1. ບົດນຳ: ເປັນຫຍັງ AI ໃນຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີຈຶ່ງມີຫຼາຍກວ່າການໂຄສະນາ
ປັນຍາປະດິດ AI ກຳລັງປ່ຽນແປງວິທີການເຮັດວຽກຂອງທີມງານຮັກສາຄວາມປອດໄພຢ່າງໄວວາ. ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ຫຼາຍຄົນຍັງຖາມຄຳຖາມທີ່ສຳຄັນຄື: ວິທີທີ່ AI ທີ່ສ້າງສັນສາມາດນຳໃຊ້ໃນຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີໄດ້, ແລະສິ່ງທີ່ສຳຄັນກວ່ານັ້ນ, ຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີຈະຖືກທົດແທນດ້ວຍ AI ບໍ?ສຳລັບທີມສ່ວນໃຫຍ່, ຄຸນຄ່າທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່ທີ່ສຸດແມ່ນຢູ່ໃນ ການແກ້ໄຂຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີ, ບ່ອນທີ່ AI ເລັ່ງການແກ້ໄຂ ແລະ ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມອິດເມື່ອຍຂອງການແຈ້ງເຕືອນໃນທົ່ວຍຸກສະໄໝໃໝ່ pipelines.
ອີງຕາມ ດັດຊະນີຂໍ້ມູນຂ່າວສານໄພຂົ່ມຂູ່ປີ 2024 ຂອງ IBM, 42% ຂອງອົງກອນຕ່າງໆໄດ້ໃຊ້ AI ໃນຂະບວນການເຮັດວຽກ SecOps ຂອງເຂົາເຈົ້າແລ້ວ. ດັ່ງນັ້ນ, AI ຈຶ່ງບໍ່ແມ່ນການທົດລອງອີກຕໍ່ໄປ. ມັນເປັນສ່ວນໜຶ່ງຂອງລະບົບຄວາມປອດໄພແລ້ວ. ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ການເພິ່ງພາມັນຢ່າງຕາບອດອາດເປັນອັນຕະລາຍໄດ້. ລະຫັດທີ່ມົວເມົາ, ການສ້າງທີ່ເສຍຫາຍ, ແລະ ສະພາບການທີ່ເຂົ້າໃຈຜິດສາມາດນຳໄປສູ່ຊ່ອງໂຫວ່ໃໝ່ແທນທີ່ຈະແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ.
ນັ້ນແມ່ນເຫດຜົນທີ່ວ່າເວທີຕ່າງໆເຊັ່ນ Xygeni AutoFix ໃຊ້ວິທີການທີ່ປອດໄພກວ່າ. ໂດຍການລວມເອົາ AI ທີ່ສ້າງສັນເຂົ້າກັບການວິເຄາະການຂູດຮີດ, ການກວດຫາການເຂົ້າເຖິງ, ແລະ ການບັງຄັບໃຊ້ນະໂຍບາຍ, Xygeni ສົ່ງການແກ້ໄຂທີ່ບໍ່ພຽງແຕ່ໄວເທົ່ານັ້ນ ແຕ່ຍັງເຊື່ອຖືໄດ້ອີກດ້ວຍ. ເວົ້າອີກຢ່າງໜຶ່ງ, AI ເຮັດວຽກໄດ້ດີທີ່ສຸດເມື່ອມັນປະຕິບັດກັບ guardrails, ບໍ່ແມ່ນການຄາດເດົາ.
2. ສິ່ງທີ່ Generative AI ສາມາດເຮັດໄດ້ແທ້ໆໃນຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີ
ຖ້າທ່ານສົງໄສ ວິທີທີ່ AI ທີ່ສ້າງສັນສາມາດນຳໃຊ້ໃນຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີໄດ້, ນີ້ແມ່ນບ່ອນທີ່ມັນເປັນປະໂຫຍດ. ແທນທີ່ຈະທົດແທນນັກວິເຄາະ ຫຼື ການພັດທະນາ, ມັນຊ່ວຍເສີມຂະຫຍາຍວິທີການທີ່ທີມງານກວດພົບ, ຄັດເລືອກ ແລະ ແກ້ໄຂບັນຫາຕ່າງໆ, ໂດຍສະເພາະເມື່ອໃຊ້ກັບຂໍ້ຈຳກັດທີ່ເໝາະສົມ.
