Kecerdasan buatan adalah renovasi pengembangan perangkat lunak karena kemampuannya untuk meningkatkan produktivitas dan efisiensi.
Untuk pengembang, yang terus -menerus di bawah tekanan untuk menulis kode dalam jumlah besar dan dikirim lebih cepat dalam perlombaan untuk berinovasi, mereka semakin terintegrasi dan menggunakan alat AI untuk membantu mereka menulis kode dan mengurangi beban kerja yang berat.
Perjalanan Keamanan dan Cofunder dari Katilyst Cofunder.
Namun, peningkatan adopsi IA dengan cepat meningkatkan kompleksitas keamanan siber. Menurut World Studies, sepertiga dari organisasi melaporkan bahwa lalu lintas jaringan telah dua kali lipat lebih banyak daripada dalam dua tahun terakhir dan bahwa tingkat pelanggaran telah meningkat sebesar 17% tahun -satu tahun.
Studi yang sama mengungkapkan bahwa 58 persen organisasi melihat lebih banyak serangan oleh AI, dan setengahnya mengatakan bahwa model bahasa besar mereka telah objektif.
Mengingat tantangan ini lanskap ancaman AI, pengembang harus bertanggung jawab dan bertanggung jawab atas perangkat lunak yang memanfaatkan kode yang dihasilkan oleh dan untuk membuat.
Segura by Design dimulai dengan pengembang yang benar -benar memahami kerajinan mereka untuk menantang kode yang mereka terapkan dan mempertanyakan seperti apa kode yang tidak aman itu dan bagaimana hal itu dapat dihindari.
Menjaga – di depan bahaya IA
AI mengubah lebih banyak pekerjaan harian pengembang, dan 42% melaporkan bahwa setidaknya setengah dari basis kode dihasilkan.
Dari akhir kode dan generasi otomatis ke deteksi, pencegahan dan refactorisasi kerentanan, keunggulan AI dalam pengembangan perangkat lunak tidak dapat disangkal.
Namun, penelitian terbaru menunjukkan bahwa 80% tim pengembangan prihatin dengan ancaman keselamatan yang berasal dari pengembang yang menggunakan dan dalam generasi kode.
Tanpa pengetahuan dan pengalaman yang cukup untuk mengevaluasi secara kritis hasil AI, pengembang berisiko masalah karena pandangan seperti perpustakaan pihak ketiga yang usang atau tidak aman, mengekspos aplikasi dan penggunanya terhadap risiko yang tidak perlu.
Daya tarik efisiensi juga menyebabkan meningkatnya kepercayaan pada alat AI yang canggih. Namun, kenyamanan ini dapat dikenakan biaya: ketergantungan berlebihan kode yang dihasilkan oleh AI tanpa pemahaman yang kuat tentang logika atau arsitektur yang mendasarinya. Dalam kasus ini, kesalahan dapat merambat -tanpa kontrol dan pemikiran kritis dapat memiliki kursi selanjutnya.
Untuk menelusuri dengan cara yang bertanggung jawab dalam lanskap yang berkembang ini, pengembang harus menjaga waspada terhadap risiko, seperti bias algoritmik, informasi yang salah dan penyalahgunaan.
Kunci untuk memastikan pengembangan AI kepercayaan adalah dalam pendekatan yang seimbang, berdasarkan pengetahuan teknis dan didukung oleh kebijakan organisasi yang kuat.
Mengadopsi AI dengan akuntansi dan akuntabilitas bukan hanya praktik yang baik, tetapi juga penting untuk membuat perangkat lunak yang resisten di era otomatisasi pintar.
Pengetahuan dan pendidikan
Keselamatan sering mendorong tahap akhir pengembangan, meninggalkan poin buta kritis dengan cara yang sama seperti aplikasi akan diluncurkan. Tetapi dengan 67% organisasi sudah mengadopsi atau berencana untuk mengadopsi, taruhannya lebih tinggi dari sebelumnya. Untuk mengatasi risiko yang terkait dengan teknologi AI tidak opsional, itu sangat penting.
Yang dibutuhkan adalah perubahan mentalitas: keamanan harus dipanggang dalam semua fase pembangunan. Ini membutuhkan pendidikan komprehensif dan pembelajaran berkelanjutan berdasarkan konteks yang berfokus pada prinsip -prinsip yang aman untuk desain, kerentanan umum dan praktik yang baik untuk pengkodean yang aman.
