9月23日和24日，Xygeni团队分赴两座城市和两个OWASP社区，探讨人工智能应用安全问题： 葡萄牙波尔图 OWASP 应用安全日 和 OWASP在卡尔斯鲁厄举办的人工智能安全活动，德国。
不同的国家，不同的人群，几乎每次谈话都会问到同样的问题： “人工智能在应用程序安全方面究竟能发挥多大作用？它又只是给旧工具贴上了一个新标签而已？”
以下是我们对所听到的内容、令我们感到惊讶的内容以及我们给出的答案的总结。
TL博士
两个 OWASP 会议室，两个国家，一个问题：人工智能在应用安全方面究竟能发挥什么作用？ 在波尔图和卡尔斯鲁厄，从业者们并没有质疑是否应该使用人工智能，而是在思考他们的应用安全堆栈中哪些人工智能真正发挥了作用，以及谁在负责保护人工智能本身的安全。
- ASPM 对很多球队来说，这仍然是一个新概念。 在波尔图，许多从业者从未与……合作过 Application Security Posture Management 平台，即使他们每天都能感受到它所解决的问题：工具太多，警报太多。
- ASPM 以及“人工智能” SAST“它们不是一回事。” 扫描可以发现代码中的缺陷。 ASPM 决定你运行的每个工具的哪些结果才真正值得你花时间。
- 人工智能分诊和补救措施最受关注。 “这是真的吗？有多紧急？修复起来有多难？”这是每个团队都希望在每次扫描中，每次发现问题时都能自动得到解答的问题。
- 人工智能现在不仅是需要使用的工具，更是一种需要保护的资产。 提示文件、MCP 服务器、代理配置等
.mcp/servers.json人工智能凭证是攻击面的一部分，CHAINDROP 活动在事件发生前三周就已明确表明了这一点。 - 主权在欧洲至关重要。 在自己的基础设施上运行人工智能，使用自己的模型，这个问题被反复提及。
两座城市，一场关于人工智能应用安全的对话
In 波尔图, Agustín Sánchez（全球应用程序安全和安全 AI 开发顾问） 和 Marcos Martin（DevSecOps工程师） 在米兰达安东尼奥·库比蒂诺基金会的 12 号展位呆了两天。在 卡尔斯鲁厄, 乔治·尼西姆（高级解决方案工程师) 参加了在德国工商会经济宫举行的 OWASP 社区活动，重点关注人工智能安全。
房间里坐满了实践者：开发人员、应用安全工程师、DevSecOps负责人。他们通过测试来评估，而不是通过阅读幻灯片。这使得讨论更加深入、更有价值。
问题 1：“究竟什么是……” ASPM？“
这个问题在波尔图被反复提及，因此需要一个明确的答案。
ASPM (Application Security Posture Management）是将每个安全工具的发现结果转化为一个风险模型的层。 大多数组织已经运行多个扫描器：一个用于代码扫描，一个用于依赖项扫描，一个用于密钥扫描，可能还有一个用于基础设施即代码扫描。每个扫描器都会生成自己的列表、自己的严重性等级以及其他相关信息。 dashboard结果是产生了数千条警报，但对于唯一重要的问题却没有统一的答案： 我们首先要解决什么问题？
ASPM 回答了这个问题。它会接收来自本地扫描器和来自其他扫描器的结果。 第三方工具它将这些风险关联起来，并根据实际风险而非单纯的严重程度进行优先级排序。如果您是该领域的新手，请参阅我们的指南。 什么 ASPM 是什么，以及为什么它很重要 是一个很好的起点。
房间里各团队需要关注的关键点： ASPM 无需替换您已运行的程序。 你现有的堆栈将成为输入。
Is ASPM 与人工智能相同 SAST?
不，扫描发现了问题。 ASPM 决定哪些问题值得你花时间解决。
| 维度 | 扫描（SAST （人工智能） | ASPM |
|---|---|---|
| 它解答的问题 | 这段代码是否存在漏洞？ | 在我们发现的所有事物中，什么最重要？ |
| 适用范围 | 一种发现类型：源代码 | 每一种发现类型， 从每个工具 |
| 人工智能在哪些方面发挥作用 | 检测、解释和修复代码中的缺陷， 直接在集成开发环境（IDE）中。 | 对整个投资组合进行分类、优先排序和补救 |
| 输出 | 发现 | A 优先风险模型 以及一个固定队列 |
简而言之： 扫描发现问题； ASPM 决定哪些问题值得你花时间解决。 两者都不可或缺，而且结合使用效果更佳，因为Xygeni扫描器发现的信息和您其他工具发现的信息都基于同一个AI层。如需更全面地了解市场，请参阅我们的对比评测。 最佳 ASPM 2026年的工具.