| ໃຊ້ກໍລະນີ | ວິທີທີ່ Generative AI ຊ່ວຍ |
|---|---|
| ການແກ້ໄຂຄວາມລັບ | ແນະນຳເສັ້ນທາງການຍົກເລີກ ແລະ ເສັ້ນທາງໝູນວຽນອັດຕະໂນມັດສຳລັບຄວາມລັບທີ່ເປີດເຜີຍເຊັ່ນ: ກະແຈ API ຫຼື ໂທເຄັນ. |
| ການສ້າງການແກ້ໄຂ | ສ້າງ pull requests ດ້ວຍລະຫັດທີ່ປອດໄພເພື່ອແກ້ໄຂ XSS, ການສີດ SQL, ແລະຊ່ອງໂຫວ່ອື່ນໆ. |
| ການກໍ່ສ້າງໂຄງສ້າງນະໂຍບາຍ | ສ້າງຄວາມປອດໄພ YAML ໂດຍອັດຕະໂນມັດ guardrails ແລະ CI/CD ກົດລະບຽບທີ່ປັບແຕ່ງໃຫ້ເໝາະສົມກັບສະພາບແວດລ້ອມຂອງທ່ານ. |
| ການຄັດເລືອກການແຈ້ງເຕືອນ | ສະຫຼຸບການແຈ້ງເຕືອນຄວາມປອດໄພ ແລະ ຈັດລຳດັບຄວາມສຳຄັນຂອງພວກມັນໂດຍອີງໃສ່ການຂູດຮີດ ຫຼື ຜົນກະທົບທາງທຸລະກິດ. |
| ການກວດຫາ Malware | ວິເຄາະລະຫັດທີ່ສັບສົນ ຫຼື ໜ້າສົງໄສເພື່ອລະບຸຕົວຊີ້ບອກການປະນີປະນອມກ່ອນການນຳໃຊ້. |
3. ຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີຈະຖືກທົດແທນໂດຍ AI ບໍ?
ຄຳຖາມນີ້ຍັງຄົງມີຂຶ້ນມາເລື້ອຍໆ, ແລະດ້ວຍເຫດຜົນທີ່ດີ. ໃນຂະນະທີ່ AI ດີຂຶ້ນໃນການແກ້ໄຂຊ່ອງໂຫວ່ ແລະ ອັດຕະໂນມັດການກວດຈັບໄພຂົ່ມຂູ່, ຫຼາຍທີມກຳລັງຖາມວ່າ: ຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີຈະຖືກທົດແທນດ້ວຍ AI ບໍ??
ຄຳຕອບສັ້ນໆແມ່ນບໍ່. ເຖິງແມ່ນວ່າ AI ທີ່ສ້າງສັນກຳລັງປ່ຽນແປງວິທີການເຮັດວຽກຂອງທີມງານ, ແຕ່ມັນບໍ່ສາມາດທົດແທນໜ້າທີ່ຫຼັກຂອງຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີໄດ້. ແທນທີ່ຈະ, ມັນເສີມຂະຫຍາຍຄວາມສາມາດຂອງເຂົາເຈົ້າ.
ໃນຄວາມເປັນຈິງ, ຜູ້ໂຈມຕີໄດ້ໃຊ້ເຄື່ອງມື AI ເພື່ອສ້າງມັນແວທີ່ມີຮູບແບບຫຼາຍຮູບແບບ, ອັດຕະໂນມັດອີເມວຫຼອກລວງ, ແລະແມ້ກະທັ້ງສ້າງຕົວຕົນປອມສໍາລັບວິສະວະກໍາສັງຄົມ. ດັ່ງນັ້ນ, ຜູ້ປ້ອງກັນຕ້ອງການ AI ພຽງແຕ່ເພື່ອຕິດຕາມ.
ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນສິ່ງທ້າທາຍທາງດ້ານເຕັກນິກເທົ່ານັ້ນ. ມັນຍັງກ່ຽວຂ້ອງກັບ ການປະເມີນຄວາມສ່ຽງcisການສ້າງໄອອອນ, ການຈັດວາງທຸລະກິດ, ແລະ ການປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບ. AI ທີ່ສ້າງຂື້ນບໍ່ສາມາດກຳນົດໄດ້ວ່າການແກ້ໄຂລະເມີດນະໂຍບາຍພາຍໃນ ຫຼື ທຳລາຍໜ້າທີ່ສຳຄັນ. ມັນບໍ່ສາມາດກວດສອບໄດ້ວ່າການປ່ຽນແປງຕອບສະໜອງຄວາມຕ້ອງການຂອງ frameworks ເຊັ່ນ NIS2 or ໂດສິ່ງທີ່ສຳຄັນທີ່ສຸດ, ມັນບໍ່ສາມາດຍອມຮັບຄວາມສ່ຽງໃນນາມຂອງອົງກອນຂອງທ່ານໄດ້.
