Margarita Simonova
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1 天有情绪数据
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AI生成的代码和测试存在共同假设的风险，对QA提出挑战
使用AI同时生成代码及其相应的测试，对质量保证提出了重大挑战。如果同一个AI系统同时创建了实现和验证，它就有可能将同样的错误假设嵌入其中，导致测试通过但未能确认功能的实际正确性或与业务需求的契合度。这可能导致系统在技术上一致但在功能上错误，放大了不明确的需求而不是解决它们。因此，QA团队必须提供独立的验证，质疑潜在的假设，并寻求证据证明该功能对客户和业务而言是正确的，而不仅仅是确认AI自身的逻辑。
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FIPS 140-3 合规性要求将其融入开发，而不仅仅是认证
向 FIPS 140-3 的过渡更新了加密技术的安全要求，这需要将合规性视为一个持续的过程，并将其整合到开发流程中，而不是一次性的认证。专家建议避免常见的陷阱，例如将 FIPS 视为最终产品检查或普遍应用，而是建议在设计早期进行整合，明确合规边界，并集中管理工具。确保供应商和供应链的合规性也至关重要，以避免出现待验证模块或已弃用算法的问题。
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市政技术系统面临关键安全风险
由于基础设施老化、预算有限以及不断演变的安全威胁，市政技术系统面临着重大风险。专家们强调了过度依赖未经检查的人工智能、未经监控的第三方供应商访问以及优先考虑成本而非安全的有缺陷的采购实践等漏洞。部门之间不一致的网络安全标准以及关键系统的薄弱凭证进一步加剧了这些风险，可能影响基本公共服务和社区信任。
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AI测试工具提供效率但有虚假信心的风险
AI测试工具通过生成测试用例、总结错误和识别边缘情况，为加速质量保证流程提供了巨大潜力。然而，它们的采用需要仔细考虑，因为如果实施不当，它们可能会造成虚假的安全感。虽然这些工具可以支持人类判断并提高效率，尤其是在小型团队中，但不应取代了解业务背景和关键风险的经验丰富的QA专业人员。领导者应关注AI工具是否有助于更早地发现有意义的风险，而不仅仅是增加产出量，并在完全信任其结果之前，就数据访问和测试审查提出关键问题。
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敦促 QA 领导者放弃虚荣指标，转向基于结果的质量信号
许多软件质量保证团队依赖测试覆盖率和自动化率等虚荣指标，这会造成虚假的安全感。这些指标衡量的是活动，而不是实际的软件安全或业务影响。QA 领导者应转而关注以结果为导向的指标，例如已逃逸的缺陷、关键流程覆盖率差距、缺陷趋势以及面向业务的信号（如停机风险），从而为领导层提供关于发布就绪度和产品质量的真实见解。
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专家警告：互联设备和AI带来的网络风险被忽视
设备和服务的互联性日益增强，带来了日益增长的网络风险，而AI驱动的威胁加剧了这些脆弱性。专家们强调了被忽视的领域，例如静默的安全控制故障、未被监控的影子API以及智能设备过多的数据收集。实际解决方案包括持续验证安全控制、为机器对机器连接实施零信任以及强制设备加入网络前进行凭证轮换。