በ AI የሚነዳ SDLCዎች ቀድሞውኑ እዚህ አሉ። AI ከአሁን በኋላ አይመጣም። ቀድሞውኑ እዚህ አለ። በIDEዎቻችን ውስጥ ኮድ ይጽፋል። ቤተ-መጻሕፍትን ይመርጣል። ይከፈታል pull requestsበእኛ ውስጥ ደረጃዎችን ያካሂዳል pipelineጥያቄው ገንቢዎች የ AI ቴክኖሎጂን ይጠቀማሉ ወይ የሚለው አይደለም። ጥያቄው ድርጅቶች ታይነትን፣ ቁጥጥርን እና እምነትን እንዴት እንደሚጠብቁ ነው።
ዘመናዊ የሶፍትዌር ልማት ቀድሞውኑ ወደ AI ዘመን ገብቷል
በመላው የምህንድስና ድርጅቶች ውስጥ፣ ገንቢዎች ቀድሞውኑ ተባባሪ አብራሪዎችን፣ የኮድ ረዳቶችን፣ በAI የሚሰሩ IDEዎችን፣ ውስጣዊ ወኪሎችን፣ ከMCP ጋር የተገናኙ መሳሪያዎችን እና ከጊዜ ወደ ጊዜ እየጨመረ የሚሄድ ራስን የቻሉ የስራ ፍሰቶችን እንደ ዕለታዊ የልማት ስራዎች አካል እየተጠቀሙ ነው። እንደ ሙከራ የተጀመረው በፍጥነት በሶፍትዌር ልማት የህይወት ዑደት ውስጥ ተካትቷል። በXygeni የተዘጋጀው የቅርብ ጊዜ የSafeDev Talk ማዕከላዊ ጭብጥ ይህ ነበር፡- “በ AI የሚነዳ SDLCዎች ቀድሞውንም እዚህ አሉ። አሁን ምን?"
ክፍለ ጊዜ አንድ ላይ ተሰብስቧል ሳም ስቴፓንያን, የ OWASP ዓለም አቀፍ የቦርድ አባል እና የ OWASP የለንደን ምዕራፍ መሪ፤ አሽዊኒ ሲዲሂ, የ OWASP ዓለም አቀፍ የቦርድ አባል እና የሳይበር ደህንነት መሪ በ AI-ተኮር አካባቢዎች ላይ ያተኮሩ፤ እና ዬሱስ ኩአድራዶ, በXygeni ዋና ሥራ አስፈፃሚ፣ በ ሉዊስ ሮድሪግዝዝ, በ Xygeni የምርምር ኦፊሰር።
በውይይቱ ወቅት የታየው ግልጽ መልእክት ነበር፡- የAppSec ውይይት በመሠረቱ ተለውጧል። የደህንነት ቡድኖች ከአሁን በኋላ በሶፍትዌር ልማት ውስጥ ለAI አጠቃቀም ዝግጅት እያደረጉ አይደለም። አስቀድመው እየተጠቀሙበት ነው።
ለ AI-Driven ቁልፍ ነጥቦች SDLCs
- AI ቀድሞውኑ በዘመናዊው ዓለም ውስጥ ተካትቷል SDLCበጋራ አብራሪዎች፣ በኮዲንግ ረዳቶች፣ በራስ ገዝ ወኪሎች እና በአይአይ-የተደገፉ የልማት መሳሪያዎች አማካኝነት።
- ባህላዊ የAppSec ሞዴሎች በAI ለሚመነጩ ኮድ፣ በቅዠት ለሚታዩ ጥገኝነቶች፣ ራሳቸውን የቻሉ የስራ ፍሰቶች ወይም በማሽን ፍጥነት ለሚሰሩ ስራዎች የተነደፉ አልነበሩም።
- የShadow AI ዋና የታይነት እና የአስተዳደር ፈተና እየሆነ መጥቷል CISየOS እና የAppSec ቡድኖች።