Karena AI terus mengubah ekosistem pengembangan perangkat lunak pada tingkat yang belum pernah terjadi sebelumnya, menjaga di depan kurva sangat penting. Berikut adalah lima yang lebih baik bagi pengembang untuk memperhitungkan saat menavigasi keterampilan masa depan ke AI:
Melekat pada fondasi – AI adalah alat, bukan pengganti untuk praktik keamanan pendirian. Prinsip -prinsip dasar seperti validasi input, akses ke hak istimewa dan model ancaman paling penting.
Memahami alatnya -Alat pengkodean yang dibantu untuk AI dapat mempercepat pengembangan, tetapi tanpa basis keamanan yang kuat, mereka dapat memperkenalkan kerentanan tersembunyi. Ketahui bagaimana alat bekerja dan pahami apa potensi risiko mereka.
Selalu memvalidasi pintu keluar – AI dapat memberikan jawaban dengan kepercayaan diri, tetapi tidak selalu secara akurat. Terutama dalam aplikasi tinggi, sangat penting untuk memvalidasi kode dan rekomendasi yang dihasilkan oleh AI secara ketat.
Mempertahankan —sept – Lansekap ancaman AI terus berkembang. Perilaku model baru dan vektor serangan akan terus muncul. Pembelajaran dan kemampuan beradaptasi yang berkelanjutan adalah kuncinya.
Kendalikan data – Privasi dan keamanan data harus mempromosikan keputusan tentang bagaimana dan di mana model AI digunakan. Model akomodasi lokal dapat memberikan kontrol yang lebih besar, terutama karena istilah dan praktik data pemasok berubah.
Tata kelola dan politik yang jelas
Untuk memastikan penggunaan AI yang aman dan bertanggung jawab, organisasi harus menetapkan kebijakan yang jelas dan kuat. Kebijakan yang ditentukan dengan baik yang disadari oleh seluruh perusahaan dapat membantu mengurangi potensi risiko dan mempromosikan praktik yang konsisten di seluruh organisasi.
Seiring dengan kebijakan yang jelas tentang penggunaan AI, perusahaan juga perlu mempertimbangkan pengembang mereka untuk menggunakan alat AI baru untuk membantu mereka menulis kode.
Dalam hal ini, perusahaan perlu memastikan bahwa tim keselamatan mereka telah mencoba alat potensial, yang memiliki politik yang diperlukan di sekitar alat AI dan, akhirnya, bahwa pengembang mereka aman dan terus menerus secara tertulis.
Kebijakan atau langkah -langkah keamanan robal tidak boleh mengganggu alur kerja perusahaan atau menambah kompleksitas yang tidak perlu, terutama untuk pengembang.
Semakin sempurna kebijakan keamanan, semakin kecil kemungkinannya di dalam perusahaan yang akan mereka coba abaikan untuk mengambil keuntungan dari inovasi AI, sehingga mengurangi kemungkinan ancaman istimewa dan penyalahgunaan alat AI yang tidak diinginkan.
Kita mungkin akan melihat bahwa sejumlah besar proyek Genaai ditinggalkan setelah tes konsep pada akhir 2025, menurut Gartner, sebagian karena kontrol keamanan yang tidak memadai.
Namun, membuat langkah -langkah yang diperlukan untuk menumbuhkan dan mempertahankan prinsip -prinsip keamanan mendasar melalui pelatihan dan pendidikan yang berkelanjutan dan mematuhi kebijakan yang kuat, pengembang dapat mengelilingi bahaya AI dan memainkan peran kunci dalam desain dan pemeliharaan sistem yang aman, etis dan resisten.
Kami telah menyajikan pembangun situs web terbaik dari LA IA.
Artikel ini terjadi sebagai bagian dari saluran informasi ahli TechRadarPro, di mana kami memiliki pikiran terbaik dan paling cerdas dalam industri teknologi saat ini. Pendapat yang diungkapkan di sini adalah pendapat penulis dan tidak harus dari TechRadarPro atau Future Plc. Jika Anda tertarik untuk berkontribusi pada informasi lebih lanjut di sini:
