应用安全中生成性与预测性人工智能的全面指南

人工智能正在重塑软件应用的安全性，提升漏洞发现、测试自动化和恶意活动检测的能力。

文章回顾了AI在应用安全中的发展历程，包括早期的模糊测试和静态扫描工具。

AI在应用安全中的进展包括从硬编码规则到智能分析的转变，采用数据驱动算法。

代码属性图（CPG）作为一种新兴概念，促进了更有意义的漏洞检测。

DARPA的网络大奖挑战赛展示了完全自动化的黑客平台，标志着自动化网络保护措施的一个重要时刻。

机器学习技术的进步使得安全领域的机器学习应用迅速增长，企业通过预测软件漏洞和利用来提升安全性。

当前应用安全利用生成性AI和预测性AI，覆盖代码检查和动态测试的各个阶段。

生成性AI能够生成新的数据，如攻击或代码片段，帮助发现漏洞。

预测性AI通过分析信息识别可能被利用的缺陷，并优先处理最危险的漏洞。

AI驱动的自动化提升了静态应用安全测试（SAST）、动态应用安全测试（DAST）和交互式应用安全测试（IAST）的效率和准确性。

随着容器化架构的普及，容器和依赖安全变得越来越重要，AI在此方面也发挥了作用。

AI在应用安全中面临的挑战包括误报、可达性分析、模型偏见和应对新型漏洞的能力。

代理AI的兴起使得AI能够自主执行任务，改变了网络安全的防御和攻击方式。

未来AI在应用安全中的影响将持续增长，预计将出现新的监管和伦理考量。

短期内，企业将更频繁地集成AI辅助的编码和安全检查，长期来看，AI可能彻底改变DevSecOps。

AI的合规性框架将演变，确保AI模型的治理和责任界定。

AI驱动的方法正在根本性地改变软件防御，尽管仍需人类专业知识来应对挑战。