- በAI የታገዘ ልማት ፈጣን መርፌ፣ ተንኮል አዘል ጥገኝነቶች፣ የMCP አላግባብ መጠቀም እና የወኪል የስራ ፍሰቶችን ጨምሮ አዳዲስ የጥቃት ቦታዎችን ያስተዋውቃል።
- ድርጅቶች በታይነት፣ በባለቤትነት፣ በዝቅተኛ መብት እና ቀጣይነት ባለው ማረጋገጫ ዙሪያ የተገነቡ በአይአይ (AI) ላይ የተመሰረቱ የአስተዳደር ሞዴሎች ያስፈልጋቸዋል።
- ኢንዱስትሪው በፍጥነት ወደ ወኪልነት እየተሸጋገረ ነው SDLCየ AI ስርዓቶች የልማት ስራዎችን በንቃት የሚያከናውኑበት ቦታ።
ሙሉውን የSafeDev Talk ክፍለ ጊዜ ይመልከቱ፡ AI-Driven SDLCዎች ቀድሞውኑ እዚህ አሉ
ከዚህ በታች በክፍለ ጊዜው ወቅት ከተብራሩት ቁልፍ ግንዛቤዎች መካከል ጥቂቶቹ እነሆ፣ AI የAppSec የስጋት ሞዴልን እንዴት እየቀየረ እንደሆነ፣ ለምን እንደሆነ ጨምሮ CISኦስ በልማት አካባቢዎች ሁሉ ታይነትን እያጣ ነው፣ እና ድርጅቶች ቅድሚያ ሊሰጧቸው የሚገቡ ተግባራዊ የቁጥጥር ተግባራትን እያጡ ነው።
ለምን በአይአይ የሚነዳ SDLC የደህንነት ጉዳዮች በአሁኑ ጊዜ
በሶፍትዌር ልማት ውስጥ የ AI አጠቃቀም አብዛኛዎቹ የአስተዳደር ፕሮግራሞች ከሚላመዱት በላይ በፍጥነት እየተፋጠነ ነው። ድርጅቶች ከረዳት አብራሪዎች ወደ ራስ ገዝ ወኪሎች እየተሸጋገሩ ሲሄዱ፣ SDLC በባህላዊ የAppSec አቀራረቦች በመጠቀም በማሽን የሚመራ፣ ተለዋዋጭ እና ለመከታተል አስቸጋሪ እየሆነ መጥቷል።
ለብዙ CISየኦኤስ እና የአፕልሴክ መሪዎች፣ ተግዳሮቱ አሁን የአይአይ ወደ ልማት አካባቢዎች መግባት አለመምጣቱ ነው። ተግዳሮቱ አንዴ ከታየ በኋላ ታይነትን፣ የባለቤትነት ባህሪን እና የአሠራር ቁጥጥርን እንዴት መጠበቅ እንደሚቻል ነው።
ይህ ለውጥ ድርጅቶችን እንደገና እንዲያስቡበት እያስገደዳቸው ነው software supply chain securityየአስተዳደር ሞዴሎች፣ የገንቢ ታይነት እና በዘመናዊ የሶፍትዌር ልማት አካባቢዎች ውስጥ የመተማመን ሚና።
የ AI ጉዲፈቻ ከደህንነት አስተዳደር በበለጠ ፍጥነት እየተጓዘ ነው
በውይይቱ ወቅት ካሉት ጠንካራ ጭብጦች አንዱ ፍጥነት ነበር። ሉዊስ ሮድሪጌዝ በመክፈቻው ወቅት እንዳብራሩት፣ የ AI ከአሁን በኋላ በሙከራ ወይም በተናጠል የምርታማነት መሳሪያዎች ብቻ የተወሰነ አይደለም። ቀድሞውኑ በቀጥታ በልማት የስራ ፍሰቶች ውስጥ እየተሳተፈ ነው፡ ኮድ መጻፍ፣ ቤተ-መጻሕፍት መምረጥ፣ ከ ጋር መስተጋብር መፍጠር pipelineእና በሶፍትዌር መሠረተ ልማት ራሱ ውስጥ ከጊዜ ወደ ጊዜ እየሠራ ነው።
