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AIとプロアクティブな対策を活用して脆弱性アラートを効果的に管理する

보안 코드 전사
2024년 3월 28일 게시
마지막 업데이트: 2026년 3월 10일

最近、ウェビナーを主催する機会に恵まれました。当社の最高技術責任者、マティアス・マドゥ氏と Mednd.ioシャロン・コチェフスキーの演説 脆弱性アラートの担当。セッションでは、セキュリティ脆弱性アラートを処理する際の課題と解決策の両方を検討しました。ウェビナーを見逃した方のために、彼らの会話から得た重要なポイントをいくつかご紹介します。もちろん、ウェビナーも今です。 オンデマンドはこちら 詳細を知りたい

セキュリティに対する AI の影響

Matiasは、自動運転車の例えを取り入れて、安全なソフトウェアを作成するAIの現状を説明しました。自動運転車は技術的には自動運転が可能ですが、路上では依然として問題に直面します。たとえば、自動運転車が道路上でこれまで遭遇したことのない問題に遭遇し、その結果としてゴーストブレイクが発生する状況について言及しました。問題は必ず発生しますが、それを解決する必要があるのは人間の技術者です。同様に、開発者がやみくもに AI に従うと、コードのエラーや脆弱性が出てくる可能性があります。

マティアスは、AIがより良いアウトプットを生み出すためには、AIモデルについて開発者を訓練するための規則性と多数の優れたコード例が必要であることを強調しました。現在、AI は一般的なフレームワークではうまく機能しますが、何百万ものコード行で動作する現実世界のアプリケーションでは不十分です。

さらに、経験豊富な開発者はジェネレーティブAIのメリットを享受してコーディングを高速化できるが、訓練を受けていない開発者は欠陥のあるコードを迅速に再現して貼り付けることができるため、脅威となる可能性があると説明しました。

プロアクティブ化へのシフト

議論のきっかけとなったトピックの1つは、プロアクティブアクションへの移行でした。Sharon Kochevskyは、企業やアプリケーション・セキュリティ・プログラムに対し、セキュリティ・レポートに焦点を当てた事後対応型のアプローチではなく、実際のコード修正によるプロアクティブなアプローチをとるよう提唱しています。マティアス氏と同様、単なる管理上の慣行の枠を超えて、結果的に生じる結果に焦点を当てる必要があることを強調しています。また、パネルディスカッションでは、リアルタイムダッシュボードや問題追跡機能を組み込んだセキュリティ製品の活用とともに、レポート作成の主な分野についても議論しました。

ギャップを埋める

SharonとMatiasは、対処すべき重大な問題も指摘しました。それは、開発者とセキュリティ管理者の間の断絶です。現在、組織や企業はこのギャップを埋めるためにセキュリティチャンピオンを増やしています。これらはエンジニアリングチーム内のセキュリティ専門家であり、積極的なセキュリティ対策の推進を支援しています。

言うまでもなく、私たちはこのトピックのほんの一部に過ぎず、会話はこれらのウェビナーにとどまりません。絶え間なく進化するこの業界では、継続的な議論と関与が不可欠です。詳細を知りたい場合や、セッションを再視聴したい場合は、今すぐ視聴できます。 オンデマンド

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Secure Code WarriorとMend.ioは、AIがセキュリティに与える影響、積極的なセキュリティアプローチ、脆弱性アラートの効果的な管理について話し合っています。

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저자
보안 코드 전사
2024년 3월 28일 게시

시큐어 코드 워리어는 개발자가 기술을 향상시킬수록 보안 코딩을 긍정적이고 매력적인 경험으로 만듭니다. 보안 기술을 갖춘 개발자가 연결된 세상에서 일상적으로 슈퍼히어로가 될 수 있도록, 각 코더가 원하는 학습 경로로 안내합니다.

이 글은 Secure Code Warrior의 업계 전문가 팀이 작성했습니다. 개발자가 처음부터 안전한 소프트웨어를 구축하기 위한 지식과 기술을 습득하는 것을 목표로 합니다. 보안 코딩 실천에 관한 깊은 전문 지식, 업계 동향, 현실 세계의 통찰력을 활용하고 있습니다.

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セキュリティに対する AI の影響

Matiasは、自動運転車の例えを取り入れて、安全なソフトウェアを作成するAIの現状を説明しました。自動運転車は技術的には自動運転が可能ですが、路上では依然として問題に直面します。たとえば、自動運転車が道路上でこれまで遭遇したことのない問題に遭遇し、その結果としてゴーストブレイクが発生する状況について言及しました。問題は必ず発生しますが、それを解決する必要があるのは人間の技術者です。同様に、開発者がやみくもに AI に従うと、コードのエラーや脆弱性が出てくる可能性があります。

マティアスは、AIがより良いアウトプットを生み出すためには、AIモデルについて開発者を訓練するための規則性と多数の優れたコード例が必要であることを強調しました。現在、AI は一般的なフレームワークではうまく機能しますが、何百万ものコード行で動作する現実世界のアプリケーションでは不十分です。