ດັ່ງນັ້ນ, ໃນຂະນະທີ່ AI ສາມາດຊ່ວຍກວດພົບ ແລະ ແກ້ໄຂບັນຫາໄດ້ໄວຂຶ້ນ, ມີພຽງມະນຸດເທົ່ານັ້ນທີ່ສາມາດປະເມີນໄດ້ວ່າການແກ້ໄຂນັ້ນເປັນທີ່ຍອມຮັບໄດ້ຫຼືບໍ່. ພວກເຂົາຕ້ອງຕັດສິນໃຈວ່າຄວາມສ່ຽງໃດທີ່ຈະຫຼຸດຜ່ອນ, ນະໂຍບາຍໃດທີ່ຈະບັງຄັບໃຊ້, ແລະວິທີການດຸ່ນດ່ຽງຄວາມປອດໄພກັບຄວາມໄວໃນການປ່ອຍຕົວ.
ນີ້ແມ່ນເຫດຜົນທີ່ Xygeni ໃຊ້ AI ທີ່ສ້າງສັນຢ່າງລະມັດລະວັງ. ມັນເຮັດໃຫ້ສິ່ງທີ່ຄວນຈະເປັນອັດຕະໂນມັດເປັນອັດຕະໂນມັດ, ແຕ່ຕ້ອງຢູ່ພາຍໃຕ້ນະໂຍບາຍສະເໝີ. guardrails ທີ່ສະທ້ອນເຖິງໂລກແຫ່ງຄວາມເປັນຈິງ DevSecOps workflows.
ຕ້ອງການເຂົ້າໄປເລິກເຊິ່ງກວ່ານີ້ກ່ຽວກັບວິທີທີ່ AI ແກ້ໄຂຊ່ອງໂຫວ່ທີ່ແທ້ຈິງໃນລະຫັດບໍ?
ຮຽນຮູ້ວິທີການເຮັດວຽກ, ສິ່ງທີ່ມັນແກ້ໄຂ, ແລະເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງສຳຄັນຕໍ່ຄວາມປອດໄພຂອງ shift-left
4. ບ່ອນທີ່ Generative AI ສ່ອງແສງ: ການແກ້ໄຂຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີ
ເຄື່ອງມືຄວາມປອດໄພສ່ວນໃຫຍ່ສາມາດກວດພົບຊ່ອງໂຫວ່ໄດ້. ສິ່ງທ້າທາຍທີ່ແທ້ຈິງແມ່ນການແກ້ໄຂພວກມັນ, ໃນຂອບເຂດກ້ວາງ, ໂດຍບໍ່ມີການຊັກຊ້າ, ແລະໂດຍບໍ່ມີການຂັດຂວາງການຜະລິດ. ນີ້ແມ່ນບ່ອນທີ່ ການແກ້ໄຂຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີ ກາຍເປັນຈຸດແຂງຂອງທີມ DevSecOps ຫຼາຍໆທີມ.
ການແກ້ໄຂຊ່ອງໂຫວ່ຟັງຄືວ່າງ່າຍດາຍ, ແຕ່ໃນທາງປະຕິບັດ, ມັນກ່ຽວຂ້ອງກັບການຈັດລຽງລຳດັບ, ການວິເຄາະສະພາບການ, ການປ່ຽນແປງລະຫັດ, ການອະນຸມັດ, ແລະ ການນຳໃຊ້. ເມື່ອນັກພັດທະນາປະເຊີນກັບບັນຫາຫຼາຍສິບຫຼືຫຼາຍຮ້ອຍຢ່າງ, ຂະບວນການເຮັດວຽກດ້ວຍຕົນເອງນີ້ຈະເຮັດໃຫ້ທຸກຢ່າງຊ້າລົງ. AI ຊ່ວຍຕ້ານຄວາມອິດເມື່ອຍດ້ານຄວາມປອດໄພໂດຍການຫຼຸດຜ່ອນການຈັດລຽງລຳດັບທີ່ຊ້ຳໆ ແລະ ສະເໜີຄຳແນະນຳທີ່ສຸມໃສ່ ແລະ ພ້ອມທີ່ຈະແກ້ໄຂ. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ການແກ້ໄຂທຸກຢ່າງບໍ່ຄ່ອຍແມ່ນການເຄື່ອນໄຫວທີ່ຖືກຕ້ອງ.