የፓናሊስቱን አባላት በጣም ያስገረመው የ AI ጉዲፈቻ መኖር ሳይሆን፣ ምን ያህል በስፋት እንደተስፋፋ፣ ብዙውን ጊዜ መደበኛ ታይነት ወይም አስተዳደር ሳይኖር። ሳም ስቴፓንያን በይፋዊ የደህንነት ፖሊሲ እና በተለይም በተቆጣጠሩ ኢንዱስትሪዎች ውስጥ በኢንጂነሪንግ ቡድኖች ውስጥ በሚሆነው ነገር መካከል እየጨመረ የመጣውን አለመግባባት ገልጸዋል። አንዳንድ ድርጅቶች አሁንም "AI እየተጠቀሙ አይደለም" ይላሉ፣ ገንቢዎች ደግሞ ተባባሪ አብራሪዎችን፣ ረዳቶችን እና የAI መሳሪያዎችን በዕለት ተዕለት የስራ ፍሰታቸው ውስጥ እያዋሃዱ ነው።
በተመሳሳይ ጊዜ፣ ብዙ ድርጅቶች አሁንም ለመቀበል እየታገሉ ያሉበትን እውነታ ጠቁመዋል፤ የ AI ጉዲፈቻን ለማስወገድ የሚሞክሩ ኩባንያዎች እንኳን አሁንም በኃይል እየተጠቀሙበት ያሉ ተቃዋሚዎችን ያጋጥሟቸዋል። ያ ውጥረት ብዙ የደህንነት መሪዎች አሁን በሶፍትዌር ልማት አካባቢዎች ውስጥ እንደ Shadow AI፣ ከተቋቋሙ የአስተዳደር ሞዴሎች ውጭ የሚሰሩ የAI ስርዓቶች ብለው የሚጠሩትን እየፈጠረ ነው።
አሽዊኒ ሲዲ ሌላ አስፈላጊ አመለካከት ጨምራለች። የሚያሳስባት ነገር የጉዲፈቻ ፍጥነት ብቻ ሳይሆን በአርቴፊሻል ኢንተለጀንስ የተፈጠረ ኮድን በተመለከተ የአሠራር ንፅህና አለመኖር ነው። በውይይቱ ወቅት፣ ድርጅቶች ብዙውን ጊዜ አርቴፊሻል ኢንተለጀንስ አስተዋፅዖ ባደረገበት ቦታ፣ ለምን የተወሰነ ኮድ እንዳወጣ ወይም እነዚያ እንዴት እንደሚወጡ እንዴት አስተማማኝ መገለጫ እንደሌላቸው አጉልታ ገልጻለች።cisionዎች በኋላ መገምገም እና መረጋገጥ አለባቸው። አንድምታው ጉልህ ነው፡ የልማት ቡድኖች ከሰው በላይ የሆኑ አስተዋፅዖ አበርካቾችን ወደ ውስጥ እያስተዋወቁ ነው SDLCነገር ግን አብዛኛዎቹ የአስተዳደር እና የግምገማ ሞዴሎች አሁንም የሰው ልጅ ደራሲነት ብቻ ነው የሚወስዱት።
የአዕምሮ ንቃተ ህሊና ልማትን ብቻ አያፋጥንም። አደጋ እንዴት እንደሚገባ ይለውጣል SDLC
AI በሶፍትዌር ልማት የስራ ፍሰቶች ውስጥ ሲካተት፣ የጥቃቱ ገጽታ ከባህላዊ የAppSec ግምቶች በላይ ይስፋፋል። ፓነሉ በተደጋጋሚ ወደ አንድ ማዕከላዊ ሀሳብ ተመልሷል፡ አብዛኛዎቹ የደህንነት ፕሮግራሞች የተገነቡት በሰው ፍጥነት በሚሰሩ በሚታወቁ አደጋዎች ዙሪያ ነው። AI ሁለቱንም ሁኔታዎች በአንድ ጊዜ ይለውጣል።
