Öryggisáhætta gervigreindar: Það sem DevSecOps teymi verða að vita til að tryggja gervigreindarkerfi
Öryggisáhætta tengd gervigreind takmarkast ekki lengur við hegðun líkana eða friðhelgi gagna. Í dag hefur hún einnig áhrif á hvernig hugbúnaður er skrifaður, yfirfarinn, smíðaður og afhentur. Þegar gervigreindarforritunartól, umboðsmenn gervigreindarkerfi og gervigreindarknúnir vinnuflæði koma inn á markaðinn... SDLC, DevSecOps teymi standa frammi fyrir nýrri tegund áhættu: hraðari kóðun, hraðari sjálfvirkni og hraðari mistök.
Þetta þýðir þó ekki að teymi ættu að hægja á innleiðingu gervigreindar. Þess í stað þurfa þau öryggisráðstafanir sem passa við hraða þróunar með gervigreind. Í þessari handbók útskýrum við mikilvægustu öryggisáhættu gervigreindar, hvernig þær birtast í raunverulegum verkferlum verkfræðinnar og hvernig teymi geta dregið úr váhrifum á kóða, ósjálfstæði, leyndarmál, pipelines og umboðsmenn.
Til að fá víðtækari yfirsýn yfir hvernig gervigreind breytir ógnarlandslaginu, sjá leiðbeiningar okkar um AI netöryggi.
Hverjar eru öryggisáhættur gervigreindar?
Öryggisáhætta gervigreindar eru veikleikar, ógnir eða bilunarhamir sem koma upp þegar gervigreind er hönnuð, þjálfuð, samþætt eða notuð í raunverulegum kerfum. Þessar áhættur geta haft áhrif á líkön, gögn, leiðbeiningar, forritaskil (API), kóða, pipelines, og verkfærin sem tengja þau saman.
The Leiðbeiningar NCSC um gervigreind og netöryggi útskýrir að netöryggi sé kjarnaforsenda fyrir öruggum og áreiðanlegum gervigreindarkerfum. Á sama hátt NIST AI áhættustjórnunarrammi veitir fyrirtækjum skipulag til að stjórna áhættu tengdri gervigreind með stjórnun, mælingum og hagnýtum eftirliti.
Fyrir DevSecOps teymi er vandamálið sértækara. Gervigreind er nú hluti af afhendingarkeðjunni fyrir hugbúnað. Hún skrifar kóða, leggur til ósjálfstæði, býr til stillingar, kallar á API og virkar stundum sjálfstætt. Þar af leiðandi verður að meðhöndla öryggisáhættu gervigreindar innan... SDLC, ekki aðeins á líkanlaginu.
Af hverju öryggisáhætta gervigreindar er önnur núna
Hefðbundnar netöryggisáhættur stafa yfirleitt af kóða sem skrifuð er af mönnum, viðkvæmum pakka, veikum innskráningarupplýsingum eða rangri uppsetningu innviða. Þessar áhættur eru enn til staðar. Hins vegar breytir gervigreind því hversu fljótt þær birtast og hversu erfitt er að greina þær.
Kóði sem gervigreind býr til gæti litið rétt út en samt ekki náð heimildarprófunum. Aðstoðarmaður gervigreindarforritunar gæti bent til viðkvæms pakka. Verkflæði í umboðsmanni gæti kallað á rangt tól, nálgast ranga skrá eða afhjúpað leyndarmál í skrá. Að auki eru gervigreindarkerfi oft háð samhengi, fyrirmælum, tengjum og ytri tólum, sem skapar fleiri staði þar sem öryggi getur mistekist.
The OWASP topp 10 fyrir LLM umsóknir varpar ljósi á áhættur eins og hraðvirka innspýtingu, birtingu viðkvæmra upplýsinga, vandamál í framboðskeðjunni og óhóflega umboðsmennsku. Þessir flokkar eru gagnlegir vegna þess að þeir tengja hegðun gervigreindar við raunveruleg öryggisvandamál í forritum.
Með öðrum orðum, öryggisáhætta gervigreindar snýst ekki bara um líkanið. Hún snýst um allt kerfið í kringum líkanið.
Helstu öryggisáhættur gervigreindar fyrir DevSecOps teymi
Hér að neðan eru þær áhættur sem skipta mestu máli þegar gervigreind er notuð í þróun, AppSec og CI/CD vinnuflæði.
