ປັນຍາປະດິດ ແລະ ຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີ: ດາບສອງຄົມ
ປັນຍາປະດິດ ແລະ ຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີ ປັດຈຸບັນນີ້ ລ້ວນແຕ່ເຊື່ອມໂຍງກັນຢ່າງແຍກບໍ່ອອກ. ຍ້ອນວ່າເຄື່ອງມືຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີ AI ມີຄວາມກ້າວໜ້າຫຼາຍຂຶ້ນ, ພວກມັນກຳລັງປ່ຽນແປງວິທີທີ່ອົງກອນກວດພົບໄພຂົ່ມຂູ່, ອັດຕະໂນມັດການຕອບສະໜອງ, ແລະ ຢູ່ກ່ອນໜ້າຄູ່ແຂ່ງ. ໃນເວລາດຽວກັນ, ສິ່ງນີ້ ວິວັດທະນາການຢ່າງວ່ອງໄວນຳສະເໜີສິ່ງທ້າທາຍໃໝ່ໆ ໃນຄວາມປອດໄພຂອງ AI — ເຊັ່ນ: ຄວາມສ່ຽງທີ່ເຊື່ອງໄວ້, ການໃຊ້ໃນທາງທີ່ຜິດ, ແລະ ການຂາດການຄຸ້ມຄອງ. ລັກສະນະສອງຢ່າງຂອງຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີຂອງ AI ເນັ້ນໃຫ້ເຫັນທັງພະລັງ ແລະ ຄວາມສ່ຽງຂອງມັນ.
ອີງຕາມ ທັງໝົດກ່ຽວກັບ AI:
77% ຂອງອົງການຈັດຕັ້ງຕ່າງໆ ປະສົບການ ການລະເມີດໃນລະບົບ AI ຂອງເຂົາເຈົ້າ ພາຍໃນປີທີ່ຜ່ານມາ - ໂດຍເນັ້ນໃຫ້ເຫັນເຖິງຄວາມຕ້ອງການອັນຮີບດ່ວນເພື່ອຮັບປະກັນຄວາມປອດໄພຂອງ AI ເອງ.
91% ຂອງຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີ ມີ ມີຄວາມກັງວົນວ່າ AI ສາມາດຖືກນຳໃຊ້ເປັນອາວຸດໂດຍຜູ້ກະທຳທີ່ເປັນໄພຂົ່ມຂູ່.
61% ຂອງຜູ້ນໍາ IT ລະບຸເງົາ AI— ການນຳໃຊ້ AI ທີ່ບໍ່ໄດ້ຮັບການອະນຸມັດພາຍໃນອົງກອນຂອງເຂົາເຈົ້າ — ເປັນ ບັນຫາການຂະຫຍາຍຕົວ.
ພຽງແຕ່ 48% ຂອງຜູ້ຊ່ຽວຊານ ຮູ້ສຶກ ໝັ້ນ ໃຈ ໃນການປະຕິບັດ ຍຸດທະສາດຄວາມປອດໄພຂອງ AI.
ເຖິງວ່າຈະມີຄວາມສ່ຽງເຫຼົ່ານີ້, ການຮັບຮອງເອົາ AI ສືບຕໍ່ເພີ່ມຂຶ້ນຕະຫຼາດໂລກສຳລັບ AI ໃນຄວາມປອດໄພທາງອິນເຕີເນັດ is ຄາດວ່າຈະເຕີບໂຕ ຈາກ 30 ພັນລ້ານໂດລາໃນປີ 2024 ເຖິງ ຫຼາຍກວ່າ 134 ຕື້ໂດລາໃນປີ 2030, ອີງຕາມ Statistaການເຕີບໂຕດັ່ງກ່າວສະທ້ອນໃຫ້ເຫັນເຖິງຄວາມເປັນຈິງຫຼັກ: ການປ້ອງກັນທາງໄຊເບີທີ່ທັນສະໄໝແມ່ນຂຶ້ນກັບ AI ຫຼາຍຂຶ້ນເລື້ອຍໆ - ບໍ່ພຽງແຕ່ສຳລັບການກວດພົບເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ສຳລັບລະບົບອັດຕະໂນມັດ, ຄວາມສະຫຼາດ ແລະ ຄວາມໄວ.
ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ຂໍ້ຄວາມດັ່ງກ່າວຍັງຊັດເຈນ. ເພື່ອໃຫ້ໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດຢ່າງເຕັມທີ່ຈາກ AI ໃນຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີ, ອົງກອນຕ່າງໆຕ້ອງຈັດຕັ້ງປະຕິບັດມັນຢ່າງມີຄວາມຮັບຜິດຊອບ, ຕິດຕາມກວດກາພຶດຕິກຳຂອງມັນ, ແລະ ຮັກສາຄວາມປອດໄພຂອງຮູບແບບຕ່າງໆດ້ວຍຕົນເອງ.
