Гитлаб спонсировал этот пост.
Математика безопасности не складывается: в то время как организациям в среднем занимает 258 дней для выявления нарушений, атаки AI-ускоренные атаки работают за считанные секунды. Это не просто перерыв в скорости; Это фундаментальный стратегический недостаток.
Недавние исследования показывают, что мы можем перевернуть это уравнение. Одно финансовое учреждение сократило свое среднее время для обнаружения угроз на 56,25% посредством стратегического реализации ИИ, превратив конкурентный недостаток в преимущество в безопасности. Но вот что имеет значение: это не только лучшие показатели — это переводится на более 400 000 долларов в виде прямой экономии.
Организации, преуспевающие с безопасностью искусственного интеллекта, не преследуют модные слова; Они строят рамки, которые дают количественные результаты. Автоматируя задачи безопасности, быстро раскрывая уязвимости и реагируя на угрозы в режиме реального времени, организации могут построить более устойчивую защиту, чтобы оставаться впереди все более искушенных противников. Организации широко используют ИИ безопасного ИИ и автоматизацию в профилактических рабочих процессах, сэкономили в среднем 2,2 млн. Долл. сша в виде затрат на нарушение по сравнению с теми, у кого нет таких технологий.
Вот четыре способа использования вашей организации для кибербезопасности.
Переключение безопасности от реактивного к упреждающему с ИИ
Значение ИИ не в модных словах, а в измеримых результатах: сокращение ложных срабатываний на 66,67%, сокращение времени обнаружения вдвое и экономит 425 000 долларов в эксплуатационных затратах. Это не теоретические преимущества-это документированные результаты организаций, которые внедрили модели сотрудничества AI-Human, которые балансируют автоматизацию с экспертным суждением. Эта способность намного превосходит группы по безопасности человека в эффективности, принципиально трансформируя обнаружение и реакцию угроз. Представьте себе, что эксплойт нулевой день обнаружен и содержится в течение нескольких минут, а не дни, что значительно сокращает окно уязвимости.
Наиболее успешные шаблоны реализации начинаются с четко определенных, высокоэффективных вариантов использования:
- Анализ журналов, который сокрушит человеческих аналитиков
- Распознавание сети, которое определяет новые угрозы
- Приоритет уязвимости на основе фактической эксплуатации
- Автоматизированная сортировка инцидентов, которая уменьшает усталость от предупреждения
Помимо улучшений обнаружения, ИИ преобразует аутентификацию и авторизацию путем автоматизации назначения ролей в сложных средах. Тем не менее, многочисленные исследования подчеркивают постоянные проблемы — предвзятость алгоритма, состязательные атаки и проблемы объяснения, которые требуют вдумчивых стратегий реализации, уравновешивая автоматизацию с человеческим надзором.
Модернизация кода с интеллектуальной автоматизацией
Ускорение модернизации устаревшего кода является одним из наиболее эффективных способов использования ИИ для смягчения уязвимостей. Улишечный кодекс отвечает за ошеломляющие 70% выявленных уязвимостей, но вручную капитальный ремонт базы монолитного кода редко бывает. Команды безопасности знают, что эти уязвимости существуют, но не имеют ресурсов для их решения, создавая как безопасность, так и бизнес -риск.
ИИ трансформирует это уравнение, делая модернизацию практичной, а не желательной. Учитывать:
- Анализ кода, который идентифицирует закономерности высокого риска по миллионам строк кода
- Автоматизированный рефакторинг, который преобразует языки с памятью в более безопасных альтернативах
- Интеллектуальное тестирование, которое проверяет изменения, поддерживает предполагаемую функциональность
- Основа приоритетов, которые сначала ориентируются на критически важные системы
Хотя серебряная пуля не существует, организации, реализующие эти подходы, видят как безопасность, так и улучшение производительности. Ключ начинается с ограниченных, высоких целей вместо чрезмерно амбициозных оптовых преобразований.
Есть все еще проблемы, связанные с смещением алгоритма и проблем с объяснениями; Тем не менее, успешные организации решают их, поддержав человеческий надзор за рекомендациями искусственного интеллекта и внедряя рамки управления, которые обеспечивают инструменты ИИ соответствуют как безопасности, так и бизнес -требованиям.
