인공 지능은 생산성과 효율성의 효율성으로 인해 소프트웨어 개발을 다시 형성합니다.
개발자의 경우 혁신 경쟁에서 빠른 글쓰기에 대한 압박을 받고있는 사람들은 AI 도구를 늘리기 위해 성장하는 AI 도구를 사용하여 코드를 작성하고 심한 작업량을 줄입니다.
보안 여정에서 Katelist의 응용 프로그램 옹호 이사 및 공동 설립자.
그러나 AI의 수용 증가는 사이버 틱 보안의 복잡성을 증가시키고 있습니다. 글로벌 연구에 따르면, 기업의 3 분의 1이 네트워크 트래픽이 지난 2 년 동안 두 배 이상 증가했으며 위반 률은 연간 17% 증가했다고보고했습니다.
같은 설문 조사에 따르면, 대행사의 5 %가 더 많은 AI 중심의 공격을보고 있으며 절반은 더 큰 언어 모델이 목표라고 말했다.
이 도전적인 AI가 위협을받는 개발자는 AI 생성 코드에 혜택을주는 소프트웨어에 대해 책임을지고 책임을 져야합니다.
적용된 코드에 도전하기 위해 설계에 의해 보호 된 개발자들은 실제로 자신의 기술을 이해하고 안전하지 않은 코드가 어떻게 보이는지, 피하는 방법을 묻는 것으로 시작합니다.
앞서있다
AI는 일일 개발자를 일일 작업으로 전환하고 있으며, 42%는 코드베이스의 절반 이상이 생성되었다고보고합니다.
AI의 코드 완료 및 자동 생성으로부터의 식별, 예방 및 보호 된 굴절까지 소프트웨어 개발에 대한 AI의 이점은 용납 할 수 없습니다.
그러나 최근의 연구에 따르면 개발 팀의 5%가 코드 생성에서 AI를 사용하는 개발자로부터 발생하는 보안의 위협에 대해 우려하고 있습니다.
AI 출력을 비판적으로 평가할 수있는 적절한 지식과 기술이 없으면 개발자는 기존 또는 안전하지 않은 타사 라이브러리, 가능한 응용 프로그램 및 불필요한 위험에 대한 사용자와 같은 주제를 무시할 위험이 있습니다.
기술의 탐욕은 또한 정교한 AI 장비에 대한 의존도가 높아졌습니다. 그럼에도 불구하고,이 시설은 고유 한 논리 또는 아키텍처의 잉여가 실현하지 않고 AI에서 생성 된 코드에 대한 추가 의존성입니다. 이 국가의 경우, 결함이 점검되지 않을 수 있으며 비판적 사고는 뒷좌석을 차지할 수 있습니다.
이 개발 된 풍경을 책임감있게 탐색하려면 개발자는 알고리즘 편견, 잘못된 정보 및 남용을 포함한 위험을 알고 있어야합니다.
보호 된 신뢰할 수있는 AI 개발의 핵심은 균형 잡힌 접근 방식이며 기술 지식을 기반으로하며 강력한 조직 정책에 의해 지원됩니다.
재량과 책임으로 AI를 수용하는 것은 단순한 사례가 아니라 지능형 자동화 시대에 탄성 소프트웨어를 만들어야합니다.
지식과 교육
종종 애플리케이션이 시작될 때 중요한 사각 지대는 보안 개발의 마지막 단계에서 보안을 강화했습니다. 그러나 회사의 67%가 이미 AI를 수락하거나 수락 할 계획이며,이 파트너십은 그 어느 때보 다 높습니다. AI 기술의 위험을 해결하는 것은 Al Chhik이 아니며 매우 중요합니다.
필요한 것은 사고 방식의 변화입니다. 보안 개발의 모든 단계에서 구워야합니다. 이를 위해서는 안전한 코딩, 일반적인 약점 및 모범 사례를위한 안전한 코딩에 중점을 두어 광범위한 교육과 중단없는 교육이 필요합니다.