ໃນພາກສ່ວນຕໍ່ໄປນີ້, ພວກເຮົາຈະສໍາຫຼວດ:
- ຄວາມສ່ຽງຂອງການໃຊ້ລະຫັດທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI
- ຮູບແບບ AI ເສີມຂະຫຍາຍຄວາມປອດໄພຂອງແອັບພລິເຄຊັນໄດ້ແນວໃດ
- ວິທີການນຳໃຊ້ AI ສຳລັບການກວດຫາໄພຂົ່ມຂູ່ ແລະ ການຈັດລຳດັບຄວາມສຳຄັນຂອງຄວາມສ່ຽງ
- ແລະວິທີທີ່ AI ຊ່ວຍໃຫ້ການແກ້ໄຂໄວຂຶ້ນ ແລະ ສະຫຼາດຂຶ້ນຕະຫຼອດ SDLC
ຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີຂອງ AI ໃນການສ້າງລະຫັດ
ຍ້ອນວ່າທີມງານພັດທະນາອາໄສເຄື່ອງມື AI ທີ່ສ້າງສັນເຊັ່ນ ChatGPT ແລະ GitHub Copilot ເພື່ອຂຽນລະຫັດຫຼາຍຂຶ້ນ, ມັນຈຶ່ງມີຄວາມສຳຄັນຫຼາຍທີ່ຈະຕ້ອງປະເມີນຜົນສະທ້ອນດ້ານຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີຂອງ AI ຂອງການປ່ຽນແປງນີ້. ໃນຂະນະທີ່ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ເລັ່ງຜົນຜະລິດ ແລະ ຫຼຸດຜ່ອນວຽກງານທີ່ຊ້ຳຊາກ, ພວກມັນ ຍັງກໍ່ໃຫ້ເກີດຄວາມສ່ຽງ ທີ່ສາມາດສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ຄວາມປອດໄພຂອງແອັບພລິເຄຊັນໄດ້—ໂດຍສະເພາະເມື່ອນຳໃຊ້ໂດຍບໍ່ມີການກວດສອບ ຫຼື ການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງທີ່ເໝາະສົມ.
ຄວາມສ່ຽງທີ່ເຊື່ອງໄວ້ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງລະຫັດທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI
ເຄື່ອງມື AI ຮຽນຮູ້ຈາກລະຫັດສາທາລະນະຈຳນວນຫຼວງຫຼາຍ - ບາງອັນປອດໄພ, ແຕ່ສ່ວນຫຼາຍລ້າສະໄໝ ຫຼື ມີຄວາມສ່ຽງ. ເນື່ອງຈາກສິ່ງນີ້, ລະຫັດທີ່ພວກມັນສ້າງຂຶ້ນສາມາດເຮັດຊ້ຳຄວາມຜິດພາດເກົ່າ ຫຼື ພາດການກວດສອບຄວາມປອດໄພທີ່ຈຳເປັນ. ນັກພັດທະນາມັກໄວ້ວາງໃຈວ່າລະຫັດທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI "ໃຊ້ໄດ້ຜົນ," ແຕ່ຄວາມໄວນັ້ນສາມາດມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໄດ້. ຖ້າບໍ່ມີການທົບທວນທີ່ເໝາະສົມ, ເຫດຜົນທີ່ມີຂໍ້ບົກຜ່ອງສາມາດເຂົ້າສູ່ການຜະລິດໄດ້ງ່າຍ.
ຊ່ອງໂຫວ່ທີ່ພົບເລື້ອຍທີ່ສຸດໃນລະຫັດທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI ປະກອບມີ:
- ຄວາມລັບ ແລະ ຂໍ້ມູນປະຈຳຕົວທີ່ຖືກເຂົ້າລະຫັດໄວ້: ເຄື່ອງມື AI ອາດຈະໃສ່ໂທເຄັນການເຂົ້າເຖິງ ຫຼື ລະຫັດຜ່ານໂດຍກົງໃສ່ໃນລະຫັດໂດຍບໍ່ຮູ້ຕົວ.
- ການກວດສອບການປ້ອນຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ: ການຂາດການເຮັດຄວາມສະອາດການປ້ອນຂໍ້ມູນສາມາດເປີດປະຕູສູ່ການໂຈມຕີແບບສີດໄດ້, ລວມທັງ SQL ແລະ ການສີດຄຳສັ່ງ.
- ການຕັ້ງຄ່າທີ່ບໍ່ປອດໄພ: ລະຫັດໂຄງສ້າງພື້ນຖານທີ່ສ້າງຂຶ້ນ (IaC) ມັກຈະຂາດການຕັ້ງຄ່າຄວາມປອດໄພຂັ້ນຕ່ຳ, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ລະບົບມີການຕັ້ງຄ່າຜິດພາດ ຫຼື ການເຂົ້າເຖິງທີ່ອະນຸຍາດຫຼາຍເກີນໄປ.
- ການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງ ຫຼື ການອະນຸຍາດທີ່ຂາດຫາຍໄປ: AI ອາດຈະສ້າງລະຫັດທີ່ເຮັດວຽກໄດ້ເຊິ່ງຂ້າມເຫດຜົນດ້ານຄວາມປອດໄພທີ່ສຳຄັນ, ໂດຍສະເພາະໃນເສັ້ນທາງ ຫຼື ຈຸດສິ້ນສຸດ.
ເນື່ອງຈາກບັນຫາເຫຼົ່ານີ້, ຄວາມປອດໄພ AI ທັງທີມງານ ແລະ ນັກພັດທະນາຕ້ອງມີຄວາມລະມັດລະວັງ. ໃຫ້ປະຕິບັດຕໍ່ລະຫັດທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI ວ່າບໍ່ໜ້າເຊື່ອຖືໂດຍຄ່າເລີ່ມຕົ້ນ - ຄືກັນກັບຫ້ອງສະໝຸດພາກສ່ວນທີສາມໃດໆ. ເວົ້າອີກຢ່າງໜຶ່ງ, ໃຫ້ສະແກນມັນສະເໝີ, ກວດສອບມັນ, ແລະ ບັງຄັບໃຊ້ຄຳແນະນຳກ່ຽວກັບການຂຽນລະຫັດທີ່ປອດໄພ. ຖ້າບໍ່ດັ່ງນັ້ນ, ສິ່ງທີ່ເບິ່ງຄືວ່າເປັນລະຫັດທີ່ສະອາດອາດຈະກາຍເປັນຈຸດເຂົ້າທີ່ງຽບສະຫງົບສຳລັບຜູ້ໂຈມຕີ.
ຄວາມປອດໄພໂດຍການອອກແບບ, ບໍ່ແມ່ນໂດຍການສົມມຸດຕິຖານ
ຄວາມສ່ຽງເຫຼົ່ານີ້ບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນທິດສະດີເທົ່ານັ້ນ. ການຄົ້ນຄວ້າຈາກຊຸມຊົນຄວາມປອດໄພທີ່ກວ້າງຂວາງໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າສ່ວນໃຫຍ່ຂອງລະຫັດທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI ມີຂໍ້ບົກພ່ອງທີ່ສາມາດນຳໃຊ້ໄດ້. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ຍ້ອນວ່ານັກພັດທະນາປະຕິບັດຕໍ່ AI ເປັນຜູ້ຊ່ວຍການຂຽນໂປຣແກຣມຫຼາຍຂຶ້ນເລື້ອຍໆ, ຄວາມສ່ຽງຂອງຂໍ້ບົກພ່ອງເຫຼົ່ານີ້ທີ່ຈະຖືກນຳສະເໜີ - ແລະ ໜ້າເຊື່ອຖື - ໂດຍບໍ່ມີການທົບທວນຄືນກຳລັງເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງໄວວາ.
ເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງເຫຼົ່ານີ້, ອົງການຈັດຕັ້ງຕ່າງໆຈຳເປັນຕ້ອງ:
- ຍ້າຍລະບົບຄວາມປອດໄພໄປທາງຊ້າຍ ໂດຍການລວມເຂົ້າກັນ SAST ແລະ SCA ເຄື່ອງມືເພື່ອສະແກນລະຫັດທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI ໃນລະຫວ່າງການພັດທະນາ.
- ກຳນົດຄຳແນະນຳກ່ຽວກັບລະຫັດທີ່ປອດໄພ ສຳລັບທີມທີ່ໃຊ້ຜູ້ຊ່ວຍຂຽນລະຫັດ AI.
- ປະຕິບັດຕໍ່ລະຫັດທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI ວ່າບໍ່ໜ້າເຊື່ອຖື ຈົນກວ່າມັນຈະຜ່ານການກວດສອບຄວາມປອດໄພຢ່າງເຂັ້ມງວດ - ຄືກັນກັບອົງປະກອບຂອງພາກສ່ວນທີສາມ.
AI ສາມາດເປັນເຄື່ອງມືທີ່ມີປະສິດທິພາບໃນມືຂອງນັກພັດທະນາ - ແຕ່ຖ້າບໍ່ມີສິດ guardrailsມັນອາດຈະກາຍເປັນຊ່ອງທາງໄວສຳລັບການຂົນສົ່ງຊອບແວທີ່ບໍ່ປອດໄພ.
ປັນຍາປະດິດ ແລະ ຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີໃນ AppSec
ປັນຍາປະດິດກຳລັງປັບປຸງຄວາມປອດໄພຂອງແອັບພລິເຄຊັນຄືນໃໝ່ - ບໍ່ພຽງແຕ່ຜ່ານການສ້າງລະຫັດເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງຊ່ວຍປັບປຸງວິທີການກວດຫາ ແລະ ປ້ອງກັນຊ່ອງໂຫວ່ຕ່າງໆ. ໂປຣແກຣມ AppSec ທີ່ມີວິໄສທັດໄກທີ່ສຸດໃນປະຈຸບັນນີ້ກຳລັງນຳໃຊ້ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ (ML) ທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນໃນໂລກຕົວຈິງເພື່ອລະບຸຄວາມຜິດປົກກະຕິ ແລະ ຮູບແບບທີ່ມີຄວາມສ່ຽງໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງກວ່າແຕ່ກ່ອນ.