ນີ້ແມ່ນບ່ອນທີ່ແນ່ນອນ AI ທີ່ສ້າງສັນສາມາດສ່ອງແສງໄດ້ແທນທີ່ຈະສະແດງບັນຫາ, ມັນສາມາດແນະນຳວິທີແກ້ໄຂໄດ້. ແລະສິ່ງທີ່ສຳຄັນກວ່ານັ້ນ, ມັນສາມາດສ້າງການແກ້ໄຂລະດັບລະຫັດທີ່ກົງກັບພາສາ, ໂຄງສ້າງ, ແລະຮູບແບບຂອງແອັບພລິເຄຊັນຂອງທ່ານ. ສິ່ງນີ້ປ່ຽນການກວດຈັບໃຫ້ເປັນການກະທຳ, ໂດຍກົງພາຍໃນຂອງທ່ານ pipelines.
ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ການອັດຕະໂນມັດໂດຍບໍ່ມີການຈັດລຳດັບຄວາມສຳຄັນແມ່ນມີຄວາມສ່ຽງ. ຕົວຢ່າງ, ການນຳໃຊ້ການແກ້ໄຂຢ່າງບໍ່ຕັ້ງໃຈອາດຈະເຮັດໃຫ້ APIs ເສຍຫາຍ, ນຳໄປສູ່ການຖົດຖອຍ, ຫຼືປ່ຽນແປງໜ້າທີ່. ນັ້ນແມ່ນເຫດຜົນທີ່ເຄື່ອງມືການແກ້ໄຂທີ່ດີທີ່ສຸດທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ຍັງປະກອບມີ ການວິເຄາະການເຂົ້າເຖິງ, ການໃຫ້ຄະແນນຄວາມສາມາດໃນການຂູດຮີດ, ແລະ ການບັງຄັບໃຊ້ນະໂຍບາຍຕົວກອງເຫຼົ່ານີ້ຊ່ວຍໃຫ້ທີມງານສຸມໃສ່ບັນຫາທີ່ສຳຄັນແທ້ໆເທົ່ານັ້ນ.
ໃນສັ້ນ, ການແກ້ໄຂຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີ ຂັບເຄື່ອນໂດຍ AI ທີ່ສ້າງສັນສະເໜີທ່າແຮງທີ່ແທ້ຈິງ, ແຕ່ພຽງແຕ່ເມື່ອມັນຖືກຈັບຄູ່ກັບສະພາບການທີ່ເລິກເຊິ່ງ ແລະ ການຄວບຄຸມທີ່ສະຫຼາດ. ນັ້ນແມ່ນຮູບແບບທີ່ Xygeni ປະຕິບັດຕາມ.
ຕໍ່ໄປ, ພວກເຮົາຈະພິຈາລະນາຢ່າງລະອຽດກ່ຽວກັບວິທີການ Xygeni AutoFix ນຳເອົາວິທີການນີ້ມາສູ່ຊີວິດ.
5. ເຈາະເລິກ: Xygeni AutoFix ດ້ວຍ AI
ການແກ້ໄຂຊ່ອງໂຫວ່ດ້ວຍຕົນເອງແມ່ນຊ້າ, ຊໍ້າຊ້ອນ, ແລະມັກຈະມີຄວາມຜິດພາດ. ນັກພັດທະນາບໍ່ພຽງແຕ່ຕ້ອງຮູ້ວ່າມີຫຍັງຜິດພາດ. ພວກເຂົາຕ້ອງການການແກ້ໄຂທີ່ແນ່ນອນ, ໃນພາສາທີ່ຖືກຕ້ອງ, ໄດ້ຮັບການທົດສອບ, ແລະພ້ອມທີ່ຈະລວມເຂົ້າກັນ. ນີ້ແມ່ນບ່ອນທີ່ Xygeni AutoFix ສົ່ງຜົນໃຫ້ການປັບປຸງທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດໃນ ການແກ້ໄຂຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີ.
