Az OpenText szakértői szerint a vállalatoknak érdemes minél hamarabb megvizsgálniuk, hogyan tudják kihasználni a mesterséges intelligencia előnyeit ahhoz, hogy egyszerűen és költséghatékonyan, akár már a kódírás során képesek legyenek azonosítani és javítani a biztonsági hibákat. A megfelelő, fejlett eszközök ugyanis rendkívül hasznos segítséget nyújtanak minden fontos fázis során.
A legtöbb meghatározó innovációhoz hasonlóan a generatív mesterséges intelligencia (AI) is kétélű kard. Egyrészről új biztonsági kihívásokat hoz, hiszen plusz támadási felületnek számít, másrészről viszont fontos segítséget nyújthat a biztonság erősítésében, beleértve a kibertámadások észlelését és elhárítását, illetve az alkalmazásokban található sebezhetőségek azonosítást és javítását.
Az előrejelzések szerint a vállalatok hamarosan széles körben aknázzák ki a legfejlettebb megoldások előnyeit a biztonságosabb szoftverek szolgálatában. Az IDC becslései értelmében ugyanis 2026-ra a DevOps csapatok 45 százaléka használ majd AI-ra támaszkodó DevSecOps eszközöket az alkalmazások, illetve az ellátási láncok biztonsági kihívásainak azonosításához.
Ez nem csupán a védelem erősítésében segíthet, de a költségek csökkentésében is. Hiszen minél később azonosítják a vállalatok a sérülékenységeket az alkalmazások készítése során, annál több időre és pénzre van szükség a javításukhoz. Ezért rendkívül hasznos, ha már a szoftverfejlesztési életciklus korai lépései alatt képesek felismerni és orvosolni a hibákat. Az IDC egy friss elemzése szerint a generatív AI-ra támaszkodó megoldások számos hasznos funkcióval erősíthetik az alkalmazásbiztonságot akár már a kódolás során.
Az OpenText Fortify portfóliója tartalmazza az ehhez szükséges legfejlettebb, AI-alapú alkalmazásbiztonsági eszközöket, amelyek használatával a vállalatok biztonságosabb szoftvereket fejleszthetnek, a fejlesztők és biztonsági szakemberek pedig hatékonyabban végezhetik a munkájukat és nagyobb figyelmet fordíthatnak az összetettebb feladatok elvégzésére.
Sebezhetőségek megértése, azonosítása és javítása a kódolás során
A legfejlettebb AI-alapú eszközök például képesek arra, hogy valós időben elemezzék a kódot, miközben a fejlesztők írják azt, továbbá a hibák azonosításán túl javaslatokat is tesznek a kijavításukra.
A generatív mesterséges intelligencia képességeit arra is jól fel lehet használni, hogy részletes magyarázatokat készítsen az alkalmazásokban felmerülő problémákról, illetve azok összefüggéseiről. Az intelligens rendszerek így segíthetnek a fejlesztőknek abban, hogy jobban átlássák egy adott biztonsági sebezhetőség jellemzőit és természetét, akik ezáltal arról is pontosabb képet kaphatnak, hogyan használhatják ki a sérülékenységet a kiberbűnözők és milyen potenciális hatást gyakorolhat egy adott hiba a szoftverre.
Kódellenőrzés gépi támogatással
Az AI segítségével az írás után az ellenőrzési fázisban is hatékonyabban és pontosabban átvizsgálhatók a kódok. Az AI-ra támaszkodó, automatizált kódellenőrző eszközök azonosítják a biztonsági réseket, következetes és objektív visszajelzéseket adnak, ráadásul szükség esetén legenerálják a javított, biztonságos kódrészleteket is.
Biztonsági tesztek automatizáltan
Még hatékonyabbá teszi a folyamatokat az ellenőrzési fázisban a mesterséges intelligenciával támogatott alkalmazásbiztonsági teszteszközök tanulási képessége, amely a korábbi vizsgálatokon és azok eredményein alapul. A szoftvervizsgálati folyamat is egyre fejlettebbé válik ezáltal, és összetett sebezhetőségi minták azonosítása, valamint kifinomult támadási forgatókönyvek szimulációja is lehetővé válik. Ennek köszönhetően a szervezetek gyorsabban és pontosabban azonosíthatják a biztonsági hibákat, ami javítja az alkalmazkodó- és a védekezőképességüket.