さらに、経験豊富な開発者はジェネレーティブAIのメリットを享受してコーディングを高速化できるが、訓練を受けていない開発者は欠陥のあるコードを迅速に再現して貼り付けることができるため、脅威となる可能性があると説明しました。

プロアクティブ化へのシフト

議論のきっかけとなったトピックの1つは、プロアクティブアクションへの移行でした。Sharon Kochevskyは、企業やアプリケーション・セキュリティ・プログラムに対し、セキュリティ・レポートに焦点を当てた事後対応型のアプローチではなく、実際のコード修正によるプロアクティブなアプローチをとるよう提唱しています。マティアス氏と同様、単なる管理上の慣行の枠を超えて、結果的に生じる結果に焦点を当てる必要があることを強調しています。また、パネルディスカッションでは、リアルタイムダッシュボードや問題追跡機能を組み込んだセキュリティ製品の活用とともに、レポート作成の主な分野についても議論しました。

ギャップを埋める

SharonとMatiasは、対処すべき重大な問題も指摘しました。それは、開発者とセキュリティ管理者の間の断絶です。現在、組織や企業はこのギャップを埋めるためにセキュリティチャンピオンを増やしています。これらはエンジニアリングチーム内のセキュリティ専門家であり、積極的なセキュリティ対策の推進を支援しています。

言うまでもなく、私たちはこのトピックのほんの一部に過ぎず、会話はこれらのウェビナーにとどまりません。絶え間なく進化するこの業界では、継続的な議論と関与が不可欠です。詳細を知りたい場合や、セッションを再視聴したい場合は、今すぐ視聴できます。 オンデマンド

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Matiasは、自動運転車の例えを取り入れて、安全なソフトウェアを作成するAIの現状を説明しました。自動運転車は技術的には自動運転が可能ですが、路上では依然として問題に直面します。たとえば、自動運転車が道路上でこれまで遭遇したことのない問題に遭遇し、その結果としてゴーストブレイクが発生する状況について言及しました。問題は必ず発生しますが、それを解決する必要があるのは人間の技術者です。同様に、開発者がやみくもに AI に従うと、コードのエラーや脆弱性が出てくる可能性があります。

マティアスは、AIがより良いアウトプットを生み出すためには、AIモデルについて開発者を訓練するための規則性と多数の優れたコード例が必要であることを強調しました。現在、AI は一般的なフレームワークではうまく機能しますが、何百万ものコード行で動作する現実世界のアプリケーションでは不十分です。

さらに、経験豊富な開発者はジェネレーティブAIのメリットを享受してコーディングを高速化できるが、訓練を受けていない開発者は欠陥のあるコードを迅速に再現して貼り付けることができるため、脅威となる可能性があると説明しました。

プロアクティブ化へのシフト

議論のきっかけとなったトピックの1つは、プロアクティブアクションへの移行でした。Sharon Kochevskyは、企業やアプリケーション・セキュリティ・プログラムに対し、セキュリティ・レポートに焦点を当てた事後対応型のアプローチではなく、実際のコード修正によるプロアクティブなアプローチをとるよう提唱しています。マティアス氏と同様、単なる管理上の慣行の枠を超えて、結果的に生じる結果に焦点を当てる必要があることを強調しています。また、パネルディスカッションでは、リアルタイムダッシュボードや問題追跡機能を組み込んだセキュリティ製品の活用とともに、レポート作成の主な分野についても議論しました。

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SharonとMatiasは、対処すべき重大な問題も指摘しました。それは、開発者とセキュリティ管理者の間の断絶です。現在、組織や企業はこのギャップを埋めるためにセキュリティチャンピオンを増やしています。これらはエンジニアリングチーム内のセキュリティ専門家であり、積極的なセキュリティ対策の推進を支援しています。

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Matiasは、自動運転車の例えを取り入れて、安全なソフトウェアを作成するAIの現状を説明しました。自動運転車は技術的には自動運転が可能ですが、路上では依然として問題に直面します。たとえば、自動運転車が道路上でこれまで遭遇したことのない問題に遭遇し、その結果としてゴーストブレイクが発生する状況について言及しました。問題は必ず発生しますが、それを解決する必要があるのは人間の技術者です。同様に、開発者がやみくもに AI に従うと、コードのエラーや脆弱性が出てくる可能性があります。

マティアスは、AIがより良いアウトプットを生み出すためには、AIモデルについて開発者を訓練するための規則性と多数の優れたコード例が必要であることを強調しました。現在、AI は一般的なフレームワークではうまく機能しますが、何百万ものコード行で動作する現実世界のアプリケーションでは不十分です。

さらに、経験豊富な開発者はジェネレーティブAIのメリットを享受してコーディングを高速化できるが、訓練を受けていない開発者は欠陥のあるコードを迅速に再現して貼り付けることができるため、脅威となる可能性があると説明しました。

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