ຖ້າເຈົ້າເຄີຍສົງໄສ ວິທີທີ່ AI ທີ່ສ້າງສັນສາມາດນຳໃຊ້ໃນຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີໄດ້, ການແກ້ໄຂອັດຕະໂນມັດແມ່ນຄຳຕອບທີ່ແທ້ຈິງ. ມັນບໍ່ພຽງແຕ່ໝາຍບັນຫາເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ມັນຍັງແກ້ໄຂບັນຫາເຫຼົ່ານັ້ນດ້ວຍການຕັ້ງຄ່າລ່ວງໜ້າແບບຮັບຮູ້ສະພາບການ.cision, ໂດຍກົງພາຍໃນຂະບວນການພັດທະນາຂອງທ່ານ.
ແກ້ໄຂໄວ. ແກ້ໄຂຢ່າງສະຫຼາດ. ໂດຍບໍ່ຕ້ອງທຳລາຍການກໍ່ສ້າງ.
Xygeni AutoFix ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການກວດຈັບຄວາມໝັ້ນໃຈສູງຈາກ SAST ເຄື່ອງຈັກ. ມັນລະບຸທຸກຢ່າງຕັ້ງແຕ່ການສີດ SQL ແລະ XSS ຈົນເຖິງການຕັ້ງຄ່າທີ່ບໍ່ປອດໄພ ແລະ ຄວາມລັບທີ່ຖືກລະຫັດໄວ້. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ການກວດຈັບຢ່າງດຽວບໍ່ພຽງພໍ. ນັ້ນແມ່ນເຫດຜົນທີ່ AutoFix ໃຊ້ ຊ່ອງທາງການຈັດລຳດັບຄວາມສຳຄັນ ອີງໃສ່:
- ການຟື້ນຟູແອັບພລິເຄຊັນເອີ້ນຟັງຊັນທີ່ມີຄວາມສ່ຽງໃນເວລາແລ່ນຈິງບໍ?
- ການຂຸດຄົ້ນຜູ້ກະທຳພາຍນອກສາມາດກໍ່ໃຫ້ເກີດບັນຫາໄດ້ບໍ, ຫຼືວ່າເສັ້ນທາງການໂຈມຕີຍັງຄົງບໍ່ສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້?
- Contextລະຫັດເຮັດວຽກໃນການຜະລິດບໍ? ອົງປະກອບດັ່ງກ່າວເຮັດໜ້າທີ່ທາງທຸລະກິດທີ່ສຳຄັນບໍ?
ສິ່ງນີ້ຊ່ວຍລົບລ້າງສິ່ງລົບກວນ ແລະ ສຸມໃສ່ສິ່ງທີ່ສຳຄັນທີ່ສຸດ, ບັນຫາທີ່ເປັນອັນຕະລາຍ ແລະ ຄຸ້ມຄ່າທີ່ຈະແກ້ໄຂ.
ເມື່ອກັ່ນຕອງແລ້ວ, AutoFix ໃຊ້ AI ທົ່ວໄປ ເພື່ອສ້າງ pull requests ດ້ວຍແພັດຊ໌ທີ່ປອດໄພ ແລະ ພ້ອມສຳລັບການທົບທວນຄືນ. ສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ບໍ່ແມ່ນຕົວຢ່າງທົ່ວໄປ. ພວກມັນປະຕິບັດຕາມພາສາ, ໂຄງສ້າງ ແລະ ແບບການຂຽນໂປຣແກຣມຂອງໂຄງການຂອງທ່ານ. ແລະ ເນື່ອງຈາກວ່າພວກມັນຖືກສ້າງຂຶ້ນເພື່ອໃຫ້ກົງກັບທ່າທີຄວາມສ່ຽງຂອງທ່ານ, ພວກມັນສາມາດຖືກລວມເຂົ້າກັນໄດ້ຢ່າງໝັ້ນໃຈ ຫຼື ສົ່ງຕໍ່ຜ່ານການທົບທວນຄືນທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ. pipelines.