ນອກເໜືອໄປຈາກການກວດສອບທີ່ອີງໃສ່ກົດລະບຽບ
ເຄື່ອງສະແກນຄວາມປອດໄພແບບດັ້ງເດີມແມ່ນອີງໃສ່ກົດລະບຽບ ແລະ ລາຍເຊັນທີ່ຄົງທີ່. ໃນຂະນະທີ່ມີປະສິດທິພາບໃນລະດັບໜຶ່ງ, ພວກມັນມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກໃນການຈັບໄພຂົ່ມຂູ່ໃໝ່ໆ ຫຼື ຊ່ອງໂຫວ່ສະເພາະສະພາບການ. ນີ້ແມ່ນບ່ອນທີ່ຮູບແບບ AI, ໂດຍສະເພາະແມ່ນຮູບແບບທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມຜ່ານການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ, ສະເໜີໃຫ້ມີປະໂຫຍດຢ່າງຈະແຈ້ງ.
ການນໍາໃຊ້ເວທີເຊັ່ນ ໃບຫນ້າກອດ, ນັກພັດທະນາ ແລະ ທີມງານຄວາມປອດໄພສາມາດສ້າງ ແລະ ປັບແຕ່ງຮູບແບບການປ່ຽນຮູບທີ່ມີຄວາມສາມາດໃນການເຂົ້າໃຈຮູບແບບການຂຽນລະຫັດທີ່ສັບສົນ, ພຶດຕິກຳດ້ານສະຖາປັດຕະຍະກຳ ແລະ ແມ່ນແຕ່ນິໄສຂອງນັກພັດທະນາ. ຮູບແບບເຫຼົ່ານີ້ສາມາດ:
- ກວດພົບຮູບແບບຜິດປົກກະຕິ ໃນລະຫັດແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ ຫຼື ໄຟລ໌ການຕັ້ງຄ່າ ທີ່ອາດຈະຊີ້ບອກເຖິງການຕັ້ງຄ່າທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ ຫຼື ເວັກເຕີການໂຈມຕີທີ່ເກີດຂຶ້ນໃໝ່.
- ປັບຕົວເຂົ້າກັບຄວາມສ່ຽງສະເພາະດ້ານພາສາ ແລະ ຂອບການເຮັດວຽກ, ການຮຽນຮູ້ຈາກ enterprise-ຖານຂໍ້ມູນລະຫັດສະເພາະເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຜົນບວກທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ.
- ຄວາມຜິດປົກກະຕິຂອງຈຸດຕ່າງໆ ໃນຮູບແບບການເຂົ້າເຖິງ ຫຼື CI/CD pipeline ພຶດຕິກຳທີ່ອາດຈະສົ່ງສັນຍານເຖິງເຈດຕະນາຮ້າຍ ຫຼື ການລະເລີຍນະໂຍບາຍ.
AppSec ພົບກັບ AI—ພາຍໃນ ແລະ ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ
ການລວມ AI ເຂົ້າໃນ AppSec ບໍ່ແມ່ນກ່ຽວກັບການທົດແທນເຄື່ອງມືທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ - ແຕ່ມັນແມ່ນກ່ຽວກັບການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງພວກມັນ. ດ້ວຍຮູບແບບທີ່ຖືກຕ້ອງ, ອົງກອນຕ່າງໆສາມາດໄປໄກກວ່າການກວດຈັບແບບຄົງທີ່ ແລະ ເລີ່ມຮຽນຮູ້ຈາກສະພາບແວດລ້ອມຂອງຕົນເອງ, ລະບຸຄວາມສ່ຽງທີ່ເປັນເອກະລັກສະເພາະກັບແອັບພລິເຄຊັນ ແລະ ຂະບວນການເຮັດວຽກຂອງພວກເຂົາ.
ບາງທີມຍັງໃຊ້ເຄື່ອງມືກວດຈັບ AI ຂອງຕົນເອງ, ເຊິ່ງໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມກ່ຽວກັບລະຫັດຂອງບໍລິສັດຂອງເຂົາເຈົ້າ, ເພື່ອຊອກຫາບັນຫາຄວາມປອດໄພທີ່ເກີດຂຶ້ນຊ້ຳໆ ແລະ ໃຫ້ຄໍາຄິດເຫັນທີ່ດີກວ່າແກ່ນັກພັດທະນາ. ຂະບວນການຮຽນຮູ້ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ໂປຣແກຣມຄວາມປອດໄພເຕີບໃຫຍ່ ແລະ ປັບປຸງດີຂຶ້ນເມື່ອຊອບແວມີການປ່ຽນແປງ.
