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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

安全代码战士
发表于 2024 年 3 月 28 日
最后更新于 2026年3月10日

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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Secure Code Warrior让安全编码成为一种积极而富有吸引力的体验,随着开发者技能的提升而不断进阶。它引导每位程序员踏上他们期望的学习之路,使具备安全技能的开发者能够在互联世界中成为日常的超级英雄。

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Secure Code Warrior致力于在整个软件开发生命周期中保护代码,并协助构建将网络安全置于首位的文化。无论您是应用程序安全经理、开发人员、首席信息安全官还是安全相关人员,我们都能帮助您降低与不安全代码相关的风险。

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安全代码战士
发表于 2024 年 3 月 28 日

Secure Code Warrior让安全编码成为一种积极而富有吸引力的体验,随着开发者技能的提升而不断进阶。它引导每位程序员踏上他们期望的学习之路,使具备安全技能的开发者能够在互联世界中成为日常的超级英雄。

本文由Secure Code Warrior的行业专家团队撰写,旨在帮助开发者掌握从零开始构建安全软件的知识与技能。我们运用了关于安全编码实践的深厚专业知识、行业动态以及现实世界的洞察。

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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。

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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