人工智能塑造安全应用程序开发的 10 种方式

人工智能已经彻底改变了各个行业，包括 应用开发。 应用程序面临着许多安全问题，从恶意软件攻击和数据泄露到隐私问题和用户身份验证问题。 这些安全挑战不仅会危及用户数据，还会影响应用程序开发人员的可信度。 将人工智能集成到应用程序开发生命周期中可以显着增强安全措施。 从设计和规划阶段，人工智能可以帮助预测潜在的安全缺陷。 在编码和测试阶段，人工智能算法可以检测人类开发人员可能错过的漏洞。 下面，我列出了人工智能帮助开发人员创建安全应用程序的几种方法。

1. 自动化代码审查和分析

人工智能可以审查和分析代码中的潜在漏洞。 现代人工智能代码生成器 能够识别可能表明未来安全问题的模式和异常，帮助开发人员在部署应用程序之前解决这些问题。 例如，人工智能可以通过识别过去违规行为中流行的 SQL 注入方法来主动提醒开发人员注意漏洞。 此外，通过人工智能研究恶意软件和攻击策略的演变可以更深入地了解威胁如何随着时间的推移而变化。 此外，人工智能可以根据既定的行业标准和最佳实践对应用程序的安全功能进行基准测试。 例如，如果应用程序的加密协议已经过时，人工智能可以建议必要的升级。 AI 推荐更安全的库、DevOps 方法等等。

2. 增强型静态应用程序安全测试（SAST）

SAST 检查源代码以查找安全漏洞，而无需执行软件。 将人工智能融入 SAST 工具可以使安全问题的识别更加准确和高效。 人工智能可以从之前的扫描中学习，以提高检测代码中复杂问题的能力。

3. 动态应用安全测试（DAST）优化

DAST 分析正在运行的应用程序，从外部用户的角度模拟攻击。 人工智能优化 达斯特 通过在应用程序运行时智能扫描错误和安全漏洞来控制进程。 这可以帮助识别静态分析可能遗漏的运行时缺陷。 此外，AI还可以模拟各种攻击场景，以检查应用程序对不同类型安全漏洞的响应情况。

4. 安全编码指南

人工智能可用于安全编码指南的开发和完善。 通过从新的安全威胁中学习，人工智能可以提供有关安全代码编写最佳实践的最新建议。

5. 自动补丁生成

除了识别可能的漏洞之外，人工智能还有助于在出现不可预测的威胁时提出建议甚至生成软件补丁。 在这里，生成的补丁不仅是特定于应用程序的，而且还考虑到更广泛的生态系统，包括操作系统和第三方集成。 虚拟补丁其及时性往往至关重要，由人工智能进行最佳策划。

6. 威胁建模和风险评估

人工智能彻底改变了威胁建模和风险评估流程，帮助开发人员了解特定于其应用程序的安全威胁以及如何有效缓解这些威胁。 例如，在医疗保健领域，人工智能会评估患者数据暴露的风险，并建议加强加密和访问控制以保护敏感信息。

7. 定制安全协议

人工智能可以分析应用程序的特定功能和用例，以推荐一组针对单个应用程序的独特安全需求量身定制的特定规则和程序。 它们可以包括与会话管理、数据备份、 API安全、加密、用户认证和授权等。

8. 开发中的异常检测

监控开发过程，人工智能工具可以实时分析代码提交是否存在异常模式。 例如，如果提交的一段代码明显偏离既定的编码风格，人工智能系统可以将其标记为供审查。 同样，如果在未经适当审查的情况下将意外或有风险的依赖项（例如新的库或包）添加到项目中，人工智能可以检测到并发出警报。

9. 配置和合规性验证

人工智能可以审查应用程序和架构配置，以确保它们满足既定的安全标准和合规性要求，例如由 GDPR、HIPAA、PCI DSS 等。 这可以在部署阶段完成，但也可以实时执行，在整个开发周期中自动保持持续的合规性。

10. 代码复杂度/重复分析

人工智能可以评估代码提交的复杂性，突出显示可能需要简化以提高可维护性的过于复杂或复杂的代码。 它还可以识别代码重复的实例，这可能会导致未来的维护挑战、错误和安全事件。

挑战和考虑

需要专业技能和资源 利用人工智能构建更安全的应用程序。 开发人员应考虑人工智能如何无缝集成到现有的开发工具和环境中。 这种集成需要仔细规划，以确保兼容性和效率，因为人工智能系统通常需要大量计算资源，并且可能需要专门的基础设施或硬件优化才能有效运行。

随着人工智能在软件开发中的发展，网络攻击者的方法也在不断发展。 这一现实需要不断更新和调整人工智能模型以应对高级威胁。 与此同时，虽然人工智能模拟攻击场景的能力有利于测试，但它引发了道德问题，特别是在人工智能的黑客技术培训和滥用的可能性方面。

随着应用程序的增长，扩展人工智能驱动的解决方案可能会成为一项技术挑战。 此外，人工智能驱动的安全功能中的调试问题可能比传统方法更加复杂，需要更深入地了解人工智能的决策过程。 依靠人工智能进行数据驱动的决策需要对数据质量和人工智能的解释有高度的信任。

最后，值得注意的是，实施 人工智能解决方案可能成本高昂，特别是对于中小型开发者。 然而，与安全事件和声誉受损相关的成本往往超过人工智能的投资。 为了有效地管理成本，公司可以考虑以下几种策略：

• 逐步实施人工智能解决方案，重点关注风险最高或有显着改进潜力的领域。
• 使用开源人工智能工具可以降低成本，同时提供社区支持和更新。
• 与其他开发商或公司合作可以提供共享资源和知识交流。

结论

虽然人工智能使许多流程自动化，但人类的判断和专业知识仍然至关重要。 在自动监督和手动监督之间找到适当的平衡至关重要。 人工智能的有效实施需要跨学科的协作，将开发人员、安全专家、数据科学家和质量保证专业人员联合起来。 我们可以共同应对人工智能集成的复杂性，确保充分发挥人工智能在创建更安全的数字环境方面的潜力。