ສິ່ງທີ່ມັນສາມາດແກ້ໄຂໄດ້
AutoFix ກວມເອົາຫຼາຍຊັ້ນຂອງ DevSecOps ທີ່ທັນສະໄໝ:
- ລະຫັດຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂໍ້ບົກຜ່ອງດ້ານການສີດ, ການພິສູດຢືນຢັນທີ່ເສຍຫາຍ, ປະຕູຫຼັງທີ່ຖືກປິດບັງ
- ຄວາມລັບລະຫັດ API ທີ່ຖືກເຂົ້າລະຫັດແລ້ວ, ຂໍ້ມູນປະຈຳຕົວທີ່ຮົ່ວໄຫຼໃນປະຫວັດ git ຫຼື ຮູບພາບ Docker
- CI/CD ການຕັ້ງຄ່າສະຄຣິບອັນຕະລາຍ, ຂັ້ນຕອນການສ້າງທີ່ບໍ່ໄດ້ປ້ອງກັນ, payload ຂອງ shell ແບບປີ້ນກັບກັນ
- Dependenciesລຸ້ນທີ່ມີຄວາມສ່ຽງຖືກລະບຸຜ່ານ SCA ແລະ ການກວດສອບມັນແວ
AutoFix ປະສົມປະສານໂດຍກົງກັບ GitHub, GitLab, Jenkins, ແລະ Bitbucket. ນີ້ໝາຍຄວາມວ່າທ່ານສາມາດສະໝັກໄດ້ ການແກ້ໄຂຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີ ພາຍໃນຂະບວນການເຮັດວຽກທີ່ມີຢູ່ຂອງທ່ານໂດຍກົງ, ໂດຍບໍ່ມີການລົບກວນຄວາມໄວໃນການພັດທະນາ.
ໂບນັດ: ການແກ້ໄຂມັນແວດ້ວຍ AutoFix
ເຄື່ອງສະແກນແບບດັ້ງເດີມພາດມັລແວຣ໌ແບບໄດນາມິກ ຫຼື ມັລແວຣ໌ທີ່ຖືກປິດບັງ. ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ລະບົບເຕືອນໄພລ່ວງໜ້າຂອງ Xygeni ຈະຈັບພຶດຕິກຳເຫຼົ່ານີ້ໄດ້ໃນເວລາຈິງ. AutoFix ສາມາດແຍກ ຫຼື ລຶບອົງປະກອບທີ່ຕິດເຊື້ອອອກໂດຍອັດຕະໂນມັດດົນນານກ່ອນທີ່ພວກມັນຈະຮອດການຜະລິດ. ສິ່ງນີ້ນຳມາເຊິ່ງ ການແກ້ໄຂຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີ ເຂົ້າໄປໃນຊັ້ນມັນແວ, ບໍ່ພຽງແຕ່ຊ່ອງໂຫວ່ທີ່ຄົງທີ່ເທົ່ານັ້ນ.
ຍັງສົງໄສວ່າ AI ຈະສາມາດທົດແທນຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີໄດ້ບໍ? AutoFix ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າຄຳຕອບແມ່ນບໍ່. ມັນໃຫ້ອຳນາດແກ່ທີມງານຄວາມປອດໄພໃນການເຄື່ອນໄຫວໄດ້ໄວຂຶ້ນ, ແກ້ໄຂໄດ້ສະຫຼາດກວ່າ, ແລະ ຄວບຄຸມໄດ້ໂດຍບໍ່ຕ້ອງກໍ່ໃຫ້ເກີດຄວາມສ່ຽງໃໝ່.
ທີມງານຮັກສາຄວາມປອດໄພເຮັດໃຫ້ຂະບວນການເຮັດວຽກແກ້ໄຂມີປະສິດທິພາບຂຶ້ນ, ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມອິດເມື່ອຍຂອງການແຈ້ງເຕືອນ, ແລະຮັກສາຄວາມໄວໃນການພັດທະນາໃຫ້ຄົງທີ່. ນັ້ນແມ່ນວິທີທີ່ AI ກາຍເປັນພັນທະມິດທີ່ແທ້ຈິງ, ບໍ່ແມ່ນຄວາມຮັບຜິດຊອບ.
6. ເປັນຫຍັງ AI ຍັງຕ້ອງການການຊີ້ນຳຈາກມະນຸດ
ເຖິງແມ່ນວ່າ AI ທີ່ຖືກຕ້ອງທີ່ສຸດກໍ່ຕ້ອງການ guardrailsໃນຂະນະທີ່ເຄື່ອງມືເຊັ່ນ Xygeni AutoFix ເຮັດໃຫ້ ການແກ້ໄຂຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີ ໄວກວ່າ ແລະ ສະຫຼາດກວ່າ, ສຸດທ້າຍcisໄອອອນຍັງເປັນຂອງມະນຸດ.
