Изкуственият интелект (ИИ) помага на екипите за разработка да създават много повече код, при това много по-бързо. Въпреки това екипите по сигурността все още трябва да преглеждат уязвимостите, да управляват зависимостите, да приоритизират корекциите и да контролират риска с човешка скорост.

Когато обемът на произвеждания софтуер скочи от 10 до 50 пъти, проблемът вече не е просто в откриването на уязвимости. Въпросът е да се предотврати превръщането на сигурността в тясно място или, което е още по-лошо, да се изгуби контрол над това, което се пуска в реална среда.

В най-новия ни уебинар с експерти от Chainguard, озаглавен „Реалната цена на изграждането с машинна скорост“ („The True Cost of Building at Machine Speed“), вече можете да видите как екипите по сигурността могат да поддържат бързи темпове при разработката, управлявана от ИИ, без рискът да мащабира успоредно с нея.

В продължение на години сигурността на приложенията следваше познат цикъл: разработчиците пишеха код, скенерите откриваха проблеми, екипите по сигурността ги приоритизираха, а инженерите коригираха уязвимостите с най-голямо значение.

Изкуственият интелект подлага този модел на изпитание.

Ако екипите изведнъж могат да създават многократно повече код, сигурността също може да се окаже изправена пред много повече компоненти, зависимости, констатации и корекции за сигурност за управление. Самото увеличаване на сканирането не решава този проблем. То може просто да създаде по-голям обем от натрупани и неизпълнени задачи.

И това не е проблем, свързан единствено с отбраната.

Същите мощни ИИ модели, които помагат на разработчиците да пишат и разбират софтуер, са достъпни и за атакуващите. Тъй като производството на софтуер и възможностите на киберпрестъпниците се ускоряват едновременно, екипите по сигурността са притиснати от двете страни.

Основният въпрос става прост: Как да се движите със скоростта на изкуствения интелект, без да приемате риска, произтичащ от тази скорост?

Сигурността се нуждае от нов оперативен модел

Това е фокусът на уебинара „Реалната цена на изграждането с машинна скорост“.

Уебинарът надхвърля обичайната дискусия за това дали генерираният от ИИ код е сигурен. Той навлиза в по-трудния въпрос: какво се случва със сигурността, когато количеството на създавания софтуер расте по-бързо, отколкото хората могат реалистично да прегледат и отстранят уязвимостите в него?

Присъединете се към уебинара, за да видите къде традиционното отстраняване на уязвимости, задвижвано от CVE списъците, започва да се проваля, как трябва да изглежда разработката със заложена по подразбиране сигурност (secure-by-default) и как да изградите контроли, които могат да продължат да работят с нарастването на внедряването на ИИ.

Сесията разглежда как изкуственият интелект разширява повърхността за атака на софтуера, защо съществуващите процеси за управление на уязвимости могат да се затруднят при мащаби на машинно ниво и къде организациите се нуждаят от по-строги предпазни огради, преди кодът да стигне до производствена среда.

Уебинарът обръща внимание и на аспекта на управлението.

Разработката, подпомагана от ИИ, бързо се превръща в нещо повече от инженерно решение. Лидерите в областта на сигурността трябва да разберат кой носи отговорност за риска, колко голяма експозиция приема организацията и как да обяснят тези избори на висшето ръководство и бордовете на директорите.

Забавянето на разработчиците не е решение. Компаниите внедряват изкуствен интелект, защото искат да изграждат продукти по-бързо.

По-добрият подход е сигурността също да работи с тази скорост, с контроли, проектирани спрямо начина, по който софтуерът се изгражда сега, а не как се е изграждал преди пет години.

Гледайте сега „Реалната цена на изграждането с машинна скорост“ и получете практическа рамка за осигуряване на сигурността на разработките, управлявани от ИИ, преди пропастта между скоростта на разработка и контрола на сигурността да е станала още по-голяма.