1. Оршил: Кибер аюулгүй байдалд хиймэл оюун ухаан яагаад зүгээр л шуугианаас илүү чухал вэ?
Бүтээлч хиймэл оюун ухаан нь аюулгүй байдлын багуудын ажиллах арга барилыг хурдацтай өөрчилж байна. Гэсэн хэдий ч олон хүн чухал асуултуудыг асуусаар байна: Кибер аюулгүй байдалд генератив хиймэл оюун ухааныг хэрхэн ашиглаж болох вэ, мөн хамгийн чухал нь, Кибер аюулгүй байдлыг хиймэл оюун ухаанаар орлох ууИхэнх багуудын хувьд хамгийн том үнэ цэнэ нь кибер аюулгүй байдлын нөхөн сэргээлторчин үеийн технологид хиймэл оюун ухаан алдааг хурдасгаж, сэрэмжлүүлгийн ядаргааг бууруулдаг pipelines.
дагуу IBM-ийн 2024 оны Аюул заналхийллийн тагнуулын индекс, Байгууллагуудын 42% нь SecOps ажлын урсгалдаа хиймэл оюун ухааныг аль хэдийн ашиглаж байна. Үүний үр дүнд хиймэл оюун ухаан туршилтын шинж чанартай байхаа больсон. Энэ нь аль хэдийн аюулгүй байдлын стекийн нэг хэсэг болсон. Гэсэн хэдий ч үүнд сохроор найдах нь аюултай байж болно. Хий үзэгдэлтэй код, эвдэрсэн бүтэц, буруу ойлгогдсон нөхцөл байдал нь одоо байгаа эмзэг байдлыг шийдвэрлэхийн оронд шинэ эмзэг байдлыг бий болгож болзошгүй юм.
Тийм ч учраас иймэрхүү платформууд байдаг Xygeni AutoFix Илүү аюулгүй арга барилыг баримтал. Хиймэл оюун ухааныг ашиглалтын шинжилгээ, хүрэх боломжийг илрүүлэх, бодлогын хэрэгжилттэй хослуулснаар Xygeni нь зөвхөн хурдан төдийгүй найдвартай засваруудыг хүргэдэг. Өөрөөр хэлбэл, хиймэл оюун ухаан нь дараахтай ажиллах үед хамгийн сайн ажилладаг. guardrails, таамаглал биш.
2. Кибер аюулгүй байдалд үүсгэгч хиймэл оюун ухаан юу хийж чадах вэ
Хэрэв та гайхаж байгаа бол Кибер аюулгүй байдалд генератив хиймэл оюун ухааныг хэрхэн ашиглаж болох вэ, энэ нь практик болж хувирдаг газар юм. Шинжээчдийг орлохын оронд хөгжүүлэгчид, энэ нь багууд асуудлыг хэрхэн илрүүлж, ангилж, шийдвэрлэхийг сайжруулдаг, ялангуяа зөв хязгаарлалттай ашигласан үед.
| Кейс ашиглах | Бүтээлч хиймэл оюун ухаан хэрхэн тусалдаг вэ |
|---|---|
| Нууцыг арилгах | API түлхүүр эсвэл жетон гэх мэт ил гарсан нууцыг хүчингүй болгох болон автоматаар эргүүлэх замыг санал болгодог. |
| Үүсгэн байгуулалтыг засах | Үүсгэдэг pull requests XSS, SQL тарилга болон бусад эмзэг байдлыг шийдвэрлэх аюулгүй кодтой. |
| Бодлогын шат | YAML аюулгүй байдлыг автоматаар үүсгэдэг guardrails болон CI/CD таны орчинд тохирсон дүрэм журам. |
| Сэрэмжлүүлгийн ангилалт | Аюулгүй байдлын сэрэмжлүүлгийг нэгтгэн дүгнэж, тэдгээрийг ашиглах боломж эсвэл бизнесийн нөлөөллөөс хамааран эрэмбэлдэг. |
| Хортой програм илрүүлэх | Байршуулахаас өмнө эвдэрсэн шинж тэмдгүүдийг тодорхойлохын тулд ойлгомжгүй эсвэл сэжигтэй кодыг шинжилдэг. |
3. Кибер аюулгүй байдлыг хиймэл оюун ухаан орлох уу?
Энэ асуулт байнга гарч ирсээр байгаа бөгөөд үүнд шалтгаан бий. Хиймэл оюун ухаан эмзэг байдлыг засах, аюул заналхийллийг илрүүлэх ажлыг автоматжуулах тал дээр сайжирч байгаа тул олон багууд дараах асуултыг тавьж байна. Кибер аюулгүй байдлыг хиймэл оюун ухаанаар орлох уу?
