应用安全中的生成性与预测性人工智能全面概述

人工智能通过智能漏洞检测、自动化测试和自主恶意活动检测重新定义应用安全。

文章回顾了机器学习和人工智能在应用安全中的发展历程、现代特性及未来趋势。

早期的自动化安全测试通过模糊测试等方法实现漏洞发现。

机器学习逐渐渗透到应用安全中，提升了漏洞检测的准确性。

代码属性图（CPG）结合语法、执行顺序和数据流，提升了漏洞评估的有效性。

生成性人工智能用于安全测试、模糊测试和漏洞发现，能够自动生成测试用例。

预测性人工智能通过分析代码库识别潜在漏洞，并优先处理高风险漏洞。

传统的静态扫描、动态应用安全测试（DAST）和交互式应用安全测试（IAST）正在整合人工智能以提高性能。

现代代码扫描工具结合多种技术，包括模式匹配、规则和代码属性图，提升检测能力。

人工智能在云原生架构和软件供应链安全中发挥重要作用，帮助识别容器和依赖项中的安全风险。

尽管人工智能带来强大功能，但仍面临假阳性/假阴性、可利用性分析和模型偏见等挑战。

自主智能系统（agentic AI）能够独立执行多步骤任务，改变了安全防护的方式。

未来几年，组织将更广泛地整合人工智能辅助的编码和安全，提升实时漏洞扫描能力。

长远来看，人工智能可能彻底改变DevSecOps，推动自动化漏洞修复和持续防御。

合规框架将扩展，要求公司跟踪训练数据和模型公平性，确保人工智能的透明使用。

使用人工智能进行行为分析可能引发隐私问题，恶意操作员也可能利用人工智能进行攻击。

人工智能驱动的方法正在重塑软件防御，帮助加速漏洞发现和威胁排名。