1. Öryggisbrellur í kóða sem myndaður er af gervigreind
Gervigreindarforritunartól geta búið til kóða sem virkar en er ekki öruggur. Til dæmis geta þau búið til SQL fyrirspurnir án viðeigandi færibreyta, sleppt innsláttarstaðfestingu eða innleitt veika auðkenningarrökfræði.
Þetta gerist vegna þess að mörg gervigreindarkerfi búa til líkleg kóðamynstur byggð á þjálfunargögnum. Hins vegar er líklegur kóði ekki alltaf öruggur kóði. Í reynd gæti líkanið endurskapað óörugg dæmi þar sem þau eru algeng í opinberum gagnasöfnum.
Algeng dæmi eru:
- SQL innspýting
- Handrit á milli staða
- Heimildarprófanir vantar
- Léleg meðhöndlun lotu
- Óörugg afraðvæðing
- Vantar CSRF vörn
Þess vegna ætti að meðhöndla kóða sem myndaður er með gervigreind sem ótraustan þar til hann er samþykktur. SAST, stefnuathuganir og endurskoðun.
Tillaga að innri tengli: tengdu þennan hluta við færsluna þína á AI SAST.
2. Áhætta í framboðskeðju og ósjálfstæði
Gervigreindartól búa ekki aðeins til kóða. Þau leggja einnig til pakka, útgáfur, forskriftir og uppsetningarskipanir. Þetta býr til beina leið frá tillögum um gervigreind að áhættu í framboðskeðju hugbúnaðar.
Til dæmis gæti gervigreindartól lagt til:
- Úrelt pakki
- Tegundarvilla sem hefur verið byggð á ósjálfstæði
- Ofskynjað pakkaheiti
- Pakki með grunsamlegum uppsetningarforskriftum
- Bókasafn sem er viðkvæmt en samt mikið notað
Þar að auki geta árásarmenn nýtt sér þessa hegðun með því að skrá pakkanöfn sem gervigreindartól eru líkleg til að finna upp. Þessi áhætta er oft kölluð „slopsquatting“. Hún breytir ofskynjunum í pakkaframboðskeðjuárás.
Til að draga úr þessari áhættu þurfa liðin SCA, uppgötvun spilliforrita, framfylgd stefnu um ósjálfstæði og greining á aðgengi. Þeir ættu einnig að nota merki um misnotkun eins og EPSS og virka nýtingarupplýsingar frá CISSkrá yfir þekktar misnotaðar veikleikar.
3. Leyndarmál í gervigreindarvinnuflæði afhjúpuð
Að afhjúpa leyndarmál er ein hagnýtasta öryggisáhætta gervigreindar. Forritarar líma oft samhengi inn í gervigreindartól. Það samhengi getur innihaldið API-lykla, tákn, innskráningarupplýsingar, vefslóðir eða innri stillingar.
Að auki getur kóði sem gervigreind býr til innihaldið staðgengla sem líta út fyrir að vera raunverulegir, eða verra, afritað leyndarmál aftur í frumskrár, pipeline forskriftir eða skrár. Þegar leyndarmál komast inn í Git sögu eða CI/CD skrár, þær geta verið nothæfar lengi eftir upprunalegu commit.
Algengir útsetningarpunktar eru meðal annars:
- Spyrjasaga
- Búinn til kóða
- fara commits
- CI/CD logs
- IaC skrár
- Myndir af ílátum
- Sameiginleg vinnusvæði
Þess vegna ættu teymi að sameina IDE-stigs skönnun, pre-commit athuganir, skannanir á sögu geymslu, CI/CD skönnun á skrám og sjálfvirk afturköllun.
Tillaga að innri tengli: tengdu þennan hluta við leynilegt öryggisefni þitt eða tengt efni.
4. Misnotkun gervigreindarumboðsmanna og verkfæra
Umboðsmaður gervigreind kynnir nýtt áhættulag því að aðilar leggja ekki aðeins til aðgerðir. Þeir geta gripið til aðgerða.
Gervigreindarumboðsmaður getur keyrt skelskipanir, breytt skrám, kallað á API, opnað pull requests, breyta CI vinnuflæði eða hafa samskipti við skýjaþjónustu. Þó að þetta skapi mikla framleiðniaukningu, þá eykur það einnig líkurnar á mistökum.
