Az AI forradalmian új megközelítést kínál a szoftverfejlesztés korai szakaszaiban, segítve a hibák kiszűrését és javítását. E-volution - DigitalHungary: itt találkozik a digitális világ a valósággal. Fedezd fel az élet virtuális dimenzióit!

A generatív mesterséges intelligencia (AI) hasonlóan a legtöbb jelentős innovációhoz, egy kettős élű fegyverként lép be életünkbe. Egyrészt új biztonsági kihívásokat teremt, mivel további támadási felületeket kínál a kiberbűnözők számára. Másrészt viszont óriási potenciállal bír a biztonság javításában is, hiszen képes hatékonyan segíteni a kibertámadások időben történő észlelésében és elhárításában, valamint a szoftverekben rejlő sebezhetőségek felfedezésében és orvoslásában.

Az előrejelzések szerint a vállalatok hamarosan széles körben aknázzák ki a legfejlettebb megoldások előnyeit a biztonságosabb szoftverek szolgálatában. Az IDC becslései értelmében ugyanis 2026-ra a DevOps csapatok 45 százaléka használ majd AI-ra támaszkodó DevSecOps eszközöket az alkalmazások, illetve az ellátási láncok biztonsági kihívásainak azonosításához.

Ez a megközelítés nem csupán a védelem hatékonyságának növelésében játszhat kulcsszerepet, hanem a költségek optimalizálásában is. Amint a vállalatok késlekednek a sérülékenységek azonosításában a szoftverek fejlesztésekor, úgy nő a szükséges idő és anyagi ráfordítás a hibák kijavítására. Ezért rendkívül előnyös, ha már a szoftverfejlesztési életciklus kezdeti szakaszaiban képesek vagyunk észlelni és orvosolni a felmerülő problémákat. Az IDC legfrissebb elemzése rámutat, hogy a generatív mesterséges intelligencián alapuló megoldások számos értékes funkcióval gazdagíthatják az alkalmazásbiztonságot, már a kódolási fázisban is.

Az OpenText Fortify portfóliója tartalmazza az ehhez szükséges legfejlettebb, AI-alapú alkalmazásbiztonsági eszközöket, amelyek használatával a vállalatok biztonságosabb szoftvereket fejleszthetnek, a fejlesztők és biztonsági szakemberek pedig hatékonyabban végezhetik a munkájukat és nagyobb figyelmet fordíthatnak az összetettebb feladatok elvégzésére.

A sebezhetőségek megértése, azonosítása és javítása a programozási folyamatban kulcsfontosságú lépés a biztonságos szoftverek fejlesztésében. A kódolás során elengedhetetlen, hogy a fejlesztők tisztában legyenek a lehetséges gyengeségekkel, amelyek kihasználhatóak lehetnek, és proaktívan dolgozzanak azok kiküszöbölésén. Az alapos kódellenőrzés, a tesztelés és a legjobb gyakorlatok alkalmazása segíthet minimalizálni a kockázatokat, így a kész termék megbízhatóbbá és védettebbé válik. A biztonságos kódolás nem csupán technikai feladat, hanem a fejlesztők felelőssége is, amely a felhasználók védelmét szolgálja.

A legfejlettebb AI-alapú eszközök például képesek arra, hogy valós időben elemezzék a kódot, miközben a fejlesztők írják azt, továbbá a hibák azonosításán túl javaslatokat is tesznek a kijavításukra.

A generatív mesterséges intelligencia képességei kiválóan alkalmazhatók a problémák részletes elemzésére az alkalmazások területén. Ezek az intelligens rendszerek képesek átfogó magyarázatokat nyújtani a felmerülő kihívásokkal és azok összefüggéseivel kapcsolatban. A fejlesztők így mélyebb megértést nyerhetnek egy adott biztonsági sebezhetőség sajátosságairól és működéséről. Ezzel a tudással jobban felkészülhetnek arra, hogy azonosítsák, miként használhatják ki a kiberbűnözők ezeket a sérülékenységeket, valamint mérlegelhetik, milyen potenciális következményekkel járhat egy adott hiba a szoftver működésére nézve.

Kódellenőrzés gépi asszisztenciával: A modern szoftverfejlesztés új dimenziója.

Az AI segítségével az írás után az ellenőrzési fázisban is hatékonyabban és pontosabban átvizsgálhatók a kódok. Az AI-ra támaszkodó, automatizált kódellenőrző eszközök azonosítják a biztonsági réseket, következetes és objektív visszajelzéseket adnak, ráadásul szükség esetén legenerálják a javított, biztonságos kódrészleteket is.

Automatizált biztonsági tesztelés: a jövő védelmi vonala.

A mesterséges intelligencia által támogatott alkalmazásbiztonsági teszteszközök tanulási képessége még hatékonyabbá varázsolja az ellenőrzési fázist, hiszen a korábbi vizsgálatok és azok eredményei alapján fejlődnek. Ez a folyamat jelentős mértékben hozzájárul a szoftvervizsgálati eljárások fejlődéséhez, lehetővé téve az összetett sebezhetőségi minták és kifinomult támadási forgatókönyvek azonosítását és szimulációját. Ennek eredményeként a szervezetek gyorsabban és precízebben képesek felderíteni a biztonsági réseket, ami javítja a reagálási és védelmi képességeiket.