Товчхондоо үгүй. Хэдийгээр генератив хиймэл оюун ухаан нь багийн ажиллах арга барилыг өөрчилж байгаа ч кибер аюулгүй байдлын мэргэжилтнүүдийн үндсэн чиг үүргийг орлож чадахгүй. Харин ч тэдний чадавхийг сайжруулж байна.
Үнэндээ халдагчид аль хэдийн хиймэл оюун ухааны хэрэгслүүдийг ашиглан полиморфик хортой програм үүсгэх, фишинг имэйлийг автоматжуулах, тэр ч байтугай нийгмийн инженерчлэлийн зорилгоор хуурамч таних тэмдэг бүтээж байна. Үүний үр дүнд хамгаалагчдад зөвхөн хөл нийлүүлэн алхахын тулд хиймэл оюун ухаан хэрэгтэй байна.
Гэсэн хэдий ч кибер аюулгүй байдал нь зөвхөн техникийн сорилт биш юм. Энэ нь мөн эрсдэлд суурилсанcisион үүсгэх, бизнесийн уялдаа холбооБолон зохицуулалтыг дагаж мөрдөх. Бүтээлч хиймэл оюун ухаан нь нөхөөс нь дотоод бодлогыг зөрчиж байгаа эсвэл чухал функцийг эвдэж байгаа эсэхийг тодорхойлж чадахгүй. Энэ нь өөрчлөлт нь фрэймворкийн шаардлагыг хангаж байгаа эсэхийг шалгаж чадахгүй. NIS2 or ДОРАХамгийн чухал нь энэ нь танай байгууллагын өмнөөс эрсдэл хүлээж авах боломжгүй юм.
Тиймээс хиймэл оюун ухаан асуудлыг илүү хурдан илрүүлж, тэр ч байтугай засахад тусалж чаддаг ч зөвхөн хүмүүс л уг засварыг хүлээн авах боломжтой эсэхийг үнэлж чадна. Тэд ямар эрсдэлийг бууруулах, ямар бодлогыг хэрэгжүүлэх, аюулгүй байдлыг суллах хурдтай хэрхэн тэнцвэржүүлэхээ шийдэх ёстой.
Чухам ийм учраас Xygeni нь генератив хиймэл оюун ухааныг болгоомжтой ашигладаг. Энэ нь юуг автоматжуулах ёстойг автоматжуулдаг боловч үргэлж бодлогын хүрээнд байдаг. guardrails бодит ертөнцийг тусгасан DevSecOps програмууд Ажлын урсгал.
Кодын бодит эмзэг байдлыг хиймэл оюун ухаан хэрхэн засдаг талаар илүү гүнзгий судлахыг хүсч байна уу?
Энэ нь хэрхэн ажилладаг, юуг засдаг, мөн зүүн тийш шилжих аюулгүй байдалд яагаад чухал болохыг мэдэж аваарай
4. Бүтээлч хиймэл оюун ухаан гэрэлтдэг газар: Кибер аюулгүй байдлын нөхөн сэргээлт
Аюулгүй байдлын ихэнх хэрэгслүүд эмзэг байдлыг илрүүлж чаддаг. Жинхэнэ бэрхшээл бол тэдгээрийг цар хүрээтэйгээр, цаг алдалгүй, үйлдвэрлэлийг тасалдуулахгүйгээр засах явдал юм. Энэ бол энд байна кибер аюулгүй байдлын нөхөн сэргээлт олон DevSecOps багуудын хувьд саад тотгор болж байна.
Эмзэг байдлыг засах нь энгийн сонсогдож байгаа ч практик дээр энэ нь ангилах, контекст шинжилгээ, кодын өөрчлөлт, зөвшөөрөл, байршуулалт зэрэг үйлдлүүдийг хамардаг. Хөгжүүлэгчид хэдэн арван эсвэл бүр хэдэн зуун асуудалтай тулгарах үед энэхүү гарын авлагын ажлын урсгал нь бүх зүйлийг удаашруулдаг. Хиймэл оюун ухаан нь давтагдах ангиллыг бууруулж, төвлөрсөн, засахад бэлэн саналуудыг санал болгосноор аюулгүй байдлын ядаргаатай тэмцэхэд тусалдаг. Түүнээс гадна, бүх зүйлийг засах нь ховор тохиолдолд зөв алхам болдог.