Helstu áhættur eru:
- Óörugg skeljarkeyrsla
- Ofnotaðir API-lyklar
- Óheimilar breytingar á kóða
- Röng stilling á MCP eða API tengi
- Verkfæraköll utan samþykkts gildissviðs
- Aðgangur að umhverfinu umfram það sem verkefnið krefst
Topp 10 flokkurinn í OWASP LLM fyrir of mikla umboðsmennsku er sérstaklega viðeigandi hér. Ef umboðsmaður hefur of mikinn aðgang getur röng skipun, skjót innspýting eða brotið tól orðið að raunverulegum öryggisatburði.
5. CI/CD og Pipeline Áhætta
Gervigreindarframleiddur kóði nær að lokum til pipelineÁ þeim tímapunkti færist áhætta frá frumkóða yfir í byggingar, gripi, leyndarmál, ósjálfstæði og verkflæði í dreifingu.
Til dæmis gæti breyting með aðstoð gervigreindar:
- Bæta við óöruggu smíðaskrefi
- Breyta GitHub aðgerðaverkflæði
- Sækja skaðlegan pakka við uppsetningu
- Prenta leyndarmál í byggingarskrár
- Slökkva á öryggisstýringu
- Breyta dreifingarrökfræði
Þar af leiðandi, CI/CD Öryggi verður nauðsynlegt fyrir innleiðingu gervigreindar. Pipeline guardrails ætti að loka fyrir óörugg mynstur áður en þau komast í framleiðslu. Fyrir ítarlegri upplýsingar, sjá efni okkar á CI/CD öryggi og software supply chain security.
6. Gagnaleki og skjót innspýting
Hraðinnspýting er ein þekktasta öryggisáhætta gervigreindar, en hún er oft misskilin. Þetta er ekki bara vandamál sem tengist spjallþjónum. Það getur haft áhrif á hvaða gervigreindarvinnuflæði sem tekur við utanaðkomandi inntaki og notar það síðan til að leiðbeina aðgerðum.
Til dæmis getur lýsing á illgjarnu vandamáli, README skrá, stuðningsmiði eða skjölunarsíða um tengsl innihaldið faldar leiðbeiningar. Ef gervigreindarumboðsmaður les þetta efni og fylgir því getur árásaraðilinn haft áhrif á verkfæraköll, kóðabreytingar eða aðgang að gögnum.
Gagnaleki getur gerst á svipaðan hátt. Líkanið gæti afhjúpað viðkvæmt samhengi, tekið saman einkaskrár eða sent trúnaðargögn til utanaðkomandi þjónustu. Þess vegna þurfa gervigreindarkerfi skjót síun, úttaksstýringar, takmarkanir á verkfærum og skýr mörk um hvaða gögn þau hafa aðgang að.
Öryggisáhætta gervigreindar um allt land SDLC
Öryggisáhættu vegna gervigreindar birtist á mismunandi stigum hugbúnaðarlífsferilsins. Lykilatriðið er að tryggja hvert stig, ekki bara lokaútgáfu forritsins.
| SDLC Stage | Öryggisáhætta gervigreindar | Dæmi | Ráðlagður stjórnun |
|---|---|---|---|
| IDE | Óöruggur kóði sem búinn er til með gervigreind | Aðstoðarmaður í gervigreind leggur til óörugga auðkenningarrökfræði. | Rauntíma SAST og örugg kóðunarendurgjöf. |
| Commit | Leyndarmál afhjúpuð | Tákn birtist í mynduðum kóða eða commit sögu. | Uppgötvun leyndarmála, pre-commit ávísanir og sjálfvirk afturköllun. |
| Pull Request | Stefnumótun | Búinn kóði breytir reglum um aðgangsstýringu án yfirferðar. | PR guardrails og framfylgd stefnu. |
| Byggja | Illgjarn ósjálfstæði | Pakki sem gervigreind mælir með inniheldur grunsamlega uppsetningarhegðun. | SCA, uppgötvun spilliforrita og athuganir á stefnu um ósjálfstæði. |
| CI/CD | Pipeline meðferð | Umboðsmaður breytir verkflæðisskrám eða dreifingarforskriftum. | CI/CD öryggiseftirlit og fráviksgreining. |
| Runtime | Tafarlaus innspýting eða gagnaleki | Utanaðkomandi inntak veldur því að verkflæði gervigreindar afhjúpar viðkvæmt samhengi. | Skjót eftirlit, aðgangstakmarkanir og eftirlit. |
Öryggisáhætta gervigreindar samanborið við hefðbundna netöryggisáhættu
Hefðbundin netöryggi skiptir enn máli. Hins vegar bætir gervigreind við nýjum hegðunarmynstrum sem krefjast mismunandi stýringa.
