应用安全中的应用是什么？
生成性AI用于创建新的测试和攻击脚本，预测性AI则通过分析数据识别潜在漏洞。
AI在应用安全中面临哪些挑战？
AI在应用安全中面临误报、训练数据偏见和处理新型威胁的挑战。
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）将结构、控制流和信息流合并为一个图，支持更复杂的语义漏洞分析。
未来AI在应用安全中的发展趋势是什么？
未来AI将在应用安全中推动更大的自动化和实时防护，可能会实现自动化漏洞修复和持续防御。
如何评估AI识别的安全漏洞的真实危险性？
评估真实危险性需要分析漏洞是否可以被恶意攻击者利用，通常需要专家的判断。
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