- 人工知能（AI）は、人間の認知機能を模倣しようとする技術であり、ソフトウェア開発にさまざまな形で取り入れられている。
- 観測可能性（Observability）は、開発チームがプログラムの状態を表示する方法であり、開発者に洞察を提供しないことは、バグやシステムの障害が放置される可能性がある。
- CI/CDパイプラインは、コードを統合する場所であり、GitHubでコードを書き、パイプラインを通過させ、展開する場所として重要な役割を果たすようになっている。
- 現代のクラウドネイティブアプリケーションは、マイクロサービス、コンテナ、API、インフラストラクチャコードなどを活用してアプリケーションの開発と展開のスピードを向上させている。
- セキュリティテストの重要性が高まっており、特にAPIが最大の懸念事項となっている。
- モバイルアプリのテストは、機能性、使いやすさ、ビジュアルアピール、および複数のモバイルデバイスでの一貫性を分析することで、最適なユーザーエクスペリエンスを確保する。
- APIテストプラットフォームを利用することで、ソフトウェアの各APIを継続的にテストし、ソフトウェアが正常に機能することを確認できる。
- DevSecOpsは、セキュリティを開発ライフサイクルに取り入れるアプローチであり、信頼性の低いまたはセキュリティの脆弱性のあるアプリケーションをリリースする余裕はないため、セキュリティを従来よりも早く取り入れる必要がある。
- Qualys TotalAIは、生成AIのセキュリティリスクに対処するための新しいツールであり、LLMsに関連する問題に対処することができる。
- Qualys TotalAIは2024年第4四半期に利用可能になる予定であり、現在は早期アクセスの段階にある。
AIやセキュリティに関する最新の技術動向についての情報は、常に重要であり、企業や開発チームはこれらの分野に注意を払う必要がある。特に、セキュリティリスクが高まる中、セキュリティ対策を怠らず、最新のツールやアプローチを活用することが重要だと考えられる。
元記事: https://sdtimes.com/ai/qualys-addressing-llm-security-risks-with-new-tool-qualys-totalai/