Arnica的CEO如何預測生成式AI對DevOps安全解決方案的影響

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Updated on 十二月 4 2023

最近的虛擬討論中，Arnica 的 CEO 兼共同創辦人 Nir Valtman 參與了對話。Valtman 擁有豐富的網絡安全經驗，曾擔任 Kabbage (被美國運通收購) 的首席信息安全官，並在 Finastra 負責產品與數據安全，以及在 NCR 管理應用安全。他同時也是 Salt Security 的諮詢委員會成員。

作為行業內的創新力量，Valtman 對開源專案貢獻良多，並擁有七項軟件安全專利。他是主要網絡安全活動的熱門演講者，包括 Black Hat、DEF CON、BSides 和 RSA。

在 Valtman 的指導下，Arnica 正在開發面向開發者的下一代應用安全工具。

訪談摘錄：

A 媒體：你如何預見生成式 AI 在網絡安全中的角色會在未來 3-5 年內演變？

Nir Valtman：我們開始了解生成式 AI 能在哪些方面提供最大幫助。它在應用安全中具有潛力，能為開發者提供安全預設的工具，尤其是幫助經驗較少的開發者實現該目標。

A 媒體：你正在監測哪些新興技術或方法論，可能影響生成式 AI 在安全領域的應用？

Valtman：對於安全漏洞的可行修復路徑需求日益增長。這個過程從優先考慮關鍵資產開始，確定負責修復的負責人，並有效降低風險。生成式 AI 將在風險修復中發揮重要作用，但需要明確的資產與責任優先級。

A 媒體：組織應該在哪些方面優先投資，以最大化生成式 AI 在網絡安全中的潛力？

Valtman：組織應專注於解決重複性和複雜的問題，例如減緩特定類別的源代碼漏洞。隨著生成式 AI 展示更多應用，投資重點也會演變。

A 媒體：生成式 AI 如何幫助將安全方法從反應式轉變為主動式？

Valtman：為了讓生成式 AI 真正具備預測能力，必須基於高度相關的數據集進行訓練。更準確的模型能提高對 AI 驅動決策的信心。建立這種信任需要時間，特別是在安全等高風險領域。然而，一旦成熟，生成式 AI 工具可以在最少人力干預下主動降低風險。

A 媒體：要將生成式 AI 整合到安全中，組織需要哪些變革？

Valtman：組織必須進行戰略和戰術調整。決策者需要了解 AI 技術的優勢與風險，並與公司的安全目標保持一致。在戰術上，應撥出預算和資源，將 AI 與資產、應用和數據發現工具整合，同時制定修正措施行動計劃。

A 媒體：生成式 AI 可能帶來哪些安全挑戰，如何解決？

Valtman：數據隱私和洩露風險相當重大。緩解策略包括內部托管模型、在外部處理前對數據進行匿名化、以及定期進行合規審計。此外，模型的完整性問題，如模型中毒，要求進行徹底的漏洞評估和高級滲透測試。

A 媒體：生成式 AI 如何自動化威脅檢測、安全補丁和其他流程？

Valtman：生成式 AI 可以通過分析各種數據源（包括網絡日誌和交易）的歷史行為來檢測威脅。潛在的應用場景包括在軟件開發過程中進行威脅建模、自動化補丁部署及充足的測試覆蓋，和自我改善的事件響應協議。

A 媒體：組織應採取哪些計劃或策略來應對生成式 AI 和數據保護？

Valtman：組織必須建立明確的數據收集、存儲、使用和共享的政策，確保角色和責任明確。這些政策應與整體網絡安全戰略保持一致，以促進事件響應、漏洞通知和第三方風險管理等數據保護功能。

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