| Þáttur | Hefðbundin netöryggisáhætta | Öryggisáhætta gervigreindar |
|---|---|---|
| code | Mannskrifaðir veikleikar. | Óörugg mynstur mynduð af gervigreind á meiri hraða. |
| Ósjálfstæði | Þekkt viðkvæm pakka. | Ofskynjaðar, illgjarnar eða óöruggar pakkar sem eru lagðir til af gervigreind. |
| Secrets | Skilríki óvart committekið af forriturum. | Leyndarmál afrituð í fyrirmæli, myndaðan kóða eða skrár. |
| Verkfæri | Handvirk misnotkun á forritartólum. | Sjálfstæðir umboðsmenn misnota verkfæri eða forritaskil. |
| Pipelines | Rangt stillt CI/CD vinnuflæði. | Breytingar á verkflæði sem umboðsmenn búa til eða óörugg sjálfvirkni. |
Dæmi um raunverulegar öryggisáhættu í gervigreind
Öryggisáhætta gervigreindar er ekki fræðileg. Nokkrar opinberar rannsóknarstofnanir og rannsóknarverkefni fylgjast nú með þessum málum með formlegri hætti.
The Áhættugagnasafn MIT AI skráir yfir 1,700 áhættuþætti í gervigreind sem tengjast mismunandi orsökum og sviðum. Á sama tíma býður OWASP upp á hagnýta flokka fyrir áhættuþætti í LLM-forritum, þar á meðal hraðvirka innspýtingu, birtingu viðkvæmra upplýsinga, veikleika í framboðskeðjunni og óhóflega umboðsmennsku.
Fyrir DevSecOps teymi birtast viðeigandi dæmi oft í hugbúnaðarafhendingu:
- Gervigreindartól sem benda til viðkvæms kóða
- Gervigreindarumboðsmenn breyta verkflæðisskrám
- Gervigreindartengd ósjálfstæði veldur áhættu í framboðskeðjunni
- Leyndarmál leka í gegnum fyrirmæli, skrár eða commits
- Verkflæði umboðsmanna sem kalla á verkfæri utan samþykkts gildissviðs
Í stuttu máli verður öryggisáhætta gervigreindar mun alvarlegri þegar gervigreindarkerfi geta snert kóða, innskráningarupplýsingar, pakka, pipelines, eða innviði.
Hvernig á að draga úr öryggisáhættu gervigreindar í reynd
Besta leiðin til að draga úr öryggisáhættu gervigreindar er að meðhöndla þróun með gervigreind sem hluta af... SDLCÞað þýðir að skanna snemma, staðfesta oft og framfylgja reglum þar sem forritarar vinna í raun.
1. Skannaðu gervigreindarmyndaðan kóða í IDE-inu
Forritarar ættu að sjá öryggisviðbrögð á meðan þeir skrifa eða samþykkja kóða sem er búinn til með gervigreind. Þetta dregur úr samhengisbreytingum og hjálpar til við að laga vandamál áður en þau ná til Git.
Notkun:
- SAST í IDE-inu
- Útskýringar á varnarleysi í innbyggðum línum
- Tillögur að öruggum viðgerðum
- Stefnumiðuð úrbætur
Þetta er sérstaklega mikilvægt fyrir aðstoðarmenn í gervigreindarforritun, þar sem óöruggar tillögur geta fljótt komist inn í kóðagrunninn.
2. Staðfesta ósjálfstæði áður en smíði hefst
Ósjálfstæði sem gervigreind leggur til verður að staðfesta áður en þau eru sett upp eða send. Þess vegna ættu teymi að framfylgja ósjálfstæðisstýringum meðan á þróun stendur og CI/CD.
Notkun:
- SCA
- Uppgötvun spilliforrita
- Uppgötvun á innsláttarkóða
- EPSS stigagjöf
- Aðgengisgreining
- Stefnumiðuð blokkun
Þetta hjálpar til við að forgangsraða þeim pakka sem fela í sér raunverulega áhættu, ekki bara fræðilega áhættu.
3. Greina og afturkalla leyndarmál sjálfkrafa
Leyndarmálaskönnun verður að ná yfir meira en frumkóða. Verkflæði með aðstoð gervigreindar geta afhjúpað innskráningarupplýsingar á mörgum stöðum.
Notkun:
- Pre-commit skönnun
- Skönnun á sögu geymslunnar
- Pipeline skönnun á annálum
- IaC skönnun
- Skannun á myndum íláts
- Sjálfvirk afturköllun
Þar af leiðandi stytta teymin tímann milli útsetningar og innilokunar.
