要約:
- AI生成コードの増加に伴い、DevSecOpsチームはテストポリシーやプロセスに疑問を持っている。
- Black Duck Softwareの調査によると、開発者の9割がAIコーディングツールを使用し、AIの統合が開発ライフサイクルに大きな利益をもたらしている。
- セキュリティテストの主な優先事項は、取り扱われる情報の機密性、業界のベストプラクティス、自動化によるテスト構成の複雑さの軽減。
- 多くの組織はAI生成コードに対処するための対策を講じているが、信頼性に関しては自信が不十分。
- セキュリティ対速度のジレンマ、セキュリティテストの遅延、手動追加の問題が存在。
- 多くの組織が6〜20のセキュリティテストツールを使用しており、結果の統合や相関性の確立が難しい状況。
- セキュリティテスト結果の21〜60%が’ノイズ’であり、アラートの疲労やリソースの非効率的な割り当てにつながる可能性がある。
感想:
AI生成コードの利用が拡大する中、セキュリティへの懸念が浮上していることが明らかです。セキュリティテストの遅延や’ノイズ’の問題など、開発チームが直面する課題は多岐にわたります。効果的なセキュリティ対策と適切な自動化が重要であり、今後はセキュリティ、開発、運用チームの緊密な連携が成功の鍵となるでしょう。