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人工智能安全缺口：首席技术官和首席信息安全官的首次人工智能投资指南
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原文英文，约1700词，阅读约需6分钟。
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内容提要
AI编码助手已成为开发的必需品，但也带来了安全隐患。97%的企业开发者使用生成式AI工具，导致敏感数据泄露和不安全代码合并。AI工具在开发中引入了新风险，如不安全的包安装和凭证泄露。企业需实时监控AI行为以确保安全。Gitpod提供标准化、隔离和政策控制的环境，帮助企业安全使用AI进行软件开发。
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关键要点
- AI编码助手已成为开发的必需品，97%的企业开发者使用生成式AI工具。
- 使用AI工具提高了生产力，但也带来了新的安全漏洞。
- AI工具在开发中引入了新风险，如敏感数据泄露和不安全代码合并。
- AI生成的代码常常包含安全缺陷，36%的GitHub Copilot代码建议存在漏洞。
- 企业需实时监控AI行为以确保安全，防止数据泄露和供应链攻击。
- 71%的组织在软件开发中使用AI，但近一半没有足够的安全控制。
- Gitpod提供标准化、隔离和政策控制的环境，帮助企业安全使用AI进行软件开发。
- Gitpod的核心原则包括标准化、短暂性、隔离和政策控制，确保安全性。
- Gitpod通过集成单点登录和角色基础访问控制来管理访问权限。
- Gitpod提供可见性和执行力，实时监控环境和行为，防止风险。
- Gitpod的短暂环境减少了AI代理留下恶意负载或不安全配置的风险。
- 使用Gitpod可以提高开发者生产力，节省时间和成本，同时改善安全态势。
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