ສະຫຼຸບແລ້ວ, ການກວດຈັບທີ່ໃຊ້ AI ບໍ່ແມ່ນນິຍາຍວິທະຍາສາດອີກຕໍ່ໄປ. ມັນເປັນຂອບເຂດຕໍ່ໄປສຳລັບຄວາມປອດໄພຂອງແອັບພລິເຄຊັນທີ່ສະຫຼາດ ແລະ ສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້.
ຄວາມປອດໄພຂອງ AI ສຳລັບການກວດຫາໄພຂົ່ມຂູ່ ແລະ ການຈັດລຳດັບຄວາມສຳຄັນຂອງຊ່ອງໂຫວ່
ໃນຂະນະທີ່ລະບົບນິເວດຊອບແວທີ່ທັນສະໄໝມີຄວາມຊັບຊ້ອນເພີ່ມຂຶ້ນ, ສິ່ງທ້າທາຍບໍ່ພຽງແຕ່ການກວດຫາຊ່ອງໂຫວ່ເທົ່ານັ້ນ - ມັນຍັງເປັນການຮູ້ວ່າອັນໃດສຳຄັນແທ້ໆ. ໃນພູມສັນຖານທີ່ພັດທະນາຂອງປັນຍາປະດິດ ແລະ ຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີ, ຮູບແບບທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ກຳລັງຊ່ວຍໃຫ້ທີມງານກ້າວໄປໄກກວ່າການສະແກນຄົງທີ່ໂດຍການສະເໜີການກວດຫາໄພຂົ່ມຂູ່ ແລະ ການຈັດລຳດັບຄວາມສຳຄັນທີ່ສະຫຼາດ ແລະ ຮັບຮູ້ສະພາບການຫຼາຍຂຶ້ນ.
ຮູບແບບ AI ທີ່ເຂົ້າໃຈພຶດຕິກຳຂອງລະຫັດ
ບໍ່ເຫມືອນກັບເຄື່ອງສະແກນແບບດັ້ງເດີມທີ່ອີງໃສ່ກົດລະບຽບຄົງທີ່, ເຄື່ອງຈັກກວດຈັບທີ່ໃຊ້ AI ຈະວິເຄາະພຶດຕິກຳຂອງລະຫັດ, ຮູບແບບການປະຕິບັດ, ແລະ ຄວາມສຳພັນທາງຄວາມໝາຍ. ຮູບແບບເຫຼົ່ານີ້ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມກ່ຽວກັບຖານຂໍ້ມູນລະຫັດຂະໜາດໃຫຍ່ ແລະ ຂໍ້ມູນໄພຂົ່ມຂູ່ໃນໂລກຕົວຈິງ, ເຮັດໃຫ້ພວກເຂົາສາມາດ:
- ລະບຸຈຸດອ່ອນໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງຫຼາຍຂຶ້ນ, ເຖິງແມ່ນວ່າໃນພາສາທີ່ຫຼາກຫຼາຍ ຫຼື ໂຄງສ້າງລະຫັດທີ່ບໍ່ທຳມະດາກໍຕາມ.
- ກວດຫາເຫດຜົນທີ່ເປັນອັນຕະລາຍ ຫຼື ມັນແວທີ່ຝັງຢູ່ໃນສິ່ງປະດິດຊອບແວທີ່ອາດຈະຂ້າມການສະແກນທີ່ອີງໃສ່ລາຍເຊັນ.
- ພົວພັນສັນຍານຄວາມສ່ຽງ ຈາກລະຫັດ, ການຕັ້ງຄ່າ, ແລະ pipeline ກິດຈະກຳເພື່ອຄົ້ນພົບເສັ້ນທາງການໂຈມຕີທີ່ສັບສົນ.
ຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ເລິກເຊິ່ງກວ່ານີ້ຊ່ວຍໃຫ້ລະບົບ AI ສາມາດຈັບໄດ້ທັງຂໍ້ບົກຜ່ອງທີ່ຊັດເຈນ ແລະ ຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມປອດໄພທີ່ລະອຽດອ່ອນ ເຊິ່ງມັກຈະພາດໄປໃນລະຫວ່າງການທົບທວນດ້ວຍຕົນເອງ ຫຼື ການສະແກນອັດຕະໂນມັດຂັ້ນພື້ນຖານ.
ສະພາບການໄພຂົ່ມຂູ່ ແລະ ຮູບແບບການຈັດລຳດັບຄວາມສຳຄັນດ້ານຄວາມປອດໄພຂອງ AI
ບໍ່ແມ່ນທຸກໆຊ່ອງໂຫວ່ຈະມີຄ່າເທົ່າກັບລະດັບການຕອບສະໜອງດຽວກັນ. ຮູບແບບ AI ຮອງຮັບການຈັດປະເພດທີ່ສະຫຼາດກວ່າໂດຍການຄຳນຶງເຖິງ:
- ສັນຍານການຂູດຮີດ (ຕົວຢ່າງ, ການຂູດຮີດສາທາລະນະ, ການໃຫ້ຄະແນນການຄາດຄະເນການຂຸດຄົ້ນ).