Энэ яг хаана байна Бүтээлч хиймэл оюун ухаан гэрэлтэж чаднаЗүгээр л асуудлыг харуулахын оронд шийдлүүдийг санал болгож чадна. Хамгийн чухал нь энэ нь таны програмын хэл, бүтэц, хэв маягт тохирсон кодын түвшний засваруудыг бий болгож чадна. Энэ нь илрүүлэлтийг таны дотор шууд үйлдэл болгон хувиргадаг. pipelines.
Гэсэн хэдий ч эрэмбэлэхгүйгээр автоматжуулалт хийх нь эрсдэлтэй. Жишээлбэл, нөхөөсийг сохроор ашиглах нь API-г эвдэх, регрессийг нэвтрүүлэх эсвэл функцийг өөрчлөх боломжтой. Тийм ч учраас хиймэл оюун ухаанаар удирддаг хамгийн сайн нөхөн сэргээх хэрэгслүүдэд дараахь зүйлс орно. хүрэх боломжийн шинжилгээ, ашиглалтын онооБолон бодлогын хэрэгжилтЭдгээр шүүлтүүрүүд нь багуудад зөвхөн үнэхээр чухал асуудлууд дээр анхаарлаа төвлөрүүлэхэд тусалдаг.
Товчоор хэлбэл, кибер аюулгүй байдлын нөхөн сэргээлт Генератив хиймэл оюун ухаанаар ажилладаг нь бодит боломжийг санал болгодог боловч зөвхөн гүнзгий контекст болон ухаалаг удирдлагатай хослуулсан тохиолдолд л боломжтой. Энэ бол Xygeni-ийн дагадаг загвар юм.
Дараа нь бид хэрхэн хийхийг илүү нарийвчлан авч үзэх болно Xygeni AutoFix энэ хандлагыг амьдралд авчирдаг.
5. Гүн шумбалт: Хиймэл оюун ухаантай Xygeni AutoFix
Эмзэг байдлыг гараар засах нь удаан, давтагддаг бөгөөд ихэвчлэн алдаа гарах хандлагатай байдаг. Хөгжүүлэгчид зөвхөн юу буруу болсныг мэдэх шаардлагагүй. Тэдэнд яг тохирсон засвар, зөв хэлээр, туршигдсан, нэгтгэхэд бэлэн байх шаардлагатай. Энэ бол Xygeni AutoFix хамгийн том давуу талыг өгдөг газар юм. кибер аюулгүй байдлын нөхөн сэргээлт.
Хэрэв та бодож байсан бол Кибер аюулгүй байдалд генератив хиймэл оюун ухааныг хэрхэн ашиглаж болох вэ, AutoFix бол жинхэнэ хариулт юм. Энэ нь зөвхөн асуудлуудыг тэмдэглээд зогсохгүй, тэдгээрийг контекстэд мэдрэмтгий урьдчилан засварладагcisион, таны хөгжүүлэлтийн ажлын урсгал дотор шууд.
Хурдан зас. Ухаалаг зас. Барилгыг эвдрэлгүйгээр.
Xygeni AutoFix нь өндөр найдвартай илрүүлэлтээр эхэлдэг SAST хөдөлгүүр. Энэ нь SQL injection болон XSS-ээс эхлээд аюултай тохиргоо болон хатуу кодлогдсон нууцууд хүртэл бүх зүйлийг тодорхойлдог. Гэсэн хэдий ч зөвхөн илрүүлэлт хангалтгүй. Тиймээс AutoFix нь ...-г ашигладаг. эрэмбэлэх суваг үндэслэн:
- Хүрэх боломжтой байдал: Аппликейшн нь ажиллах үед эмзэг функцийг үнэхээр дууддаг уу?
- Ашиглах чадварГадны хүчин зүйл асуудлыг үүсгэж чадах уу, эсвэл довтолгооны зам хүрэх боломжгүй хэвээр байна уу?
- АгуулгаКод нь үйлдвэрлэлд ажилладаг уу? Компонент нь бизнесийн чухал үүрэг гүйцэтгэдэг үү?
Энэ нь чимээ шуугианыг арилгаж, хамгийн чухал зүйл болох үнэхээр аюултай бөгөөд засах шаардлагатай асуудлууд дээр анхаарлаа төвлөрүүлэхэд тусалдаг.
