application security
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2 天有情绪数据
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人工智能推动对新的“AISec”安全纪律的需求
一种新的安全纪律，称为AISec，正在兴起，以应对人工智能驱动的软件开发和企业运营不断变化的格局。随着人工智能从支持性角色转向积极参与整个软件生命周期，传统的安全模型正变得不足。这种转变需要新的方法来保护人工智能生成的代码、自主代理和人工智能编排，尤其是在企业迅速采用这些技术而缺乏成熟的治理框架的情况下。
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Google Summer of Code 导师利用游戏教授人工智能和应用安全
一位 Google Summer of Code 导师致力于通过有趣和游戏化的方法教导他人，从而让世界变得更美好。今年夏天，他们正在与 OWASP 合作，指导参与者创建专注于应用安全、AI 和大型语言模型的开源游戏。
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Google Summer of Code 导师制作 AI 和应用安全游戏
一位 Google Summer of Code 导师正在开发开源游戏，以教育参与者了解应用程序安全、AI 和 LLM 开发。该计划旨在通过互动游戏体验传授这些概念。
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GPT-5.5 和 AI 代理正在改变网络安全漏洞的发现方式
像 GPT-5.5 这样的前沿人工智能模型正在通过自动化漏洞发现和漏洞利用合成来彻底改变网络安全。这些先进的 LLM 可以分析数百万行代码，识别复杂的漏洞利用链，甚至可以充当自适应恶意软件。虽然这项技术为安全代码审查和恶意软件分析等任务提供了强大的防御能力，但它也带来了新的风险，因为攻击者可以利用类似的 AI 工具进行复杂的网络钓鱼、恶意软件和自主蠕虫攻击。安全团队必须迅速采用这些由 AI 驱动的方法进行防御，同时还要加强系统以抵御 …
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AI 将应用安全 (AppSec) 的重点从修复漏洞转移到修复吞吐量
Cyfinoid Research 的一篇文章认为，AI 从根本上改变了应用安全 (AppSec) 的成本模型。核心问题在于，AI 降低了攻击者的迭代成本，将防御者的瓶颈转移到了验证能力上。这需要重新评估应用安全计划，强调更小的技术栈、攻击面缩减和漏洞类别消除。文章还触及了戈德拉特约束理论以及 SaaS 与内部部署的权衡，并提出应用安全现在的关键指标是安全的修复吞吐量，而不仅仅是漏洞优先级排序。
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AI发展需要新的安全范式
由于AI辅助开发和持续部署模式的兴起，传统的应用程序安全实践正变得不足。专家们主张转向预防性安全措施，强调安全设计原则和主动威胁建模。这种新方法要求将应用程序安全视为董事会层面的责任，以有效管理不断变化的技术格局中的风险。