Развитие SBOMS от наилучшей практики до требования
Поскольку атаки цепочки поставок программного обеспечения размножаются, счета материалов (SBOMS) программного обеспечения (SBOMS) быстро развиваются от рекомендуемой передовой практики до основополагающих нормативных требований. Динамический SBOM обеспечивает полную видимость в лицензии и потенциальных рисках безопасности, встроенных в программное обеспечение организации, включая большинство компонентов с открытым исходным кодом. Без этого подробного запаса организации сокращают свою видимость в потенциальных критических уязвимостях или неудачах соответствия.
Реальность такова, что созданные вручную SBOMS просто не масштабируются, даже для стартапа из 10 человек. Нельзя ожидать, что команды, ориентированные на Devsecops, уже растянуты, не могут отслеживать тысячи компонентов в современных программных стеке. Любой устойчивый подход к управлению SBOM для организаций, производящих программное обеспечение, должен обязательно включать автоматизацию.
Организации, которые ведут в защиту программного обеспечения, реализуют:
- Анализ зависимостей времени в реальном времени, который мгновенно помечает уязвимые компоненты
- Автоматизированное обеспечение политики, которое предотвращает введение известных уязвимых компонентов
- Использование интеллекта угроз для обеспечения раннего предупреждения о возникающих угрозах
- Интеграция с рабочими процессами организаций по разработке, чтобы сделать безопасность беспроблемной, а не принудительной или сильной
Ключевая идея заключается в том, что иногда это не тот SBOM, который имеет значение; Это тот факт, что если производитель программного обеспечения может производить в режиме реального времени и точные SBOMS о своих продуктах и платформах, то обязательно верно, что производитель достиг определенного уровня зрелости безопасности и уважения к доверию клиентов.
автоматизация нормативного соответствия
Соответствие остается одним из величайших трений безопасности. Традиционные подходы рассматривают это как отдельную, ручную контрольную точку. Это создает задержки, разочарование и противоречивые результаты. Это замедляет доставку и ущерет партнерство между командами безопасности и разработчиков.
Хотя ИИ не будет полностью автоматизировать соответствие в ближайшей перспективе, он принципиально меняет то, что возможно:
- Непрерывная проверка политики, которая ловит проблемы во время разработки, а не после
- Автоматизированный сбор доказательств, который уменьшает подготовку аудита с недель до часов
- Контекстуальное руководство, которое помогает разработчикам удовлетворить требования без знаний за безопасность
- Основанные на рисках подходы, которые фокусируют изучение, где это важно больше всего
Вместо того, чтобы соответствовать функции привратника, которая замедляет доставку, она становится встроенной возможностью, которая создает лучшую эффективность для бизнеса, предоставляя ценность гораздо раньше в жизненном цикле доставки программного обеспечения.
Организации, внедряющие эти подходы, имеют лучшие результаты соответствия и измеримо быстрее сроки доставки, что имеет решающее значение для программы безопасности на любой фабрике программного обеспечения.
Построение устойчивости посредством стратегической реализации ИИ
Организации, которые будут процветать, не являются самыми яркими инструментами безопасности, а те, которые стратегически интегрируют ИИ и человеческий опыт. Необходимость в сотрудничестве с человеком и объяснимым ИИ имеет решающее значение для успешных операций безопасности.
Этот подход обеспечивает больше, чем просто лучшие показатели обнаружения; Это основополагающее для доверия клиентов, которое стимулирует устойчивый рост. ИИ демократизирует возможность перевернуть традиционное уравнение безопасности, от центра затрат, сосредоточенного на предотвращении до бизнеса, который укрепляет доверие, необходимое для успеха на современных рынках.
Разрыв между атаками и защитой от AI и защитой будет продолжать расширяться. Организации, которые внедряют эти стратегии, улучшат свою позицию в области безопасности и превратят безопасность в подлинное конкурентное преимущество в мире, где доверие все больше становится самым скудным ресурсом.
Gitlab является самой полной платформой Devsecops с AI Devsecops для инноваций в программном обеспечении. Gitlab позволяет организациям повысить производительность разработчиков, повысить эффективность эксплуатации, снизить риск безопасности и соответствия, а также ускорить цифровые преобразования. Узнайте больше последних из Gitlab Trending Stories YouTube.com/ThenewStack Tech движется быстро, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Джули Давила — вице -президент по безопасности продуктов в Gitlab, где она позволяет быстрее разработать программное обеспечение для разработки безопасного программного обеспечения. Ее карьера охватила службу армии сша до НАСА, где она помогла реализовать первую федеральную миграцию AWS …. Подробнее от Джули Давилы
