Bruce Snell, นักยุทธศาสตร์ด้านความมั่นคงไซเบอร์ Qwiet AI Bruce Snell นักยุทธศาสตร์ด้านความมั่นคงไซเบอร์ Qwiet AI

การเพิ่มความปลอดภัยของโค้ด: รางวัลและความเสี่ยงของการใช้ LLMs สำหรับการตรวจจับช่องโหว่แบบ proactively

ในภูมิทัศน์ที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วของ ความปลอดภัยทางไซเบอร์ ซึ่งภัยคุกคามเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา การอยู่เหนือช่องโหว่ที่อาจเกิดขึ้นในโค้ดจึงมีความสำคัญอย่างยิ่ง วิธีหนึ่งที่มีความหวังในการทำเช่นนี้คือการรวม โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) และ AI เข้าด้วยกัน เทคโนโลยีเหล่านี้สามารถช่วยให้สามารถตรวจจับและบรรเทาช่องโหว่ในไลบรารีที่ไม่เคยพบมาก่อน ซึ่งจะช่วยเสริมสร้างความปลอดภัยของแอปพลิเคชันซอฟต์แวร์โดยรวม หรือตามที่เราชอบพูดว่า “การค้นหาสิ่งที่ไม่รู้จัก” สำหรับนักพัฒนา การนำ AI มาใช้ในการตรวจจับและซ่อมแซมช่องโหว่ของซอฟต์แวร์มีศักยภาพในการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานโดยการลดเวลาในการค้นหาและแก้ไขข้อผิดพลาดในการเขียนโค้ด ซึ่งช่วยให้พวกเขาบรรลุถึง “สถานะการทำงาน” ที่ต้องการได้ อย่างไรก็ตาม มีหลายสิ่งที่ต้องพิจารณาก่อนที่องค์กรจะรวม LLMs เข้าไปในกระบวนการของตนการปลดล็อกการทำงานข้อดีหนึ่งของการเพิ่ม LLMs...