የደህንነት ቡድኖች ከአሁን በኋላ በሰው የተፃፈ ኮድ ብቻ እየገመገሙ አይደለም። በAI የሚመነጩ ጥገኝነቶችን፣ ፈጣን የመርፌ አደጋዎችን፣ ራስን በራስ የማስተዳደር የስራ ፍሰቶችን፣ ከMCP ጋር የተገናኘ መሳሪያ፣ የAI ተሰኪዎች እና ከማሽን ፍጥነት ጋር እየታገሉ ነው። CI/CD መገደል።
አሽዊኒ ሲዲሂ እንደገለጹት፣ መሰባበር የሚጀምረው የመጀመሪያው ፅንሰ-ሀሳብ ባህላዊው የእምነት ወሰን ራሱ ነው። የ AI ስርዓቶች በከፍተኛ የህዝብ ኮድ መጠን ላይ የሰለጠኑ ናቸው፣ አብዛኛዎቹ አስተማማኝ ያልሆኑ፣ ጊዜ ያለፈባቸው ወይም ሙሉ በሙሉ ማረጋገጥ የማይቻል ናቸው። በዚህም ምክንያት ድርጅቶች በታመኑ ወሰኖች ውስጥ ወይም ውጭ ምን እንደሚቀመጥ በግልጽ የመግለጽ ችሎታቸውን ያጣሉ።
በተጨማሪም የ AI የአደጋ ሞዴሊንግ ባህሪን በመሠረታዊነት እንደሚለውጠው አፅንዖት ሰጥታለች ምክንያቱም እነዚህ ስርዓቶች የማይንቀሳቀሱ አይደሉም። ባህላዊ የጊዜ-በጊዜ የደህንነት ግምገማዎች የ AI ስርዓቶች ያለማቋረጥ በሚሻሻሉበት፣ በሚላመዱበት እና ባህሪን በተለዋዋጭነት በሚያመቻቹባቸው አካባቢዎች አይቆዩም።
ጄሱስ ኩአድራዶ ችግሩን ከሶፍትዌር አቅርቦት ሰንሰለት አንፃር አቅርቧል። በክፍለ ጊዜው ወቅት ከተብራሩት በጣም ግልጽ ምሳሌዎች አንዱ በአይአይ የተጠቆሙ ጥገኝነቶችን ያካትታል። ገንቢዎች በአይአይ የመነጩ የጥቅል ምክሮችን በራስ-ሰር ይቀበላሉ፣ ብዙውን ጊዜ አነስተኛ ወይም ምንም የማረጋገጫ ሂደት ሳይኖር። ይህ ሙሉ በሙሉ አዲስ የጥቃት መንገድ ይፈጥራል።
በፓነሉ ወቅት እንደተብራራው፣ አጥቂዎች በትላልቅ የቋንቋ ሞዴሎች የተፈጠሩ ቅዠት ያላቸውን የጥቅል ስሞችን መለየት፣ እነዚያን ፓኬጆች በሕዝብ ማከማቻዎች ውስጥ መመዝገብ እና ገንቢዎች ወይም የ AI ወኪሎች በራስ-ሰር እስኪጭኗቸው መጠበቅ ይችላሉ።
ይህ ከባህላዊው ጀርባ ያሉትን ግምቶች በእጅጉ ይለውጣል SCA ፕሮግራሞች። የደህንነት ቡድኖች ከአሁን በኋላ የሚታወቁ ተጋላጭነት ያላቸውን ጥገኞች ብቻ አያስተናግዱም። ከደቂቃዎች በፊት ሊታዩ የሚችሉ እና በተለይ በAI-የታገዘ የስራ ፍሰቶች ላይ የተነደፉ ተንኮል አዘል ባህሪያትን የያዙ ጥገኞችን እያጋጠሟቸው ነው።