- ການວິເຄາະຄວາມສາມາດໃນການເຂົ້າເຖິງ.
- ຄວາມເລິກຂອງການເພິ່ງພາອາໄສ ແລະ ຄວາມຖີ່ຂອງການນຳໃຊ້.
- ຕົວແປສະພາບການ ແລະ ສະພາບແວດລ້ອມໃນເວລາແລ່ນ.
ໂດຍການເຮັດເຊັ່ນນັ້ນ, ລະບົບເຫຼົ່ານີ້ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຄວາມອິດເມື່ອຍຂອງການແຈ້ງເຕືອນ ແລະ ສຸມໃສ່ຄວາມສົນໃຈຂອງນັກພັດທະນາບ່ອນທີ່ມັນນັບໄດ້ - ຕໍ່ກັບໄພຂົ່ມຂູ່ທີ່ມີຜົນກະທົບສູງໃນໂລກຕົວຈິງ.
ການຮຽນຮູ້ແລະການປັບຕົວຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ
ໜຶ່ງໃນຂໍ້ໄດ້ປຽບທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດຂອງ AI ແມ່ນຄວາມສາມາດໃນການຮຽນຮູ້. ເມື່ອພູມສັນຖານໄພຂົ່ມຂູ່ພັດທະນາ, ຮູບແບບເຫຼົ່ານີ້ກໍ່ພັດທະນາເຊັ່ນກັນ - ປັບຕົວເຂົ້າກັບເວັກເຕີການໂຈມຕີໃໝ່, ຮູບແບບການຂຽນໂປຣແກຣມ ແລະ ຮູບແບບເຫດຜົນທາງທຸລະກິດ. ສິ່ງນີ້ສ້າງຊັ້ນຄວາມປອດໄພແບບໄດນາມິກທີ່ເຕີບໃຫຍ່ຄຽງຄູ່ກັບຂະບວນການສົ່ງຊອບແວຂອງທ່ານ.
ໃນທີ່ສຸດ, ປັນຍາປະດິດ ແລະ ຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີບໍ່ພຽງແຕ່ມາบรรจบກັນເທົ່ານັ້ນ - ພວກມັນຍັງພັດທະນາຮ່ວມກັນ. ດ້ວຍການກວດຈັບໄພຂົ່ມຂູ່ທີ່ສະຫຼາດ ແລະ ການຈັດລຳດັບຄວາມສຳຄັນໃນເວລາຈິງ, ຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີ AI ຊ່ວຍໃຫ້ຄວາມປອດໄພໄວຂຶ້ນ, ສະຫຼາດຂຶ້ນ ແລະ ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນໃນຂອບເຂດກ້ວາງຂວາງ.
ການແກ້ໄຂດ້ວຍ AI: ຈາກການກວດພົບໄປສູ່ການແກ້ໄຂແບບອັດຕະໂນມັດ
ວິທີທີ່ເຄື່ອງມືຄວາມປອດໄພ AI ເລັ່ງການແກ້ໄຂ
ການກວດຈັບເປັນພຽງບາດກ້າວທຳອິດເທົ່ານັ້ນ. ໃນຄວາມປອດໄພຂອງແອັບພລິເຄຊັນທີ່ທັນສະໄໝ, ການແກ້ໄຂທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ກຳລັງປັບປຸງວິທີການທີ່ທີມງານຕອບສະໜອງຕໍ່ຊ່ອງໂຫວ່ - ບໍ່ພຽງແຕ່ໝາຍເຖິງພວກມັນເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງສະເໜີການແກ້ໄຂຕາມສະພາບການ ແລະ ສາມາດປະຕິບັດໄດ້ໃນເວລາຈິງ.
ຮູບແບບ AI ທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມໃນບ່ອນເກັບຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ຂອງລະຫັດທີ່ປອດໄພ ແລະ ບໍ່ປອດໄພໃນປັດຈຸບັນມີຄວາມສາມາດໃນການ ແນະນຳການແກ້ໄຂ, ການທົດແທນການເພິ່ງພາອາໄສທີ່ມີຄວາມສ່ຽງ, ແລະເຖິງແມ່ນວ່າ ກຳລັງສ້າງການອັບເດດການຕັ້ງຄ່າທີ່ປອດໄພສິ່ງນີ້ເລັ່ງເສັ້ນທາງຈາກການຄົ້ນພົບໄປສູ່ການແກ້ໄຂຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ - ໂດຍສະເພາະສຳລັບທີມງານພັດທະນາທີ່ດຳເນີນງານພາຍໃຕ້ວົງຈອນການປ່ອຍທີ່ເຄັ່ງຄັດ.