问题 3：“Xygeni 如何使用 AI 应用安全？”
这是大多数对话深入探讨的地方。我们的答案是：Xygeni 中的 AI 不是为了生成更多警报，而是为了消除噪音并完成工作。以下是围绕 AI 应用安全的四个具体工作：
1. AI 分类：这一发现是真实的吗？
对于每一项发现， 人工智能分类 它回答三个问题：是否为误报、实际影响的紧迫程度以及修复的复杂程度（自动修复、中等人工操作或高度人工操作）。它适用于 Xygeni 的检测结果以及从第三方扫描器导入的检测结果。
2. AI解释：攻击者会如何使用它？
开发者不再只能获得一个 CWE 编号和通用描述，而是能够获得完整的漏洞利用路径：漏洞可能被如何利用以及如何验证。这正是漏洞工单是被搁置还是被及时修复的关键所在。
3. AI修复：在不破坏构建的情况下修复问题
Xygeni 针对代码和基础设施即代码 (IaC) 中发现的问题，提供经过验证的修复方案，旨在不破坏构建。其目标是减少问题单数量，而不是改进问题单的编写质量。
4. DevAI：IDE内部的安全机制，无需提示
开发人工智能 它能在 VS Code、IntelliJ、Cursor 和 Windsurf 等编辑器中主动工作，无需开发者主动询问。它能在代码编写过程中检测出人工编写和 AI 生成的代码中的漏洞，解释攻击者会如何利用这些漏洞，并立即提出修复方案。
问题 4：“那么谁来保障人工智能本身的安全呢？”
卡尔斯鲁厄直接来到这里，波尔图紧随其后。
AI编码助手、代理和MCP服务器现在已成为每个开发环境的组成部分。它们由纯文本文件（技能文件、规则文件、提示、MCP配置）控制。 commit像文档一样经过审查和审核。然而，它们却悄无声息地改变了人工智能助手被指示执行的操作及其权限范围。我们在下文中详细分析了这些风险。 十大人工智能安全威胁.
此 连锁滴 2026 年 8 月的一次攻击活动表明了这一点在实践中意味着什么。一种能够自我传播的蠕虫病毒在数百个 npm 包中植入了后门，总计…… 每月下载量超过1.3亿次，使用专门针对特定目标的凭证收集器 AI 助手认证 除此之外，还有数百种其他模式。在实际利用期间，没有分配任何 CVE 编号。无需等待。这与我们每周在已确认漏洞报告中追踪的模式相同。 恶意 npm 包 发现。
Xygeni AI Security 通过三个步骤解决这一问题：
- 发现： 实时清点您存储库中所有 AI 资产（模型、框架、数据集、代理、MCP 服务器、技能、提示等）。 guardrails 以及正在使用的AI编码工具），这些工具由代码、依赖项和配置文件构成，而这些文件都是AI工具遗留的。没有调查，也没有自我报告。以下是…… 为什么发现先于发现.
- 地图： an AI-BOM 以及一张关系图，显示哪个代理调用哪个工具，以及哪个MCP服务器位于哪个助手背后。风险存在于整个网络架构中，而非任何单一资产。
- 检测： 提示注入及代码和配置中的相关风险，映射到 OWASP 十大法学硕士申请问题包括确切的文件和行号。此外，还发现了提示符和代理配置文件中暴露的 AI 提供商凭据，以及被捕获的恶意 AI 堆栈依赖项。 MEW我们的恶意软件引擎可以在出现特征码之前检测到恶意软件包。
问题 5：“我的代码可以保留在我的基础设施中吗？”
在欧洲的会议室里，这个问题总是会被提及。对许多团队来说，人工智能应用安全只有在人工智能本身尊重数据主权的情况下才能真正发挥作用。答案是肯定的：Xygeni 以 SaaS 模式运行， on-premise您可以选择 s、混合或物理隔离模式。您可以选择模型（OpenAI、Anthropic、Gemini、Groq、Azure AI Foundry、AWS Bedrock 或您自己的兼容 API），您的代码不会离开您的环境，并且您可以控制 AI 成本。
与 《网络韧性法案》报告义务 自 2026 年 9 月 11 日生效（在漏洞被积极利用时发出 24 小时预警），快速了解您的真实风险现在是一项监管要求，而不是锦上添花。
我们带回家的东西
一周内从两个OWASP教室学到三课：
- 市场的发展速度领先于词汇的运用。 球队感受到 ASPM 在他们了解类别名称之前，问题（工具太多、警报太多）就已经出现了。用浅显易懂的方式解释问题比给问题命名更重要。
- 从业者希望人工智能能够完成工作。 在任何讨论中，分类和补救措施都胜过“人工智能驱动的检测”。
- 人工智能现在不仅是需要使用的工具，更是一种需要保护的资产。 大多数团队仍然无法回答“我们实际运行的是哪种人工智能？”这个问题。这也是任何严肃的人工智能项目的起点。 人工智能风险管理 程序。
感谢OWASP葡萄牙和OWASP德国社区、组织者以及所有前来参与讨论的朋友们。下次再见！
常见问题解答
是什么区别 ASPM 和 SAST?
SAST 扫描源代码是否存在漏洞。 ASPM 汇总了来自 SAST 以及其他所有安全工具，将它们关联起来，并根据实际风险确定优先级，以便团队知道首先要修复什么。
AI分诊能否利用其他工具的发现结果？
是的，Xygeni 支持此功能。AI 分诊、解释和补救功能适用于 Xygeni 自身的检测结果，也适用于从 Snyk、Veracode 和 Checkmarx 等第三方扫描器导入的检测结果。
什么是AI-BOM？
人工智能物料清单列出了软件中的人工智能组件：模型、数据集、代理、MCP 服务器、提示等。 guardrails以及它们之间的联系。
Xygeni的AI能运行吗？ on-premises?
是的。Xygeni 支持 on-premises、混合和物理隔离部署，您可以选择 AI 模型。