ውይይቱ ጥቃቶች በልማት አካባቢዎች ውስጥ ሙሉ በሙሉ አዲስ ቦታዎችን እንዴት ኢላማ ማድረግ እንደጀመሩም ዳስሷል። በአስተያየቶች ውስጥ ፈጣን መርፌ፣ ለኤጀንቶች የተመረዙ የመመሪያ ፋይሎች፣ ተንኮል አዘል የኤምሲፒ ግንኙነቶች እና የተዛቡ የAI የስራ ፍሰቶች ሁሉም ተጨባጭ የጥቃት ቬክተሮች እየሆኑ መጥተዋል። ውጤቱም ከባህላዊ የAppSec ፕሮግራሞች መጀመሪያ ከተነደፉት የበለጠ ሰፊ፣ ፈጣን እና በጣም ተለዋዋጭ የሆነ የስጋት ሞዴል ነው።
CISኦኤስ በመላው እይታ እያጡ ነው SDLC
ታይነት በውይይቱ ወቅት ከዋና ዋና ጭብጦች አንዱ ሆነ። ሉዊስ ሮድሪጌዝ በክፍለ ጊዜው ወቅት እንዳጠቃለለው፣ ብዙ የደህንነት መሪዎች ገንቢዎቻቸው የትኞቹን የ AI መሳሪያዎች እየተጠቀሙ እንደሆነ፣ በ AI የመነጨ ኮድ ወደ ማከማቻዎች እየገባ እንደሆነ ወይም የትኞቹ ወኪሎች ከእሱ ጋር መስተጋብር እየፈጠሩ እንደሆነ አያውቁም። pipelineዎች እና መሠረተ ልማት።
ፓነሉ ይህንን የShadow IT ወደ Shadow AI የተለወጠበት ሁኔታ እንደሆነ ገልጿል። ነገር ግን ከቀደሙት ትውልዶች ያልተፈቀዱ የመሳሪያ መሳሪያዎች በተለየ መልኩ፣ እነዚህ ስርዓቶች በልማት ውስጥ በንቃት ይሳተፋሉ።cisአየኖች። ኮድ ያመነጫሉ፣ ጥገኛዎችን ይመርጣሉ፣ ከመሠረተ ልማት ጋር ይገናኛሉ፣ እና በገንቢዎች ስም የአሠራር ምርጫዎችን እያደረጉ ነው።
ሳም ስቴፓንያን ሌላ ወሳኝ ፈተናን አጉልቶ አሳይቷል፤ ይህም የባለቤትነት መብት ነው። በAI የሚመነጨው ኮድ እየተለመደ ሲሄድ፣ ድርጅቶች የተወሰነ እርምጃ ማን (ወይም ምን) እንዳስከተለ በግልጽ የመወሰን ችሎታቸውን ያጣሉ።
ይህ የመከታተል ችሎታ ማጣት የአስተዳደርም ሆነ የአሠራር ችግሮችን ይፈጥራል። ቡድኖች በሰው ልጅ እና በ AI የተፈጠረ ባህሪን በአስተማማኝ ሁኔታ መለየት ካልቻሉ፣ የክስተት ምላሽ፣ የኦዲት እና የደህንነት ግምገማ ሁሉም በከፍተኛ ሁኔታ የተወሳሰቡ ይሆናሉ።
ውይይቱም በAI የመነጨውን ውጤት ከመጠን በላይ የመተማመን አዝማሚያን ነክቷል። ገንቢዎች ብዙውን ጊዜ በAI የመነጨው ኮድ በራስ መተማመን እና ተግባራዊ ስለሚመስል ደህንነቱ የተጠበቀ መሆን አለበት ብለው ያስባሉ። ነገር ግን ሳም እንዳመለከተው፣ እነዚህ ስርዓቶች በተደጋጋሚ ባልተረጋገጡ የህዝብ ምሳሌዎች ላይ የሰለጠኑ ሲሆኑ በከፍተኛ በራስ መተማመን ተጋላጭ ወይም ሙሉ በሙሉ በቅዠት የተሞሉ ውጤቶችን ሊያስገኙ ይችላሉ። ይህ አደገኛ ጥምረት ይፈጥራል፡ የተገደበ ታይነት፣ የባለቤትነት መቀነስ እና በስርዓት ድርጅቶች ላይ ያለው እምነት መጨመር ሙሉ በሙሉ የማይረዱ ናቸው።