ຕົວຢ່າງ, ເມື່ອກວດພົບແພັກເກັດທີ່ມີຄວາມສ່ຽງ ຫຼື ລະຫັດລັບທີ່ຖືກລະຫັດໄວ້, AI ສາມາດເຮັດດັ່ງຕໍ່ໄປນີ້ໄດ້ໂດຍອັດຕະໂນມັດ:
- ສະເໜີການອັບເກຣດ ຫຼື ການແກ້ໄຂທີ່ປອດໄພທີ່ສຸດໂດຍອີງໃສ່ສະພາບການ ແລະ ຂໍ້ມູນທາງປະຫວັດສາດ.
- ສ້າງການແກ້ໄຂ pull requests ໂດຍກົງໃນລະບົບຄວບຄຸມແຫຼ່ງທີ່ມາ.
- ແນະນຳຜູ້ພັດທະນາຜ່ານຂັ້ນຕອນການຍົກເລີກລັບ ແລະ ຂັ້ນຕອນການທົດແທນທີ່ປອດໄພ.
ການປັບປຸງ SAST ແລະ IaC ດ້ວຍຮູບແບບຄວາມປອດໄພ AI
ການທົດສອບຄວາມປອດໄພຂອງແອັບພລິເຄຊັນແບບຄົງທີ່ (SAST) ແລະ ໂຄງສ້າງພື້ນຖານເປັນລະຫັດ (IaC) ການສະແກນແມ່ນຫຼັກຂອງການກວດຫາຄວາມສ່ຽງໃນໄລຍະຕົ້ນໆ. ດຽວນີ້, ດ້ວຍການປັບປຸງ AI, ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ກ້າວໄປໄກກວ່າ:
- AI-Powed SAST ວິເຄາະລະຫັດດ້ວຍຄວາມເຂົ້າໃຈດ້ານຄວາມໝາຍທີ່ເລິກເຊິ່ງກວ່າ, ຫຼຸດຜ່ອນຜົນບວກທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ ແລະ ການລະບຸຮູບແບບທີ່ສັບສົນທີ່ກົດລະບຽບແບບດັ້ງເດີມອາດຈະພາດໄປ.
- AI-Powed IaC Security ກວດພົບການຕັ້ງຄ່າທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງບໍ່ພຽງແຕ່ຜ່ານກົດລະບຽບທີ່ໄດ້ກຳນົດໄວ້ລ່ວງໜ້າເທົ່ານັ້ນ ແຕ່ຍັງໂດຍການຮຽນຮູ້ຈາກແມ່ແບບການນຳໃຊ້ໃນໂລກຕົວຈິງຫຼາຍລ້ານແບບ, ຊ່ວຍໃຫ້ທີມງານຮັບປະກັນຄວາມປອດໄພຂອງພື້ນຖານໂຄງລ່າງໃນຂອບເຂດກ້ວາງ.
ການປັບປຸງທີ່ອີງໃສ່ AI ເຫຼົ່ານີ້ສອດຄ່ອງກັບການປະຕິບັດ "shift-left" ຢ່າງສົມບູນແບບ - ເຮັດໃຫ້ສາມາດແກ້ໄຂບັນຫາຄວາມປອດໄພໄດ້ໄວກວ່າ ແລະ ສະຫຼາດກວ່າ.cisໄອອອນພາຍໃນຂະບວນການເຮັດວຽກຂອງນັກພັດທະນາ. ໃນຂະນະທີ່ຮູບແບບສືບຕໍ່ພັດທະນາ, ພວກມັນຈະມີບົດບາດຫຼາຍຂຶ້ນໃນການຈັດລຳດັບຄວາມສຳຄັນ, ແກ້ໄຂ, ແລະແມ່ນແຕ່ການປ້ອງກັນຄວາມສ່ຽງກ່ອນທີ່ພວກມັນຈະຮອດການຜະລິດ.
ຮັບປະກັນອະນາຄົດຂອງຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີ AI
ປັນຍາປະດິດ ແລະ ຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີໃນປະຈຸບັນມີຄວາມກ່ຽວຂ້ອງກັນຢ່າງເລິກເຊິ່ງ ແລະ ບໍ່ສາມາດແຍກອອກຈາກກັນໄດ້. ໃນຂະນະທີ່ AI ກາຍເປັນສ່ວນໜຶ່ງພື້ນຖານຂອງການພັດທະນາຊອບແວ ແລະ ການປ້ອງກັນໄພຂົ່ມຂູ່, ຄວາມສ່ຽງແມ່ນສູງກວ່າທີ່ເຄີຍມີມາ. ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ຂໍ້ມູນດັ່ງກ່າວບອກເລົ່າເລື່ອງທີ່ໜ້າເສົ້າໃຈ: 77% ຂອງອົງກອນຕ່າງໆປະສົບກັບການລະເມີດລະບົບ AI ຂອງເຂົາເຈົ້າ ປີທີ່ຜ່ານມາ, ແລະ ພຽງແຕ່ 27% ກຳລັງໃຊ້ AI ແລະ ລະບົບອັດຕະໂນມັດ ໃນທົ່ວການປ້ອງກັນ, ການກວດພົບ, ການສືບສວນ ແລະ ການຕອບສະໜອງ ໝວດໝູ່ຕ່າງໆ.
