利用人工智能和前瞻性措施有效管理漏洞警报

最近，我有幸主持了一次网络研讨会，我们的首席技术官 Matias Madou 和Mednd.io的 Sharon Kochevsky 共同探讨了如何处理漏洞警报。会议期间，他们探讨了处理安全漏洞警报的挑战和解决方案。如果您错过了网络研讨会，下面是他们谈话的一些要点。当然，您也可以在这里点播网络研讨会的全部内容。 

人工智能对安全的影响

马蒂亚斯用自动驾驶汽车来比喻人工智能创建安全软件的现状。虽然自动驾驶汽车在技术上可以自动驾驶，但在路上行驶时仍然会遇到问题。例如，他提到了一种情况，自动驾驶汽车在路上遇到了以前从未遇到过的问题，结果会鬼使神差地坏掉。问题会出现，需要人类技术人员去解决。同样，如果开发人员盲目追随人工智能，代码中的错误和漏洞也会出现。  

为了让人工智能产生更好的产出，Matias 强调需要规律性和大量优秀的代码示例来训练开发人员的人工智能模型。虽然人工智能目前在通用框架上运行良好，但在实际应用中，它却无法在数百万行代码上运行。

他进一步解释说，经验丰富的开发人员可以从生成式人工智能的加速编码中获益，但那些没有受过训练的人可能会构成威胁，因为他们可以快速复制和粘贴错误代码。 

转向积极主动

讨论的一个主题是向主动行动转变。Sharon Kochevsky主张企业和AppSec项目应采取更加积极主动的方法来修复实际代码，而不是被动地关注安全报告。与马蒂亚斯的观点一致，他强调需要超越纯粹的行政管理做法，将重点放在结果上。专家小组还讨论了创建报告的主要领域，以及如何利用集成了实时仪表板和问题跟踪功能的安全产品。 

缩小差距 

Sharon 和 Matias 还发现了一个应该解决的关键问题：开发人员与安全管理人员之间的脱节。组织和企业目前正在增加安全卫士，以帮助弥合这一鸿沟。这些人是工程团队中的安全专家，有助于促进积极主动的安全措施。

不用说，我们只是触及了这一话题的表面，而对话还将延伸到这些网络研讨会之外；在我们这个不断发展的行业中，持续的讨论和参与至关重要。如果您想了解更多信息或重播会议内容，现在可以点播。

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