Шүүлтүүр хийсний дараа AutoFix нь дараахыг ашигладаг үүсгэгч AI бүтээх pull requests аюулгүй, хянаж үзэхэд бэлэн засваруудтай. Эдгээр нь ерөнхий хэсгүүд биш. Эдгээр нь таны төслийн хэл, бүтэц, код бичих хэв маягийг дагадаг. Мөн тэдгээр нь таны эрсдэлийн байр суурьтай нийцүүлэн бүтээгдсэн тул тэдгээрийг итгэлтэйгээр нэгтгэх эсвэл одоо байгаа хянаж үзлэгээр дамжуулан чиглүүлж болно. pipelines.
Юуг засах боломжтой вэ
AutoFix нь орчин үеийн DevSecOps-ийн олон давхаргыг хамардаг:
- Хэрэглээний кодТарилгын алдаа, эвдэрсэн баталгаажуулалт, бүдгэрсэн арын хаалга
- нууцХатуу кодлогдсон API түлхүүрүүд, git түүх эсвэл Docker зургуудад алдагдсан итгэмжлэлүүд
- CI/CD ТохиргооАюултай скриптүүд, хамгаалалтгүй бүтээх алхамууд, урвуу бүрхүүлийн ачаалал
- хамаарлуудЭмзэг хувилбаруудыг дараах байдлаар тодорхойлсон SCA болон хортой програм илрүүлэх
AutoFix нь GitHub, GitLab, Jenkins, болон Bitbucket-тэй шууд нэгтгэгддэг. Энэ нь та өргөдөл гаргаж болно гэсэн үг юм. кибер аюулгүй байдлын нөхөн сэргээлт хөгжүүлэлтийн хурдыг тасалдуулахгүйгээр одоо байгаа ажлын урсгалууд дотроо.
Бонус: AutoFix ашиглан хортой програм хангамжийг засах
Уламжлалт сканнерууд динамик эсвэл бүдгэрсэн хортой програм хангамжийг анзаардаггүй. Гэсэн хэдий ч Xygeni-ийн эрт сэрэмжлүүлгийн систем нь эдгээр зан үйлийг бодит цаг хугацаанд нь илрүүлдэг. AutoFix нь халдвар авсан бүрэлдэхүүн хэсгүүдийг үйлдвэрлэлд хүрэхээс өмнө автоматаар тусгаарлах эсвэл устгах боломжтой. Энэ нь авчирдаг. кибер аюулгүй байдлын нөхөн сэргээлт зөвхөн статик эмзэг байдалд төдийгүй хортой програм хангамжийн давхаргад.
Кибер аюулгүй байдлыг хиймэл оюун ухаанаар орлуулах болов уу гэж гайхаж байна уу? AutoFix нь хариулт нь үгүй гэж харуулж байна. Энэ нь аюулгүй байдлын багуудад шинэ эрсдэл үүсгэхгүйгээр илүү хурдан хөдлөх, илүү ухаалаг засах, хяналтаа хадгалах хүчийг өгдөг.
Аюулгүй байдлын багууд нөхөн сэргээх ажлын урсгалыг оновчтой болгож, сэрэмжлүүлгийн ядаргааг бууруулж, хөгжүүлэлтийн хурдыг хэвээр хадгалдаг. Ингэснээр хиймэл оюун ухаан хариуцлага биш, жинхэнэ холбоотон болдог.
6. Хиймэл оюун ухаанд яагаад хүний хяналт хэрэгтэй хэвээр байна вэ?
Хамгийн нарийвчлалтай хиймэл оюун ухааны хэрэгцээ ч гэсэн guardrailsXygeni AutoFix зэрэг хэрэгслүүд ... хийдэг. кибер аюулгүй байдлын нөхөн сэргээлт илүү хурдан бөгөөд ухаалаг, эцсийнcisИонууд нь хүмүүст харьяалагддаг хэвээр байна.
Тодорхой хэлье: Хиймэл оюун ухаан аюулгүй нөхөөс бичиж чадна. Гэсэн хэдий ч тэр нөхөөсний бизнесийн орчныг үргэлж ойлгож чаддаггүй. Жишээлбэл, энэ нь дараах байдалтай байж болно:
- Процессын ажиглалтыг алдагдуулж, хуурамч эерэг үр дүнг арилгахын тулд бүртгэлийг устгана уу
- Динамик хэвээр байх ёстой оролтыг ариутгахыг санал болгох
- Бодит оролтын цэгийн оронд туршилтын скриптийг нөхөх
Эдгээр нь зүгээр л захын тохиолдлууд биш. Эдгээр нь автоматжуулсан нөхөн сэргээлт нь хичнээн дэвшилтэт байсан ч хүний шүүмжлэлийг шаарддаг нийтлэг үрэлтийн цэгүүд юм.
