Risker från AI i programvaruförsörjning: larmnivå röd för företag!

Risker från AI i programvaruförsörjning: larmnivå röd för företag!

Könnte nicht extrahiert werden, da der Text keine Adresse oder einen spezifischen Ort des Vorfalls enthält. - I den snabba teknikvärlden är säkerhet ett konstant ämne. Med tanke på den ökande spridningen av konstgjord intelligens (AI) och den progressiva utvecklingen inom mjukvaruindustrin blir det allt mer utmanande att hantera riskerna. Ett öppet brev från Patrick Opet, Ciso från JPMorgan Chase, illustrerar de pressande säkerhetsproblemen i branschen. Det betonar att 30% av säkerhetsöverträdelserna orsakas av tredjepartskomponenter 2025, vilket representerar oroande fördubbling jämfört med föregående år. Siffrorna kommer från Verizon Data Breach Investigations -rapporten 2025 och visar hur viktigt det är att fokusera på säkerhetsstrategier som också inkluderar externa gränssnitt.

I denna digitala era utvecklas AI snabbt inom mjukvaruutveckling. Enligt uppskattningar av marknadssandmärken kommer AI -kodningssektorn att växa från USD från cirka 4 miljarder dollar till nästan 13 miljarder dollar år 2028. Vid denna tidpunkt blir det dock tydligt att effektivitetsvinsten som AI kan erbjuda inte kommer utan nya risker. AI -verktyg som Github Copilot och Amazon Q -utvecklare hjälper utvecklare, men de har inte mänsklig bedömning och kan återanvända historiska svagheter i kodförvar. cyberscoop varnar för att dessa verktyg är överväldigande klassiska säkerhetsinstrument som SAST, DAS och SCA och inte utformade för AI-specifika hot.

risker i mjukvaruförsörjningskedjan

Men hur ser situationen ut i mjukvaruförsörjningskedjorna? Organisationer som använder Generative AI måste anpassa sina cybersecurity-strategier för att identifiera oväntade risker i ett tidigt skede, rapportera molnsäkerhet Med integrationen av AI i programvaruprocesser ökar attackområdet. Otestat testade AI -modeller kan generera felaktiga utgifter som visar sig vara en säkerhetsrisk. Security insider emphasizes that evil are and that Company and secure your ML models as well as any other software component. Endast cirka 43% av företagen genomför säkerhetsskanningar på koden och binär nivå, som inte bara ignorerar potentiella risker, utan ytterligare förstärker dem.

Strategier för riskreduktion

Vad ska göras? Organisationer måste grundläggande revidera sina säkerhetsstrategier och anpassa dem till de nya utmaningarna. Detta inkluderar att kontrollera integriteten hos AI -modeller, validering av komponenter som föreslagits av AI, såväl som övervakningsprocesserna som kan känna igen potentiell dataförgiftning. Områdena med cybersäkerhet och mjukvaruutveckling måste kopplas närmare för att uppfylla kraven i ett förändrat hotlandskap.

Ett cybersecurity-program bör innehålla framtida utmaningar, till exempel genom multifaktorautentisering och kontinuerlig hot exponeringshantering (CTEM). Implementeringen av en noll förtroendearkitektur kan tjäna som en ytterligare skyddsmekanism. Säkerhetsteam måste ta ansvar för hela programvaruförsörjningskedjan för att förhindra attacker på uppströms tillgångar och säkerställa integriteten för de använda uppgifterna.

Integrationen av AI i utvecklingsprocessen är oundviklig. Utmaningen är emellertid att se till att dessa tekniker används säkert och effektivt - eftersom en teknisk revolution utan säkerhet snabbt kan bli en stor fara.