ຂໍໃຫ້ຊັດເຈນ: AI ສາມາດຂຽນແພັດຊ໌ທີ່ປອດໄພໄດ້. ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ມັນບໍ່ສາມາດເຂົ້າໃຈສະພາບການທາງທຸລະກິດຂອງແພັດຊ໌ນັ້ນໄດ້ສະເໝີໄປ. ຕົວຢ່າງ, ມັນອາດຈະ:
- ລຶບການບັນທຶກເພື່ອລົບລ້າງຜົນບວກທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ, ເຊິ່ງທຳລາຍຄວາມສາມາດໃນການສັງເກດການໃນຂະບວນການ
- ແນະນຳການເຮັດຄວາມສະອາດຂໍ້ມູນປ້ອນຂໍ້ມູນທີ່ຄວນຈະຄົງຢູ່ແບບເຄື່ອນໄຫວ
- ແກ້ໄຂສະຄຣິບທົດສອບແທນທີ່ຈະເປັນຈຸດເຂົ້າຕົວຈິງ
ສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນກໍລະນີທີ່ມີບັນຫາເທົ່ານັ້ນ. ພວກມັນແມ່ນຈຸດຂັດແຍ່ງທົ່ວໄປທີ່ການແກ້ໄຂແບບອັດຕະໂນມັດ, ບໍ່ວ່າຈະກ້າວໜ້າປານໃດກໍຕາມ, ຍັງຕ້ອງການການຕັດສິນຂອງມະນຸດ.
AI ສາມາດແກ້ໄຂລະຫັດໄດ້, ແຕ່ບໍ່ສາມາດຍອມຮັບຄວາມສ່ຽງໄດ້
ໃນສະພາບແວດລ້ອມທີ່ມີກົດລະບຽບ, ການຍອມຮັບຄວາມສ່ຽງບໍ່ແມ່ນທາງເລືອກ, ມັນແມ່ນ ກວດສອບທີ່ຢູ່ ຍົກຕົວຢ່າງ:
- ພາຍໃຕ້ການ NIS2, ອົງກອນຕ່າງໆຕ້ອງຈັດຕັ້ງປະຕິບັດ ແລະ ກວດສອບການປົກປ້ອງໃນທົ່ວລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະໜອງຊອບແວຂອງເຂົາເຈົ້າ
- ໂດ ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ໜ່ວຍງານທາງດ້ານການເງິນບັນທຶກການຕອບສະໜອງຕໍ່ເຫດການ, ໄລຍະເວລາການແກ້ໄຂ, ແລະ ຄວາມຢືດຢຸ່ນຂອງລະບົບ
ບໍ່ມີຮູບແບບ AI ໃດສາມາດລົງນາມໃນເລື່ອງນັ້ນໄດ້. ມີພຽງຜູ້ນຳດ້ານຄວາມປອດໄພເທົ່ານັ້ນທີ່ສາມາດຕັດສິນໃຈວ່າການແກ້ໄຂສອດຄ່ອງກັບການຄວບຄຸມພາຍໃນ, SLA ແລະຂອບເຂດນະໂຍບາຍຫຼືບໍ່. ນັ້ນແມ່ນເຫດຜົນທີ່ Xygeni ບໍ່ພຽງແຕ່ໃຊ້ການແກ້ໄຂຢ່າງບໍ່ຄິດ. ແທນທີ່ຈະ, ມັນສ້າງການຄວບຄຸມສຳລັບ ການທົບທວນຄືນ, ອະນຸມັດ, ແລະ ການຕິດຕາມການປະຕິບັດຕາມ, ເຮັດໃຫ້ມະນຸດຮັບຮູ້ຂໍ້ມູນໃນບ່ອນທີ່ມີຄວາມສຳຄັນທີ່ສຸດ.
ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ບໍ່ແມ່ນບັນຫາທັງໝົດຄວນໄດ້ຮັບການແກ້ໄຂໂດຍອັດຕະໂນມັດ. ຕົວຢ່າງ, ຊ່ອງທາງການຈັດລຳດັບຄວາມສຳຄັນຂອງ Xygeni ອາດຈະເຮັດໃຫ້ເກີດບັນຫາທີ່ມີຄວາມສ່ຽງຕ່ຳໃນລະຫັດທີ່ໃຊ້ງານບໍ່ໄດ້. ໃນກໍລະນີນີ້, ການອອກແບບອັດສະລິຍະcision ແມ່ນການບັນທຶກມັນ, ບໍ່ແມ່ນການແກ້ໄຂມັນ.
