- AIを使用してコード変更を自動的に分析し、欠陥や脆弱性をテストし、影響のリスクを特定できる。
- Generative AIは、開発者のライブアシスタントとして機能し、新しいコードの作成を支援し、脆弱性の分析を即座に行うことができる。
- Generative AIにより、コードの量が大幅に増加し、セキュリティの問題をテストおよび解決するための開発者の手間も増加する可能性がある。
- AI生成コードの導入により、既存のセキュリティのギャップを通過するコード量が増え、バグや脆弱性が本番環境に逃げ出すリスクが高まる。
- AIコパイロットを使用することでコード作成を加速できるが、テストやセキュリティの後段での作業量が増加する可能性がある。
AIと自動化はセキュリティリスクを軽減するための重要なツールであり、人間が管理を保持することが不可欠です。開発者はSDLC内での進行状況に対する可視性と制御を維持する必要があります。
私の考え：
AIや自動化はセキュリティリスクを軽減するために不可欠なツールであるが、人間の管理が欠かせないという点は非常に重要である。AIが自己を管理するようになると、バグや脆弱性が本番環境に進入するリスクが高まる。そのため、開発者がSDLC内のすべての進行状況を把握し、制御することが重要であると考えます。
元記事: https://www.helpnetsecurity.com/2024/07/03/martin-reynolds-harness-rogue-ai-generated-code/