Risici fra AI i softwareforsyninger: Alarmniveau Rød for virksomheder!

Risici fra AI i softwareforsyninger: Alarmniveau Rød for virksomheder!

Könnte nicht extrahiert werden, da der Text keine Adresse oder einen spezifischen Ort des Vorfalls enthält. - I den hurtige teknologiske verden er sikkerhed et konstant emne. I betragtning af den stigende spredning af kunstig intelligens (AI) og den progressive udvikling i softwarebranchen bliver det stadig mere udfordrende at styre risikoen. Et åbent brev fra Patrick Opet, Ciso fra JPMorgan Chase, illustrerer de presserende sikkerhedsmæssige bekymringer i branchen. Det understreger, at 30% af sikkerhedsovertrædelserne er forårsaget af tredjepartskomponenter i 2025, hvilket repræsenterer bekymrende fordobling sammenlignet med året før. Tallene kommer fra Verizon Data Breach Investigations Report 2025 og viser, hvor vigtigt det er at fokusere på sikkerhedsstrategier, der også inkluderer eksterne grænseflader.

I denne digitale æra udvikler AI sig hurtigt inden for softwareudvikling. I henhold til estimater af markedssandmærker vil AI -kodningssektoren vokse fra USD fra ca. 4 milliarder dollars til næsten 13 milliarder dollars i 2028. På dette tidspunkt bliver det imidlertid klart, at effektiviteten, som AI kan tilbyde, ikke kommer uden nye risici. AI -værktøjer som GitHub Copilot og Amazon Q -udvikler hjælper udviklere, men de har ikke menneskelig dømmekraft og kan genbruge historiske svagheder i kodepositorier. cyberscoop advarer om, at disse værktøjer er overvældende klassiske sikkerhedsinstrumenter som Sast, Das og SCA og ikke designet til AI-specifikke trusler.

Risici i softwareforsyningskæden

Men hvordan ser situationen ud i softwareforsyningskæderne? Organisationer, der bruger generativ AI, skal tilpasse deres cybersikkerhedsstrategier til at identificere uventede risici på et tidligt tidspunkt, rapportere Cloud Security Alliance Human-fejl forbliver ofte uopdaget

Med integrationen af ​​AI i softwareprocesser øges angrebsområdet. Utilstrækkeligt testede AI -modeller kan generere forkerte udgifter, der viser sig at være en sikkerhedsrisiko. Security insider emphasizes that evil are and that Company and secure your ML models as well as any anden softwarekomponent. Kun ca. 43% af virksomhederne udfører sikkerhedsscanninger på kode og binært niveau, som ikke kun ignorerer potentielle risici, men endnu yderligere styrker dem.

strategier for risikoreduktion

Hvad skal der gøres? Organisationer er forpligtet til grundlæggende at revidere deres sikkerhedsstrategier og tilpasse dem til de nye udfordringer. Dette inkluderer kontrol af integriteten af ​​AI -modeller, valideringen af ​​komponenter, der er foreslået af AI, samt overvågningsprocesserne, der kan genkende potentiel dataforgiftning. Områderne med cybersikkerhed og softwareudvikling skal knyttes nærmere for at imødekomme kravene i et skiftende trussellandskab.

Et cybersecurity-program bør omfatte fremtidige udfordringer, for eksempel gennem multifaktor-godkendelse og kontinuerlig trusseleksponeringsstyring (CTEM). Implementeringen af ​​en Zero Trust -arkitektur kunne tjene som en yderligere beskyttelsesmekanisme. Sikkerhedshold skal tage ansvar for hele softwareforsyningskæden for at forhindre angreb på opstrøms aktiver og sikre integriteten af ​​de anvendte data.

Integrationen af ​​AI i udviklingsprocessen er uundgåelig. Udfordringen er imidlertid at sikre, at disse teknologier bruges sikkert og effektivt - fordi en teknisk revolution uden sikkerhed hurtigt kan blive en stor fare.