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ActiveState
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人工智能和开源软件使传统漏洞管理过时
随着人工智能辅助开发和开源组件的广泛使用，传统的漏洞管理计划正变得过时。人工智能生成代码量的增加以及通过不受监控的渠道引入的开源元素，造成了一个无法控制且不断再生的库存，而遗留的扫描工具无法准确评估。这种感知安全状况与实际安全状况之间的差距正日益成为董事会关注的问题，因为漏洞利用已成为数据泄露的首要原因，而修复漏洞的时间已大大增加。
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AI 编码工具将开发团队的焦点转移到质量和安全指标上
随着 AI 编码工具加速软件开发，传统的速度等指标可能不再能准确反映实际进展。专家建议将重点放在衡量质量、安全性和可维护性的 KPI 上，例如平均检测缺陷时间 (MTTD)、缺陷逃逸率 (DER) 和变更失败率 (CFR)。这些指标有助于确保代码生成速度的提升不会导致技术债务或安全漏洞的增加，并强调了健全的人工监督和审查流程的必要性。