ኢንዱስትሪው በጸጥታ ወደ ወኪሉ እየተንቀሳቀሰ ነው SDLCs
ከውይይቱ በጣም አስፈላጊ ክፍሎች አንዱ ከኮፒቶሪዎች ወደ ራስ ገዝ ወኪሎች በሚደረገው ሽግግር ላይ ያተኮረ ነበር። የፓናል ተሳታፊዎቹ ኢንዱስትሪው በፍጥነት እንደ ወኪል ሊገለጽ ወደሚችል ነገር እየተጓዘ መሆኑን ተስማምተዋል። SDLCየAI ስርዓቶች ኮድን ብቻ ሳይሆን በሶፍትዌሩ የህይወት ዑደት ውስጥ በንቃት እርምጃዎችን የሚወስዱባቸው አካባቢዎች።
የ AI ስርዓቶች መከፈት ጀምረዋል pull requestsሙከራዎችን ያከናውናሉ፣ ውጫዊ መሳሪያዎችን ይጥቀሱ፣ መሠረተ ልማትን ያሻሽሉ፣ ከኤፒአይዎች ጋር መስተጋብር ይፍጠሩ እና በልማት አካባቢዎች ውስጥ በራስ-ሰር ይሰራሉ። በሌላ አነጋገር፣ AI ከረዳት ወደ ኦፕሬተር እየተሸጋገረ ነው።
ይህ ለውጥ የደህንነት ሞዴሉን በመሠረታዊነት ይለውጠዋል። ውይይቱ እየተዳሰሰ ሲሄድ፣ ድርጅቶች ለAI ወኪሎች ማንነት፣ ዝቅተኛ መብት ባላቸው ተደራሽነት፣ ኦዲት ማድረግ፣ የሰው ቁጥጥር፣ የተፈረሙ እርምጃዎች እና በAI ባህሪ ውስጥ ቀጣይነት ያለው ታይነት ላይ ያተኮሩ ሙሉ በሙሉ አዲስ የአስተዳደር አቀራረቦችን ሊፈልጉ ይችላሉ።
በክፍለ ጊዜው ወቅት የተብራራ አንድ በተለይ አስደናቂ ምሳሌ የተመደበለትን ዓላማ ለማሳካት በገንቢ ጣቢያ ላይ የመጨረሻ ነጥብ የደህንነት ጥበቃዎችን ለማሰናከል የሚሞክር የAI ስርዓትን ያካትታል።
ይህ ምሳሌ ስለ AI-ተኮር አካባቢዎች አንድ አስፈላጊ እውነታ ያሳያል፡ እነዚህ ስርዓቶች ለደህንነት ወሰኖች የግድ ሳይሆን ለግቦች ያመቻቻሉ። ባህላዊው AppSec የተገነባው የሰውን ስህተቶች በመከታተል ላይ ነው። የሚቀጥለው የAppSec ትውልድ በራስ ገዝ ባህሪን ማስተዳደር እየጨመረ ይሄዳል።
ለምን AI-Aware AppSec የዜሮ ትረስት አቀራረብን ይፈልጋል
በSafeDev Talk ውስጥ የተብራሩት ብዙዎቹ ጭብጦች ወደ ምን እየተደረገ እንዳለ ከሚደረገው ሰፊ ለውጥ ጋር በቅርበት ይጣጣማሉ ዚጌኒ ለAI-ዘመን ዜሮ ትረስት በማለት ይገልጸዋል SDLC: ምንም ነገር አትመኑ፣ ሁሉንም ነገር ያረጋግጡ፣ የ AI እራሱን ጨምሮ። በXygeni የመድረክ አቀራረብ ላይ እንደተገለጸው፣ AI የጥቃት ገጹን በበርካታ ንብርብሮች በአንድ ጊዜ ያሰፋዋል፡
- የመጀመሪያ ወገን ኮድ፣
- ጥገኝነቶች፣
- CI/CD pipelines,
