Riesgos de IA en suministros de software: ¡Nivel de alarma rojo para las empresas!
Riesgos de IA en suministros de software: ¡Nivel de alarma rojo para las empresas!
Könnte nicht extrahiert werden, da der Text keine Adresse oder einen spezifischen Ort des Vorfalls enthält. - En el mundo de la tecnología de movimiento rápido, la seguridad es un tema constante. En vista de la creciente propagación de la inteligencia artificial (IA) y los desarrollos progresivos en la industria del software, se vuelve cada vez más difícil gestionar los riesgos. Una carta abierta de Patrick Opet, CISO de JPMorgan Chase, ilustra las preocupaciones apremiantes de seguridad en la industria. Hace hincapié en que el 30% de las violaciones de seguridad son causadas por componentes de terceros en 2025, lo que representa una duplicación preocupante en comparación con el año anterior. Los números provienen del informe de Investigaciones de violación de datos de Verizon 2025 y muestran cuán importante es centrarse en las estrategias de seguridad que también incluyen interfaces externas.
En esta era digital, la IA se desarrolla rápidamente en el desarrollo de software. Según las estimaciones de las marcas de arena del mercado, el sector de codificación de IA crecerá de USD de alrededor de $ 4 mil millones a casi $ 13 mil millones para 2028. Sin embargo, en este punto, queda claro que las ganancias de eficiencia que la IA puede ofrecer no vendrá sin nuevos riesgos. Herramientas de IA como GitHub Copilot y Amazon Q Developer ayudan a los desarrolladores, pero no tienen un juicio humano y pueden reutilizar las debilidades históricas en los repositorios de código. cyberscoop Advierte que estas herramientas son abrumadores instrumentos de seguridad clásicos como SAST, DAS y SCA y no están diseñadas para amenazas específicas de AI.
Riesgos en la cadena de suministro de software
Pero, ¿cómo se ve la situación en las cadenas de suministro de software? Las organizaciones que usan IA generativa tienen que adaptar sus estrategias de seguridad cibernética para identificar riesgos inesperados en una etapa temprana, informe alianza de seguridad de la nube . El problema es que el problema es que el problema es que el problema es que el problema es que el riesgo es que el riesgo es que el riesgo es que el riesgo es el problema de los riesgos. Los errores a menudo permanecen sin ser detectados.
Con la integración de IA en procesos de software, el área de ataque aumenta. Los modelos de IA probados inadecuadamente pueden generar gastos incorrectos que resultan ser un riesgo de seguridad. ¿Qué se debe hacer? Las organizaciones deben revisar fundamentalmente sus estrategias de seguridad y adaptarlas a los nuevos desafíos. Esto incluye verificar la integridad de los modelos de IA, la validación de los componentes propuestos por la IA, así como los procesos de monitoreo que pueden reconocer el posible envenenamiento de datos. Las áreas de ciberseguridad y desarrollo de software deben vincularse más estrechamente para cumplir con los requisitos de un panorama de amenazas cambiante. Un programa de ciberseguridad debe incluir desafíos futuros, por ejemplo, a través de la autenticación multifactor y la gestión continua de exposición a amenazas (CTEM). La implementación de una arquitectura de confianza cero podría servir como un mecanismo de protección adicional. Los equipos de seguridad deben asumir la responsabilidad de toda la cadena de suministro de software para evitar ataques contra los activos aguas arriba y garantizar la integridad de los datos utilizados. La integración de AI en el proceso de desarrollo es inevitable. Sin embargo, el desafío es garantizar que estas tecnologías se usen de manera segura y eficiente, porque una revolución técnica sin seguridad puede convertirse rápidamente en un gran peligro. Estrategias para la reducción de riesgos
| Details | |
|---|---|
| Ort | Könnte nicht extrahiert werden, da der Text keine Adresse oder einen spezifischen Ort des Vorfalls enthält. |
| Quellen | |
Kommentare (0)