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核心要点
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如果没有治理,过快的软件开发速度只会造成严重的风险敞口。
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AI 编程工具在加速代码产出的同时也扩大了攻击面;在预生产阶段主动预防漏洞,能在高速开发触及运行时之前重新掌控安全。
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被动式代码扫描已经无法跟上现代软件开发的步伐。
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漏洞利用窗口正迅速收窄,安全团队再也不能依赖被动扫描;持续的架构上下文能让团队立即对真实业务风险排定优先级并加以处置。
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要消除盲区,就必须具备覆盖整个生命周期的可见性。
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复杂的软件架构会掩盖开发者的代码改动与供应链依赖;从代码到运行时的深度映射可消除盲点,使安全团队对每一项资产都能保持掌控。
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修复延迟会使系统暴露于零日漏洞利用之下。
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手工创建补丁已无法跟上 AI 驱动的攻击工具;这种内嵌于开发者工具中的自动化修复功能可以在代码开发阶段消除漏洞,从而缩短暴露窗口指标。
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应用开发的大众化带来了不可预测的风险。
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使用自然语言提示的非技术用户缺乏深层次的安全意识;自动化预防与内联安全护栏可在不妨碍业务创新的前提下,强制执行一致的企业合规要求。
常见问题
常见问题
AI 编程助手提升了开发者的开发速度,并推动了软件创建的大众化,但攻击者同时也利用 AI 驱动的攻击工具,以前所未有的速度发现并利用漏洞,使漏洞利用的中位时间缩短至零天。
它由 Apiiro 的 AppSec Data Fabric 提供支持,该平台结合了软件图谱(映射跨代码仓库、API、基础设施、依赖项、流水线和运行时的软件架构)与风险图谱(评估自定义策略、合规性和业务风险)。
该引擎由两层组成:一层负责丰富 AI 提示并运行威胁建模,以防止生成不安全代码;另一层则在代码进入源码管理之前,自动为漏洞生成具备上下文感知的修复方案。
它利用来自 AppSec Data Fabric 的 AI 上下文,生成内嵌于开发者工具中的拉取请求和代码修复方案,使开发者能够直接在现有工作流中审查并应用安全、合规的补丁。
核心能力包括:从代码到运行时的深度可见性、基于深度上下文的风险优先级排序、自动化修复生成、左移策略执行,以及 AI 智能体与流水线治理。
它围绕自然语言提示、AI 工具和基础设施模板建立安全护栏与治理机制,确保创建应用程序的非技术用户也遵循一致的安全实践和企业标准。
传统扫描侧重于在代码编写完成后识别缺陷,会造成积压疲劳,并落后于攻击者的速度;主动预防则能在风险进入生产环境或到达运行时之前将其阻止。