应用安全中生成与预测AI的全面概述

计算智能正在重新定义应用安全，通过提升漏洞发现、测试自动化和自主攻击面扫描。

AI在应用安全中的演变包括从硬编码规则到智能解释的转变，机器学习逐渐进入应用安全领域。

代码属性图（CPG）结合语法、控制流和信息流，提升了漏洞评估的有效性。

机器学习模型如漏洞预测评分系统（EPSS）帮助优先处理最关键的弱点。

生成性AI和预测性AI在应用安全中发挥重要作用，覆盖代码审查到动态扫描的各个阶段。

生成性AI能够生成新的攻击数据，提升模糊测试的效果。

预测性AI通过分析数据集识别潜在安全弱点，帮助安全专业人员聚焦于最危险的漏洞。

传统的静态应用安全测试（SAST）和动态应用安全测试（DAST）现在通过AI增强性能和有效性。

现代代码扫描系统结合多种方法，包括模式匹配、签名和代码属性图，以提高检测能力。

AI在容器安全和供应链风险管理中也发挥着重要作用，帮助识别已知漏洞和恶意指标。

尽管AI在应用安全中提供强大功能，但仍存在假阳性/假阴性、算法偏差和处理新威胁的局限性。

代理AI的兴起使得智能程序能够自主执行任务，改变了网络安全的防御和攻击方式。

未来1-3年内，组织将更频繁地整合AI辅助编码和安全，开发者IDE将实时标记潜在问题。

长期展望中，AI可能彻底改变DevSecOps，实现自动化漏洞修复和持续防御。

随着AI在应用安全中的核心角色，合规框架将演变，涉及AI模型的治理和责任定义。

道德和对抗性AI风险是AI应用中的重要问题，确保训练数据集的安全性将成为未来的关键。