ຄວາມສ່ຽງຕ່າງໆແມ່ນເກີນກວ່າລະຫັດທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI ທີ່ບໍ່ປອດໄພ. ເມື່ອບໍ່ດົນມານີ້ CSET ບົດລາຍງານໄດ້ເນັ້ນໃຫ້ເຫັນເຖິງສາມຂົງເຂດໄພຂົ່ມຂູ່ທີ່ສຳຄັນຄື: ຜົນຜະລິດຂອງລະຫັດທີ່ບໍ່ປອດໄພ, ຄວາມສ່ຽງໃນຕົວແບບເອງ, ແລະຜົນກະທົບຕໍ່ໄປນີ້ເຊັ່ນ: ການຝຶກອົບຮົມຕົວແບບໃນອະນາຄົດກ່ຽວກັບຜົນຜະລິດທີ່ມີຂໍ້ບົກຜ່ອງ. ໃນທຳນອງດຽວກັນ, ເວທີປຶກສາຫາລືເສດຖະກິດໂລກເຕືອນວ່າ ເຕັກໂນໂລຊີທີ່ພົ້ນເດັ່ນຂຶ້ນມາເຊັ່ນ: ປັນຍາປະດິດທີ່ສ້າງສັນ (Ai) ຈະເພີ່ມຊ່ອງຫວ່າງລະຫວ່າງອົງກອນທີ່ມີຄວາມຢືດຢຸ່ນທາງໄຊເບີຫຼາຍທີ່ສຸດ ແລະ ອົງກອນທີ່ມີຄວາມຢືດຢຸ່ນໜ້ອຍທີ່ສຸດ., ໂດຍມີຜູ້ນຳໜ້ອຍກວ່າ 10% ເຊື່ອວ່າ AI ຈະເຂົ້າຂ້າງຜູ້ປ້ອງກັນຫຼາຍກວ່າຜູ້ໂຈມຕີ.
ເຖິງວ່າຈະມີຄຳເຕືອນ, ແຕ່ທິດທາງກໍຈະແຈ້ງ: AI ໃນ cybersecurity ບໍ່ແມ່ນທາງເລືອກ - ມັນເປັນສິ່ງຈໍາເປັນ. ແຕ່ພວກເຮົາຕ້ອງນຳໃຊ້ມັນຢ່າງມີຄວາມຮັບຜິດຊອບ. ນັ້ນໝາຍຄວາມວ່າ:
- ການຝັງຄວາມປອດໄພໃນທຸກຂັ້ນຕອນຂອງການຮັບຮອງເອົາ AI, ຕັ້ງແຕ່ການພັດທະນາຈົນເຖິງການນຳໃຊ້.
- ການສະແກນລະຫັດທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI ຄືກັນກັບອົງປະກອບພາກສ່ວນທີສາມໃດໆ.
- ເປີດໃຊ້ຫຼັກການຄວາມປອດໄພໂດຍການອອກແບບສຳລັບເຄື່ອງມື AI.
- ຍົກລະດັບຄວາມຢືດຢຸ່ນທາງໄຊເບີໃນທົ່ວລະບົບນິເວດ - ບໍ່ພຽງແຕ່ພາຍໃນທີມງານຊັ້ນສູງເທົ່ານັ້ນ.
ເສັ້ນທາງຂ້າງໜ້າມີຄວາມສ່ຽງບາງຢ່າງ, ແຕ່ໂອກາດແມ່ນມີຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ໂດຍການນໍາໃຊ້ລະບົບອັດຕະໂນມັດອັດສະລິຍະ, ການກວດຈັບໄພຂົ່ມຂູ່ທີ່ເນັ້ນໃສ່, ແລະ ການແກ້ໄຂທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI, ທີມງານຄວາມປອດໄພໃນທີ່ສຸດສາມາດຕິດຕາມຈັງຫວະການພັດທະນາຊອບແວທີ່ທັນສະໄໝໄດ້ຢ່າງວ່ອງໄວ. ແຕ່ຄວາມສຳເລັດຈະຂຶ້ນກັບການລະມັດລະວັງ, ການເປີດເຜີຍກ່ຽວກັບວິທີການເຮັດວຽກຂອງ AI, ແລະ ການກຳນົດກົດລະບຽບທີ່ຊັດເຈນ ແລະ ແບ່ງປັນກັນ - ດັ່ງນັ້ນຄວາມປອດໄພຂອງ AI ຈຶ່ງຊ່ວຍປົກປ້ອງ, ບໍ່ແມ່ນການທຳລາຍ, ລະບົບທີ່ພວກເຮົາເພິ່ງພາອາໄສ.
