应用安全中的生成性与预测性人工智能全面概述

机器智能正在重新定义应用安全，通过智能漏洞检测、测试自动化和自主恶意活动检测提升安全性。

文章探讨了AI驱动的应用防御的成长、现代能力、挑战及未来趋势。

AI在漏洞检测、代码分析和安全测试中的应用显著提高了安全性。

尽管AI带来优势，仍需人工审核以应对误报和新威胁。

自动化漏洞发现的基础始于1980年代，早期的模糊测试为后来的安全测试技术奠定了基础。

机器学习逐渐进入应用安全领域，早期实现包括深度学习模型用于异常检测。

代码属性图（CPG）结合了结构、执行顺序和信息流，提升了上下文漏洞检测能力。

AI在应用安全中的应用分为生成性AI和预测性AI，涵盖了从代码审查到动态测试的各个阶段。

生成性AI可以生成新的测试用例和攻击载荷，提升漏洞检测效率。

预测性AI通过分析代码库来识别潜在的安全弱点，并优先处理最严重的漏洞。

AI增强的静态应用安全测试（SAST）和动态应用安全测试（DAST）提高了检测性能和有效性。

现代代码扫描系统结合多种技术以提高检测准确性，减少误报。

随着企业采用云原生架构，容器和依赖安全变得至关重要，AI在此领域也发挥了重要作用。

AI在应用安全中面临的挑战包括误报、真实世界影响评估和训练数据偏见。

自主AI代理的出现使得AI能够自主执行多步骤程序，适应实时条件。

AI在应用安全中的未来展望包括自动化漏洞修复和持续的主动防御。

合规框架将随着AI在应用安全中的核心角色而演变，确保AI的负责任使用。

AI的潜力在于创建一个更安全的软件生态系统，早期捕捉和迅速解决漏洞。