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Concetti chiave
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La velocità senza governance crea un'esposizione critica.
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Gli strumenti di codifica dell'AI accelerano l'output del codice ed espandono la superficie degli attacchi; inoltre, prevenendo in modo proattivo le vulnerabilità nella preproduzione, ripristinano il controllo della sicurezza prima che lo sviluppo ad alta velocità raggiunga il runtime.
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La scansione reattiva del codice non è più in grado di tenere il passo con lo sviluppo del software moderno.
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La capacità di sfruttare le vulnerabilità in modo più rapido consente ai team addetti alla sicurezza di non affidarsi più alla scansione reattiva; il contesto architettonico continuo garantisce ai team di dare priorità e mitigare immediatamente i reali rischi aziendali.
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Per eliminare i punti ciechi, è richiesta una visibilità durante l'intero ciclo di vita.
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Le complesse architetture software oscurano le modifiche degli sviluppatori e le dipendenze della supply chain; la mappatura completa code-to-runtime elimina i punti ciech per consentire ai team addetti alla sicurezza di mantenere il controllo su ogni risorsa.
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I ritardi nella risoluzione lasciano i sistemi esposti agli exploit zero-day.
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La creazione manuale delle patch non può tenere il passo con gli strumenti offensivi basati sull'AI; le correzioni automatizzate native degli sviluppatori eliminano le vulnerabilità durante lo sviluppo per ridurre i tempi di esposizione.
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La creazione democratizzata delle applicazioni comporta rischi imprevedibili.
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Gli utenti non esperti che utilizzano istruzioni in linguaggio naturale non conoscono i sistemi di sicurezza in modo approfondito, pertanto la prevenzione automatizzata e le barriere di protezione garantiscono la conformità senza ostacolare l'innovazione aziendale.
Domande frequenti (FAQ)
Domande frequenti (FAQ)
Gli assistenti per la codifica dell'AI accelerano la velocità degli sviluppatori e democratizzano la creazione di software, ma contemporaneamente i criminali utilizzano strumenti offensivi basati sull'AI per individuare e sfruttare le vulnerabilità con velocità senza precedenti, praticamente azzerando il tempo medio necessario per il loro sfruttamento.
La soluzione è basata su AppSec Data Fabric di Apiiro, che combina una mappa Software Graph (che illustra l'architettura software di archivi, API, infrastruttura, dipendenze, pipeline e runtime) e una mappa Risk Graph (che valuta policy personalizzate, conformità e rischi aziendali).
Il motore è costituito da un livello che arricchisce i prompt dell'AI ed esegue la modellazione delle minacce per evitare la generazione di codice non sicuro e da un livello che genera automaticamente correzioni contestualizzate per le vulnerabilità prima che il codice raggiunga il controllo della sorgente.
La soluzione utilizza il contesto dell'AI fornito da AppSec Data Fabric per generare richieste pull e correzioni di codice native, consentendo agli sviluppatori di rivedere e applicare patch sicure e conformi direttamente nei workflow esistenti.
Le principali funzionalità includono una visibilità completa code-to-runtime, una definizione approfondita dei rischi legati al contesto, la generazione automatizzata di correzioni, l'applicazione di policy Shift-Left e la governance di agenti e pipeline basati sull'AI.
La soluzione stabilisce sistemi di protezione e governance relativi a messaggi in linguaggio naturale, strumenti basati sull'AI e modelli di infrastruttura, garantendo anche agli utenti non esperti di creare applicazioni conformi alle pratiche di sicurezza e agli standard aziendali in modo coerente.
La scansione tradizionale si concentra sull'identificazione dei bug dopo la scrittura del codice, creando problemi di backlog e rallentando le attività dei criminali; invece, la prevenzione proattiva impedisce i rischi prima che entrino in fase di produzione o raggiungano il runtime.