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应用安全中生成性和预测性人工智能的全面指南
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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，通过更复杂的漏洞识别、自动化测试和自主威胁猎捕提升安全性。本文探讨了生成性和预测性AI在应用安全中的应用，包括发展历程、当前能力和未来方向。AI在漏洞发现、代码分析和动态测试中发挥重要作用，但仍需人类监督以应对误报和新威胁。
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关键要点
- 人工智能（AI）正在变革应用安全，通过更复杂的漏洞识别、自动化测试和自主威胁猎捕提升安全性。
- 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，逐步演变为机器学习和深度学习模型的应用。
- 机器学习安全工具的增长使得AI能够预测软件漏洞和攻击，提升了安全测试的效率。
- 当前的应用安全领域利用生成性AI和预测性AI，覆盖从代码分析到动态测试的各个方面。
- 生成性AI能够创建新的测试用例和攻击载荷，提升漏洞检测的效率。
- 预测性AI通过分析数据集来发现潜在漏洞，并帮助优先处理最危险的弱点。
- AI与静态应用安全测试（SAST）、动态应用安全测试（DAST）和交互式应用安全测试（IAST）的结合，提高了检测的准确性和效率。
- AI在云原生和软件供应链安全中也发挥着重要作用，帮助识别容器安全漏洞和供应链风险。
- 尽管AI在软件防御中带来了强大的优势，但仍需面对误报、可达性分析和算法偏差等限制。
- 代理AI的出现使得AI能够自主执行多步骤操作，改变了应用安全的格局。
- 未来，AI将在应用安全中扮演更核心的角色，推动自动化漏洞修复和持续防御。
- 合规性框架将扩展，以确保AI在网络安全中的负责任使用，涉及模型治理和事件响应监督。
- AI的机会在于创造一个更安全的软件生态系统，帮助安全专业人员更有效地应对网络犯罪。
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延伸问答
生成性和预测性人工智能在应用安全中有什么作用？
生成性AI用于创建新的测试用例和攻击载荷，而预测性AI则通过分析数据集发现潜在漏洞，帮助优先处理最危险的弱点。
AI如何提高应用安全的漏洞检测效率？
AI通过自动化代码审计、生成智能模糊测试和预测软件漏洞，显著提高了漏洞检测的效率。
应用安全中AI的主要挑战是什么？
AI面临的主要挑战包括误报、可达性分析、算法偏差以及处理零日漏洞的能力不足。
未来AI在应用安全中的发展方向是什么？
未来AI将在应用安全中推动自动化漏洞修复、持续防御，并可能重塑软件开发生命周期。
什么是代理AI，它在应用安全中有什么影响？
代理AI是能够自主执行多步骤操作的智能程序，它改变了应用安全的格局，能够独立进行渗透测试和响应可疑事件。
AI如何与传统的应用安全测试工具结合使用？
AI与静态应用安全测试（SAST）、动态应用安全测试（DAST）和交互式应用安全测试（IAST）结合，提高了检测的准确性和效率。
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