应用安全中生成性与预测性人工智能的全面概述

人工智能正在变革应用安全，通过智能漏洞发现、自动化测试和攻击面扫描提升安全性。

文章分析了AI在安全测试中的发展、现状及未来趋势，包括生成性和预测性AI的应用。

尽管AI功能强大，但仍需人类监督以应对误报和新威胁。

AI增强的应用安全起源于1980年代，最初通过模糊测试实现漏洞自动发现。

机器学习安全工具的增长使得应用安全领域逐渐引入数据驱动算法。

代码属性图（CPG）成为重要概念，帮助进行更有意义的漏洞评估。

AI在漏洞检测中的重大突破包括利用机器学习模型预测软件漏洞和利用情况。

现今的应用安全利用生成性AI和预测性AI，覆盖安全生命周期的各个阶段。

生成性AI可以生成新的测试数据和代码段，帮助发现漏洞。

预测性AI通过分析代码库识别潜在的可利用缺陷，并对安全漏洞进行排名。

传统的SAST、DAST和IAST工具正在整合AI，以提高效率和准确性。

容器安全和软件供应链风险在云原生架构中变得更加重要，AI在此方面也发挥作用。

AI在安全防御中并非万无一失，仍需应对误报和新威胁。

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1-3年内，组织将更频繁地采用AI辅助的编码和安全措施。

在未来10年，AI可能会彻底重塑软件开发生命周期，推动安全设计架构的实现。

AI在合规性和治理方面的应用将不断扩展，确保安全控制的持续满足。

伦理和对抗性AI风险将成为未来应用安全的重要议题。

AI作为应用安全专业人员的强大盟友，能够加速漏洞发现和高风险问题的聚焦。