-
安全分析：漏洞评估通常通过对系统进行动态和静态分析来执行。此方法有助于发现空闲和运行状态下的应用程序代码错误。 -
软件包漏洞：黑客可以利用代码和二进制文件中的漏洞来访问敏感代码。软件包漏洞扫描可检测代码中使用的二进制文件和库版本中的漏洞。 -
持续安全测试：通过将测试工具集成到持续部署过程中，可以自动执行漏洞评估。这些工具会在每次代码合并时运行安全扫描。
-
动态应用程序安全测试 (DAST)：此方法在应用程序运行时识别其中的漏洞，并在软件运行时对其进行测试。 -
静态应用程序安全测试 (SAST)：此方法分析应用程序的源代码或二进制文件以在执行之前检测安全漏洞。
-
提高准确性：人工智能显著提高了漏洞检测的准确性和速度。人工智能可以使用算法和机器学习快速有效地分析大量数据。这种分析可以进一步用于识别可能表明漏洞的模式。 -
加快流程：AI 工具提供自动扫描、模式识别和实时分析。这有助于加快测试过程并尽早发现问题。 -
主动风险管理：传统安全测试工具的范围有限，因为它们依赖于预定义的模式。另一方面，人工智能扫描仪使用机器学习算法和训练数据集，可以主动且尽早地识别潜在漏洞。
-
机器学习 (ML)：人工智能模型从过去的数据中学习，以预测新的威胁。机器学习有助于通过分析模式来检测系统中可能被利用的异常行为或弱点。 -
自然语言处理 (NLP)：该技术可帮助 AI 阅读和理解人类语言。它可以扫描报告、安全文档和代码以识别漏洞或安全风险。 -
异常检测：人工智能利用此技术标记系统中的异常活动。它了解“正常”是什么样子，然后发现任何偏离正常的情况，这可能预示着潜在的安全风险。 -
自动化：人工智能可自动执行重复性任务，例如扫描大量代码或数据以查找漏洞。这加快了发现安全问题的过程并减少了人为错误。 -
威胁情报：人工智能收集并分析来自各种来源的数据，以实时预测和应对潜在威胁。这有助于防范新的漏洞。
评估现有流程的变化
-
评估当前流程：评估用于漏洞扫描的现有流程和工具。此评估将有助于确定可以集成 AI 的领域和差距。 -
选择 AI 工具：选择符合组织安全要求和基础设施的 AI 驱动技术。所选解决方案应补充当前流程，同时增强检测和响应能力。
持续监测和调整
-
使用经过训练的数据： AI 工具根据实时数据和模式进行训练。它们可以快速识别开发团队推送的任何易受攻击的代码 PR。因此，它们可以适应即将到来的威胁。这有助于在代码投入生产之前发现错误。 -
监控警报和报告： AI 生成的报告提供有关系统保护的宝贵见解。电子邮件或 Slack 警报会持续跟踪系统的状态。 -
与开发和发布流程集成： AI 工具可以通过持续安全测试与持续交付和发布管道集成。这可确保在部署之前自动分析任何代码更改是否存在漏洞。
提升团队技能
-
投资团队：为了使人工智能驱动的漏洞评估取得成功，投资培训网络安全团队非常重要。这可以通过在组织内促进培训和指导文化来实现。 -
增强网络安全团队的能力：研讨会、知识共享会议和在线培训等活动可以使网络安全团队转向基于人工智能的测试。
-
速度和准确性：人工智能工具通过发现手动测试经常遗漏的模式和异常来提高准确性。它们自动进行分析并根据过去的模式和缺陷提供实时结果，从而提供系统状态的准确图像。 -
有效防范基于人工智能的入侵：人工智能工具全天候监控系统是否存在新威胁。它们能够快速捕获和修复基于人工智能的攻击。它们通过学习实时数据进行适应。这可以确保系统免受任何来袭威胁。 -
降低成本：用于漏洞评估的 AI 工具减少了人工工作量。这有助于节省时间和金钱，因为无需额外资源或人员来处理漏洞评估的某些方面。
-
大数据需求：人工智能算法需要大量高质量数据才能有效训练。这可能会给资源有限或无法获取相关数据集的组织带来挑战。 -
道德和隐私问题：网络安全领域的人工智能引发了道德和隐私问题，特别是在收集和使用敏感用户数据方面。Meta 就是一个常见的例子。该公司因忽视数据传输法规而面临13 亿美元的罚款。组织必须遵守道德原则和监管要求，以避免对其采取法律行动。 -
与现有系统的集成：将人工智能驱动的漏洞评估集成到现有的安全工作流程和工具链中可能很复杂。兼容性问题、数据格式差异以及大量定制需求可能会阻碍采用。
免责声明：
本文所发布的内容和图片旨在传播行业信息，版权归原作者所有，非商业用途。如有侵权，请与我们联系。所有信息仅供参考和分享，不构成任何投资建议。加密货币市场具有高度风险，投资者应基于自身判断和谨慎评估做出决策。投资有风险，入市需谨慎。
关注我，一起探索元宇宙！
关注七元Web3，获取更多Web3、加密领域的相关知识
2024-09-09
2024-09-23
2024-09-23