4. Framfylgja Guardrails in CI/CD
Guardrails ætti að ákveða hvort breyting sé nógu örugg til að halda áfram. Tilkynningar eru gagnlegar, en nauðsynlegt er að loka fyrir alvarlega áhættu.
Guardrails ætti að ná yfir:
- Nýjar mikilvægar veikleikar
- Secrets
- Illgjarnar ósjálfstæðir
- Ófestir eða ótraustir pakkar
- Óöruggar breytingar á vinnuflæði
- Vantar SBOMs
- Brot á stefnu
Að auki ættu lið að byrja með skýrslugjöf eingöngu þegar þörf krefur og síðan færa sig yfir í blokkun eftir því sem sjálfstraustið eykst.
5. Fylgstu með hegðun umboðsmannsverkfærisins
Gervigreindarkerfi umboðsmanna þurfa að vera sýnileg. Ef umboðsmaður getur breytt skrám, virkjað smíði eða kallað á API, þurfa teymi að vita hvað hann gerði, hvenær hann gerði það og hvort aðgerðin var væntanleg.
Skjár:
- Verkfæraköll
- Breytingar á verkflæðisskrá
- Skrifvirkni í geymslu
- Áfangastaðir netsins
- Aðgangur að leyndarmálum
- Pull request sköpun
- Pipeline kallar á
Án þessarar sýnileika verður erfitt að treysta sjálfstæði umboðsmanna.
Þar sem Xygeni hjálpar til við að draga úr öryggisáhættu gervigreindar
Xygeni leggur áherslu á að tryggja þróun með gervigreind í allri hugbúnaðarafhendingarkeðjunni. Í stað þess að meðhöndla áhættu gervigreindar sem sérstakan flokk, tengir það saman kóða, ósjálfstæði, leyndarmál, pipelines og viðskiptaumhverfi.
Til dæmis:
- SAST hjálpar til við að greina óöruggan kóða sem myndaður er af gervigreind snemma.
- SCA staðfestir ósjálfstæði og greinir skaðleg pakka.
- Leyndarmál Öryggi greinir óvarðar innskráningarupplýsingar í gagnasöfnum og pipelines.
- CI/CD Öryggi framfylgir stefnu áður en óöruggar breytingar taka gildi.
- Frávik uppgötvun greinir óvenjulega hegðun í þróunar- og afhendingarferlum.
- ASPM sameinar niðurstöður í eina áhættusýn svo teymi geti forgangsraðað því sem skiptir máli.
Þetta skiptir máli vegna þess að öryggisáhættur gervigreindar eru í eðli sínu þverfaglegar. Viðkvæm ósjálfstæði, óvarinn tákn og óörugg breyting á vinnuflæði geta virst aðskilin í punktverkfærum. Hins vegar geta þau saman táknað mun stærri árásarleið.
Rammar fyrir áhættustjórnun á gervigreind sem vert er að þekkja
Nokkrir rammar hjálpa teymum að skipuleggja vinnu sína.
The NIST AI áhættustjórnunarrammi hjálpar fyrirtækjum að kortleggja, mæla, stjórna og stýra áhættum í gervigreind. Það er gagnlegt fyrir stjórnunar-, reglufylgni- og áhættuáætlanir.
The OWASP topp 10 fyrir LLM umsóknir er hagnýtara fyrir AppSec teymi því það tengist beint tæknilegum áhættum eins og skjótum innspýtingum, útsetningu fyrir viðkvæmum gögnum, veikleikum í framboðskeðjunni og óhóflegu umboði.
The Leiðbeiningar NCSC um gervigreind og netöryggi er gagnlegt fyrir öryggisleiðtoga sem þurfa að skilja hvernig gervigreind breytir netáhættu fyrirtækja.
Saman sýna þessar auðlindir eitt skýrt atriði: Öryggi gervigreindar verður að vera stjórnað þvert á fólk, ferla, kerfi og vinnuflæði hugbúnaðarafhendingar.