Хиймэл оюун ухаан код нөхөж чаддаг ч эрсдэлийг хүлээн зөвшөөрч чаддаггүй
Зохицуулалттай орчинд эрсдэлийг хүлээн зөвшөөрөх нь заавал байх албагүй, энэ нь аудит хийсэн. Жишээлбэл:
- дагуу NIS2байгууллагууд програм хангамжийн хангамжийн сүлжээндээ хамгаалалтыг хэрэгжүүлж, баталгаажуулах ёстой
- ДОРА санхүүгийн байгууллагуудаас ослын хариу арга хэмжээ, нөхөн сэргээх хугацаа, системийн уян хатан байдлыг баримтжуулахыг шаарддаг
Ямар ч хиймэл оюун ухааны загвар үүнийг баталж чадахгүй. Зөвхөн аюулгүй байдлын удирдлагууд л засвар нь дотоод хяналт, SLA болон бодлогын босготой нийцэж байгаа эсэхийг шийдэж чадна. Тийм ч учраас Xygeni нь зүгээр л нөхөөсийг сохроор ашигладаггүй. Үүний оронд энэ нь хяналтыг бий болгодог тойм, батлахБолон нийцлийн хяналт, хүмүүсийг хамгийн чухал зүйлийн талаар мэдээлэлтэй байлгах.
Цаашилбал, бүх асуудлыг автоматаар засах ёсгүй. Жишээлбэл, Xygeni-ийн эрэмбэлэх юүлүүр нь үхсэн кодонд бага эрсдэлтэй асуудал гарч ирж магадгүй юм. Энэ тохиолдолд ухаалаг шийдэлcision нь үүнийг нөхөх биш харин бүртгэх явдал юм.
Товчхондоо, хиймэл оюун ухаан нь кибер аюулгүй байдлын нөхөн сэргээлтийн хүнд ажлыг арилгаж чадна. Гэхдээ танай аюулгүй байдлын баг хэзээ, хаана, хэрхэн ажиллахаа шийдсээр байна.
7. Эцсийн шийдвэр: Орлуулах биш, харин хоёр дахь нисгэгч
Одоогоор хиймэл оюун ухаан нь кибер аюулгүй байдлын багуудыг орлохгүй гэдэг нь тодорхой болсон. Үүний оронд хиймэл оюун ухаан нь багуудад илүү хурдан хөдлөх, шаталтыг бууруулах, бодит аюулгүй байдлын ахиц дэвшлийг удаашруулдаг хоцрогдлыг арилгах хэрэгслүүдийг өгснөөр аюулгүй байдлын ядаргаатай тэмцэхэд тусалдаг. Гүнзгий агуулга, бодлоготой хослуулсан үед guardrails, Хиймэл оюун ухаан нь програм хангамжийг аюулгүй хүргэх практик холбоотон болж байна.
Дүгнэж хэлэхэд, үндсэн асуултуудад хариулъя:
- Кибер аюулгүй байдалд генератив хиймэл оюун ухааныг хэрхэн ашиглаж болох вэ?
Энэ нь илрүүлэлт, нөхөн сэргээлт, нууцын менежмент, бодлогын хэрэгжилт болон ангиллыг хурдасгадаг. - Кибер аюулгүй байдлыг хиймэл оюун ухаан орлох уу?
Үгүй. Хиймэл оюун ухаан нь аюулгүй байдлын багуудыг дэмждэг боловч эрсдэлийг хүлээн авах, дүрэм журмын хэрэгжилтийг хянах, эсвэл бизнесийн тэргүүлэх чиглэлүүдийн дагуу ажиллах боломжгүй. - Өнөөдөр хамгийн үнэ цэнэтэй хэрэглээний тохиолдол юу вэ?
Ямар ч эргэлзээгүйгээр, кибер аюулгүй байдлын нөхөн сэргээлтБүтээлч хиймэл оюун ухаан нь бодит асуудлуудыг зөвхөн гадарлахаас гадна засахад тусалдаг.
Хамтран Ксигени, та хурд болон хяналтын хооронд сонголт хийх шаардлагагүй. AutoFix нь эмзэг байдал, нууцлал, хортой програм хангамж гэх мэт асуудлыг шийдвэрлэхэд тусална. CI/CD урьдчилсан эрсдэлүүдcisион, багийнхаа хурдыг удаашруулахгүй эсвэл аюулгүй байдлыг алдагдуулахгүйгээр.