AI는 소프트웨어 개발 생태계를 전례없는 속도로 계속 변환하기 때문에 AI는 곡선 앞에 있어야합니다. AI 지원 미래를 탐색 할 때 개발자를 고려하기위한 5 가지 최고의 기술 웨이가 있습니다.
기본 주제를 계속 지켜봐주십시오 -AI는 기초 보호 관행의 대안이 아닙니다. 입력 유효성 검사, 가장 낮은 이점 액세스 및 위협 모델링과 같은 기본 원칙은 비판에서 비롯됩니다.
장비를 이해합니다 -AIAUCTION 코딩 장비는 개발을 가속화 할 수 있지만 강력한 보호 재단이 없으면 숨겨진 약점을 도입 할 수 있습니다. 도구가 어떻게 작동하는지 배우고 잠재적 위험이 무엇인지 이해하십시오.
항상 출력을 확인하십시오 -AI는 자신감을 가지고 답변을 제공 할 수 있지만 항상 정확한 것은 아닙니다. 특히 고 스테이크 애플리케이션에서는 AI-OI- 노출 코드 및 권장 사항을 엄격하게 검증하는 것이 매우 중요합니다.
계속하십시오 -AI 위협 환경이 끊임없이 발전하고 있습니다. 새로운 모델 동작과 공격 벡터가 계속 나타날 것입니다. 원래 학습과 적응성은 근본입니다.
데이터 제어를하십시오 – 데이터 개인 정보 및 보안은 AI 모델을 어떻게 그리고 어디에 배치하는지에 대해 결정해야합니다. 로컬 호스팅 모델은 특히 공급 업체 및 데이터 관행의 조건이 변경되기 때문에 더 큰 제어를 제공 할 수 있습니다.
청정 관리 및 정책
AI의 안전하고 책임감있는 사용을 보장하기 위해 회사는 명확하고 가시적 인 정책이어야합니다. 회사 전체를 알고있는 잘 정의 된 AI 정책은 잠재적 위험을 줄이고 회사 전체의 지속적인 관행을 촉진하는 데 도움이 될 수 있습니다.
회사는 AI 사용에 대한 깨끗한 정책을 회전시키는 것 외에도 새로운 AI 도구를 사용하여 코드를 작성하는 데 도움이되는 욕구를 고려해야합니다.
이 경우, 회사는 보안 팀이 잠재적 인 AI 장비를 검사했으며 AI 장비는 필요한 정책을 가지고 있으며 결국 개발자가 안전하게 교육을 받고 끊임없이 훈련을받습니다.
정책 또는 강력한 보호 시스템은 기관의 작업 흐름을 방해하거나 특히 개발자에게 불필요한 합병증을 추가해서는 안됩니다.
보호 정책이 더 많을수록 AI 혁신을 높이기 위해이를 우회하려고 시도하여 내부 위협의 가능성과 AI 장비의 비자발적 학대를 줄일 수 있습니다.
가트너에 따르면, 우리는 아마도 2025 년 말 이후에는 보호 통제가 불충분 한 수준의 수많은 제니 프로젝트가 버려 질 것입니다.
그러나 지속적인 보호 교육 및 교육을 통해 기본 보호 정책을 장려하고 유지하는 데 필요한 조치를 취함으로써 개발자에게 AI의 위험을 차단하고 보호, 도덕적 및 탄력적 시스템의 설계 및 유지에 중요한 역할을 할 수 있습니다.
우리는 최고의 AI 웹 사이트 제조업체를 선보였습니다.
이 기사는 TechraderPro Specialist Insight Channel의 일환으로 기술 산업에서 오늘날 최고의 마음을 사로 잡았습니다. 여기에 발표 된 견해는 저자에 있으며 TechRoderPro 또는 Future PLC에 필수적이지 않습니다. 기여에 관심이 있으시면 여기에서 자세히 알아보십시오.