- የ AI ሞዴሎች እና ወኪሎች፣
- እና የገንቢ አካባቢዎች።
ከእነዚህ አካባቢዎች ውስጥ ብዙዎቹ ለባህላዊው የAppSec መሳሪያዎች በአብዛኛው የማይታዩ ሆነው ይቆያሉ። ተግዳሮቱ ለተጋላጭነት ኮድን መቃኘት ብቻ አይደለም። ድርጅቶች በAI የሚመነጩ ጥገኝነቶችን፣ በገንቢ አካባቢዎች ውስጥ የAI እንቅስቃሴን፣ የወኪል ባህሪን፣ ከAI ጋር የተገናኘ መሠረተ ልማትን እና በማሽን ፍጥነት የሚከሰቱ የሶፍትዌር አቅርቦት ሰንሰለት ግንኙነቶችን ታይነት እየጨመረ መጥቷል።
ለዚህም ነው እንደ AI ክምችት፣ AI-aware ያሉ ፅንሰ ሀሳቦች ASPM, AI-SPM እና የገንቢ አካባቢ አስተዳደር በፍጥነት ለዘመናዊ የAppSec ውይይቶች ማዕከላዊ እየሆኑ መጥተዋል።
የ SDLC ተቀይሯል
የSafeDev Talk አንድ ነገር በጣም ግልጽ አድርጓል፡ AI ቀድሞውኑ በውስጠኛው ውስጥ ተካትቷል SDLC. ኢንዱስትሪው በአይአይ (AI) የታገዘ ልማት ይካሄድ እንደሆነ ከአሁን በኋላ እያወራ አይደለም። ያ ሽግግር በሁሉም መጠን ባሉ የምህንድስና ድርጅቶች ውስጥ እየተካሄደ ነው።
አሁን ያለው እውነተኛ ፈተና እየጨመረ በሚሄድ ራስን በራስ የማስተዳደር የልማት አካባቢዎች ውስጥ ታይነትን፣ አስተዳደርን፣ የባለቤትነት መብትን እና የአሠራር ቁጥጥርን መጠበቅ ነው።
የ AI ተቀባይነት እየጨመረ ሲሄድ፣ በመተማመን ወሰኖች፣ በሰው ልጅ ደራሲነት፣ በሶፍትዌር አመጣጥ እና በቋሚ የአስተዳደር ሞዴሎች ዙሪያ ያሉ ባህላዊ የAppSec ግምቶች መፈራረሳቸውን ይቀጥላሉ።
በፍጥነት የሚላመዱ ድርጅቶች የግድ የ AI አጠቃቀምን የሚያዘገዩት ላይሆኑ ይችላሉ። በ AI ላይ የተመሠረተ የሶፍትዌር ልማትን ቀድሞውኑ በሚንቀሳቀስበት ፍጥነት መረዳት፣ ማስተዳደር እና ማረጋገጥ የሚችሉ እነሱ ይሆናሉ።
ውይይቱን በ OWASP Global AppSec EU Vienna ይቀጥሉ
በAI-ድራይቭ ዙሪያ የተደረገ ውይይት SDLC ደህንነት ገና እየተጀመረ ነው። Xygeni እነዚህን ርዕሶች በቪየና በሚገኘው OWASP Global AppSec EU ማሰስ ይቀጥላል፣ ቡድኑም በAI-awareness AppSec ላይ ስለሚወያዩበት፣ software supply chain security፣ የ AI አስተዳደር እና የወኪል ልማት አካባቢዎች ብቅ ያሉ አደጋዎች።
እየተሳተፉ ከሆነ OWASP Global AppSec EU, በቪየና የሚገኘውን የXygeni ቡድን በቡዝ G-08 ያግኙ!
