Risico's van AI in softwarevoorraden: alarmniveau rood voor bedrijven!

Risico's van AI in softwarevoorraden: alarmniveau rood voor bedrijven!

Könnte nicht extrahiert werden, da der Text keine Adresse oder einen spezifischen Ort des Vorfalls enthält. - In de snelle wereld van Technologie is beveiliging een constant onderwerp. Gezien de toenemende verspreiding van kunstmatige intelligentie (AI) en de progressieve ontwikkelingen in de software -industrie, wordt het steeds groter wordend om de risico's te beheren. Een open brief van Patrick Opet, CISO van JPMorgan Chase, illustreert de dringende beveiligingsproblemen in de industrie. Het benadrukt dat 30% van de beveiligingsovertredingen wordt veroorzaakt door componenten van derden in 2025, wat zorgwekkende verdubbeling vertegenwoordigt in vergelijking met het voorgaande jaar. De cijfers komen van het Verizon Data Breach Investigations Report 2025 en laten zien hoe belangrijk het is om zich te concentreren op veiligheidsstrategieën die ook externe interfaces omvatten.

In dit digitale tijdperk ontwikkelt AI zich snel in softwareontwikkeling. Volgens schattingen van marktsandmerken zal de AI -coderingssector van USD groeien van ongeveer $ 4 miljard naar bijna $ 13 miljard in 2028. Op dit punt wordt echter duidelijk dat de efficiëntiewinst die AI kan bieden niet zonder nieuwe risico's zal komen. AI -tools zoals GitHub Copilot en Amazon Q Developer helpen ontwikkelaars, maar ze hebben geen menselijk oordeel en kunnen historische zwakke punten in code -repositories hergebruiken. cyberscoop waarschuwt dat deze tools overweldigende klassieke beveiligingsinstrumenten zoals Sast, Das en SCA en niet ontworpen voor AI-specifieke bedreigingen.

Risico's in de Software Supply Chain

Maar hoe ziet de situatie eruit in de softwarevoedingsketens? Organisaties die generatieve AI gebruiken, moeten hun cybersecurity-strategieën aanpassen om onverwachte risico's in een vroeg stadium te identificeren, rapporteren Met de integratie van AI in softwareprocessen neemt het aanvalsgebied toe. Onvoldoende geteste AI -modellen kunnen onjuiste kosten genereren die een beveiligingsrisico blijken te zijn. beveiligingsinsider Nadrukken dat kwaad is en die andere software en die andere software beveiligen en die component. Slechts ongeveer 43% van de bedrijven voert beveiligingsscans uit op de code en het binaire niveau, wat niet alleen potentiële risico's negeert, maar ze zelfs nog verder versterkt.

Strategieën voor risicoreductie

Wat moet er worden gedaan? Organisaties zijn verplicht om hun beveiligingstrategieën fundamenteel te herzien en aan te passen aan de nieuwe uitdagingen. Dit omvat het controleren van de integriteit van AI -modellen, de validatie van door AI voorgestelde componenten, evenals de monitoringprocessen die potentiële gegevensvergiftiging kunnen herkennen. De gebieden van cybersecurity en softwareontwikkeling moeten nauwer worden gekoppeld om te voldoen aan de vereisten van een veranderend landschap.

Een cybersecurity-programma moet toekomstige uitdagingen omvatten, bijvoorbeeld door multi-factor authenticatie en Continuous Threat Exposure Management (CTEM). De implementatie van een nul trust -architectuur zou kunnen dienen als een extra beschermend mechanisme. Beveiligingsteams moeten de verantwoordelijkheid nemen voor de hele softwarevoedingsketen om aanvallen op stroomopwaartse activa te voorkomen en de integriteit van de gebruikte gegevens te waarborgen.

De integratie van AI in het ontwikkelingsproces is onvermijdelijk. De uitdaging is echter om ervoor te zorgen dat deze technologieën veilig en efficiënt worden gebruikt - omdat een technische revolutie zonder beveiliging snel een groot gevaar kan worden.