Gátlisti: Hvernig á að draga úr öryggisáhættu gervigreindar
Notaðu þennan gátlista sem hagnýtan upphafspunkt.
| Stjórnarsvæði | Hvað skal gera | Hvers vegna það skiptir máli |
|---|---|---|
| AI-myndaður kóða | Hlaupa SAST í IDE, PR og CI/CD pipeline. | Kemur í veg fyrir að óöruggur kóði nái til framleiðslu. |
| Ósjálfstæði | Notið SCA, uppgötvun spilliforrita, EPSS og aðgengi. | Blokkar áhættusöm pakka sem gervigreind leggur til. |
| Secrets | Skanna commits, skrár, saga, IaCog ílát. | Dregur úr útsetningu og misnotkun á skilríkjum. |
| CI/CD | framfylgja pipeline guardrails og stefnuhlið. | Stöðvar óöruggar byggingar og dreifingar. |
| Umboðsverkfæri | Fylgjast með verkfæraköllum, aðgangi að API og breytingum á vinnuflæði. | Takmarkar óhóflega sjálfræði og óvænta hegðun. |
| Áhættustjórnun | Notið ASPM að tengja saman niðurstöður á milli laga. | Hjálpar teymum að einbeita sér að raunverulegri áhættu í rekstri. |
Lykilatriði
- Öryggisáhætta gervigreindar hefur nú áhrif á kóða, ósjálfstæði, leyndarmál, pipelines og umboðsmenn.
- Hefðbundin AppSec verkfæri eru enn nauðsynleg, en þau verða að keyra fyrr og með meira samhengi.
- Kóði sem myndaður er með gervigreind ætti að meðhöndla sem ótraustan þar til hann hefur verið staðfestur.
- Verkflæði gervigreindarumboðsmanna þarfnast guardrails, heimildir og fylgjastnleiki.
- DevSecOps teymi þurfa sameinaða yfirsýn yfir allt kerfið. SDLC að stjórna áhættu gervigreindar á skilvirkan hátt.
Algengar spurningar: Öryggisáhætta gervigreindar
Hverjar eru öryggisáhættur gervigreindar?
Öryggisáhættu vegna gervigreindar eru ógnir eða veikleikar sem koma upp þegar gervigreindarkerfi eru smíðuð, samþætt eða notuð. Þau geta haft áhrif á líkön, gögn, leiðbeiningar, kóða, ósjálfstæði, forritaskil og ... pipelines.
Hverjar eru stærstu öryggisáhættur gervigreindar fyrir DevSecOps teymi?
Stærstu áhætturnar eru meðal annars óöruggur kóði sem myndaður er af gervigreind, viðkvæmar ósjálfstæðir aðilar, leyndarmál sem verða afhjúpuð, skjót innspýting, óhófleg heimildir umboðsmanna og óöruggt öryggi. CI/CD sjálfvirkni.
Hvers vegna eru öryggisáhættur gervigreindar ólíkar hefðbundnum netöryggisáhættu?
Gervigreindarkerfi geta búið til kóða, lagt til ósjálfstæði, kallað á verkfæri og starfað sjálfstætt. Þar af leiðandi birtast áhættur hraðar og á fleiri lögum kerfisins. SDLC.
Hvernig geta teymi dregið úr öryggisáhættu gervigreindar?
Teymi geta dregið úr áhættu með því að skanna kóða sem gervigreind býr til, staðfesta ósjálfstæði, greina leyndarmál, framfylgja CI/CD guardrails, fylgjast með hegðun umboðsmanna og tengja niðurstöður saman í gegnum ASPM.
Er kóði sem er búinn til með gervigreind öruggur?
Kóði sem myndaður er með gervigreind er ekki sjálfgefið öruggur. Hann ætti að vera yfirfarinn, skannaður, prófaður og staðfestur áður en hann fer í framleiðslu.
Lokahugleiðingar: Þörf á öryggisáhættu vegna gervigreindar SDLC-Stigastýringar
Gervigreind breytir hraða og formi hugbúnaðaráhættu. Hún hjálpar teymum að byggja hraðar, en hún kynnir einnig nýjar leiðir fyrir óöruggan kóða, afhjúpað leyndarmál, óörugg tengsl og áhættusama sjálfvirkni til að komast inn í afhendingarkeðjuna.
Þess vegna er ekki hægt að meðhöndla öryggi gervigreindar eingöngu með stjórnunarlíkönum eða stefnuskjölum. Það þarfnast hagnýtra stjórntækja innan SDLCIDE endurgjöf, SAST, SCA, uppgötvun leyndarmála, CI/CD guardrails, fráviksgreining og ASPM-stigs fylgni.
Þau teymin sem stjórna öryggisáhættu gervigreindar vel verða ekki þau sem hindra innleiðingu gervigreindar. Þau verða þau sem byggja upp rétt öryggislag í kringum hana.