ສະຫຼຸບແລ້ວ, AI ສາມາດກຳຈັດພາລະໜັກໃນການແກ້ໄຂຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີໄດ້. ແຕ່ທີມງານຄວາມປອດໄພຂອງທ່ານຍັງຕັດສິນໃຈວ່າຈະປະຕິບັດເວລາໃດ, ຢູ່ໃສ, ແລະວິທີການໃດ.
7. ຄຳຕັດສິນສຸດທ້າຍ: ຜູ້ຮ່ວມຂັບ, ບໍ່ແມ່ນຜູ້ທົດແທນ
ມາຮອດປະຈຸບັນ, ມັນເປັນທີ່ຊັດເຈນແລ້ວວ່າ AI ທີ່ສ້າງສັນບໍ່ໄດ້ຢູ່ທີ່ນີ້ເພື່ອທົດແທນທີມງານຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີ. ແທນທີ່ຈະເປັນແນວນັ້ນ, AI ຊ່ວຍຕ້ານຄວາມອິດເມື່ອຍດ້ານຄວາມປອດໄພໂດຍການໃຫ້ເຄື່ອງມືແກ່ທີມງານເພື່ອເຄື່ອນໄຫວໄດ້ໄວຂຶ້ນ, ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມອິດເມື່ອຍ, ແລະ ກຳຈັດບັນຫາທີ່ຄ້າງຄາທີ່ເຮັດໃຫ້ຄວາມຄືບໜ້າດ້ານຄວາມປອດໄພທີ່ແທ້ຈິງຊ້າລົງ. ເມື່ອຈັບຄູ່ກັບສະພາບການ ແລະ ນະໂຍບາຍທີ່ເລິກເຊິ່ງ. guardrails, AI ກາຍເປັນພັນທະມິດທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງສຳລັບການຈັດສົ່ງຊອບແວທີ່ປອດໄພ.
ເພື່ອສະຫຼຸບ, ຂໍໃຫ້ຕອບຄຳຖາມຫຼັກ:
- ປັນຍາປະດິດ (AI) ສາມາດນຳໃຊ້ໄດ້ແນວໃດໃນຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີ?
ມັນເລັ່ງການກວດພົບ, ການແກ້ໄຂ, ການຄຸ້ມຄອງຄວາມລັບ, ການບັງຄັບໃຊ້ນະໂຍບາຍ ແລະ ການຄັດເລືອກ. - ຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີຈະຖືກທົດແທນດ້ວຍ AI ບໍ?
ບໍ່ແມ່ນ. AI ສະໜັບສະໜູນທີມງານຮັກສາຄວາມປອດໄພ, ແຕ່ມັນບໍ່ສາມາດຍອມຮັບຄວາມສ່ຽງ, ຄວບຄຸມການປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບ, ຫຼື ປະຕິບັດຕາມບູລິມະສິດທາງທຸລະກິດໄດ້. - ກໍລະນີການນຳໃຊ້ທີ່ມີຄຸນຄ່າທີ່ສຸດໃນປະຈຸບັນແມ່ນຫຍັງ?
ໂດຍບໍ່ມີຄວາມສົງໃສ, ການແກ້ໄຂຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີ. AI ທີ່ສ້າງສັນຊ່ວຍແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ແທ້ຈິງ, ບໍ່ພຽງແຕ່ເຮັດໃຫ້ເຫັນບັນຫາເຫຼົ່ານັ້ນ.
ກັບ ຊີເກນີ, ທ່ານບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງເລືອກລະຫວ່າງຄວາມໄວ ແລະ ການຄວບຄຸມ. AutoFix ຊ່ວຍທ່ານແກ້ໄຂຊ່ອງໂຫວ່, ຄວາມລັບ, ມັລແວ ແລະ CI/CD ຄວາມສ່ຽງກັບກ່ອນcisໂດຍບໍ່ເຮັດໃຫ້ທີມງານຂອງທ່ານຊ້າລົງ ຫຼື ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມປອດໄພ.
