Kockázatok az AI -től a szoftverkészletekben: Riasztási szint piros a vállalatok számára!

Kockázatok az AI -től a szoftverkészletekben: Riasztási szint piros a vállalatok számára!

Könnte nicht extrahiert werden, da der Text keine Adresse oder einen spezifischen Ort des Vorfalls enthält. - A technológia gyors mozgású világában a biztonság állandó téma. Tekintettel a mesterséges intelligencia (AI) növekvő terjedésére és a szoftveripar fokozatos fejleményeire, egyre nagyobb kihívást jelent a kockázatok kezelése. Patrick Opet, a JPMorgan Chase CISO nyílt levele szemlélteti az ipar sürgető biztonsági aggályait. Hangsúlyozza, hogy a biztonsági jogsértések 30% -át a harmadik fél alkatrészei 2025-ben okozzák, ami az előző évhez képest aggasztót jelent. A számok a Verizon Data megsértési vizsgálatok 2025 -es jelentéséből származnak, és megmutatják, mennyire fontos a biztonsági stratégiákra összpontosítani, amelyek a külső interfészeket is tartalmazzák.

Ebben a digitális korszakban az AI gyorsan fejlődik a szoftverfejlesztésben. A piaci homokjelek becslései szerint az AI -kódolási ágazat USD -ről mintegy 4 milliárd dollárról majdnem 13 milliárd dollárra nő 2028 -ra. Ezen a ponton azonban világossá válik, hogy az AI által kínált hatékonysági nyereség nem jelentkezik új kockázatok nélkül. Az AI eszközök, mint például a GitHub Copilot és az Amazon Q Developer segítők a fejlesztőknek, de nem rendelkeznek emberi megítéléssel, és újra felhasználhatják a történeti gyengeségeket a kódraktárakban. Cyberscoop Figyelmeztetések, hogy ezek az eszközök túlterhelnek a klasszikus biztonsági eszközöket, mint például a SAST, a DAS és az SCA, és nem az AI-specifikus fenyegetésekre tervezték.

kockázatok a szoftver -ellátási láncban

De hogyan néz ki a helyzet a szoftver -ellátási láncokban? A generatív AI-t használó szervezeteknek adaptálniuk kell a kiberbiztonsági stratégiáikat a váratlan kockázatok korai szakaszában történő azonosításához. A hibák gyakran észrevétlenül maradnak.

Az AI integrálásával a szoftverfolyamatokba a támadási terület növekszik. A nem megfelelően tesztelt AI modellek helytelen költségeket hozhatnak létre, amelyek biztonsági kockázatot jelentenek. Biztonsági insider Hangsúlyozza, hogy a társaság és a Secure Your Ml modellek, és a Scour Scene összetevő. A vállalatoknak csak kb. 43% -a végez biztonsági vizsgálatot a kód és a bináris szinten, ami nemcsak figyelmen kívül hagyja a lehetséges kockázatokat, hanem még tovább erősíti őket.

stratégiák a kockázatcsökkentéshez

Mit kell tenni? A szervezeteknek alapvetően felülvizsgálják biztonsági stratégiáikat és adaptálniuk őket az új kihívásokhoz. Ez magában foglalja az AI modellek integritásának ellenőrzését, az AI által javasolt komponensek validálását, valamint a potenciális adatmérgezés felismerésére képes megfigyelési folyamatok ellenőrzését. A kiberbiztonság és a szoftverfejlesztés területeit szorosabban kell összekapcsolni a változó fenyegetés táj követelményeinek való megfelelés érdekében.

A kiberbiztonsági programnak tartalmaznia kell a jövőbeli kihívásokat, például a többtényes hitelesítés és a folyamatos fenyegetés-expozíció kezelése (CTEM) révén. A nulla bizalmi architektúra megvalósítása további védőmechanizmusként szolgálhat. A biztonsági csapatoknak felelősséget kell vállalniuk a teljes szoftver -ellátási láncért, hogy megakadályozzák az upstream eszközök elleni támadásokat, és biztosítsák a felhasznált adatok integritását.

Az AI integrálása a fejlesztési folyamatba elkerülhetetlen. A kihívás azonban annak biztosítása, hogy ezeket a technológiákat biztonságosan és hatékonyan alkalmazzák - mivel a biztonság nélküli műszaki forradalom gyorsan nagy veszélyt jelenthet.