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취약성 경보의 효과적인 관리를 위한 AI 및 사전 조치 활용

Secure Code Warrior
Veröffentlicht Mar 28, 2024
Zuletzt aktualisiert am 09. März 2026

Kürzlich hatte ich das Privileg, ein Webinar zu veranstalten, in dem unser CTO Matias Madou und Sharon Kochevsky von Mednd.iodas Thema "Übernahme der Verantwortung für Schwachstellenwarnungen" behandelten. Während der Sitzung wurden sowohl die Herausforderungen als auch die Lösungen im Umgang mit Warnungen vor Sicherheitslücken erörtert. Für den Fall, dass Sie das Webinar verpasst haben, finden Sie hier einige der wichtigsten Erkenntnisse aus ihrem Gespräch. Natürlich ist das Webinar jetzt auch als On-Demand-Version verfügbar, um alle Details zu erfahren. 

Auswirkungen der KI auf die Sicherheit

Matias nutzte die Analogie zu selbstfahrenden Autos, um den aktuellen Stand der KI bei der Entwicklung sicherer Software zu erläutern. Selbstfahrende Autos können zwar technisch gesehen selbst fahren, aber auf der Straße gibt es immer noch Probleme. So verwies er beispielsweise auf eine Situation, in der selbstfahrende Autos auf der Straße auf ein Problem stießen, das es zuvor noch nie gegeben hatte, und infolgedessen den Geist aufgaben. Es wird Probleme geben, und es sind die menschlichen Techniker, die sie lösen müssen. Ähnlich verhält es sich, wenn Entwickler der KI blindlings folgen, was zu Fehlern im Code und Schwachstellen führen kann.  

Damit die KI bessere Ergebnisse liefern kann, betont Matias die Notwendigkeit von Regelmäßigkeit und zahlreichen guten Codebeispielen, um die Entwickler auf die KI-Modelle zu trainieren. Während KI derzeit gut mit generischen Frameworks funktioniert, ist sie bei realen Anwendungen, die mit Millionen von Codezeilen arbeiten, unzureichend.

Er erläuterte weiter, dass erfahrene Entwickler von den Vorteilen der generativen KI für eine beschleunigte Programmierung profitieren könnten, dass jedoch nicht geschulte Entwickler eine Gefahr darstellen könnten, da sie fehlerhafte Codes in hohem Tempo reproduzieren und einfügen könnten. 

Umstellung auf Proaktivität

Ein Thema, das die Diskussion anführte, war die Verlagerung hin zu proaktiven Maßnahmen. Sharon Kochevsky plädiert dafür, dass Unternehmen und AppSec-Programme einen proaktiveren Ansatz mit tatsächlichen Codekorrekturen gegenüber einem reaktiven Ansatz mit Schwerpunkt auf der Sicherheitsberichterstattung verfolgen, anstatt Sicherheitsprobleme im Auge zu behalten. In Übereinstimmung mit Matias unterstreicht er die Notwendigkeit, über rein administrative Praktiken hinauszugehen und sich auf konsequente Ergebnisse zu konzentrieren. Die Diskussionsteilnehmer erörterten auch die wichtigsten Bereiche der Berichterstellung sowie die Verwendung von Sicherheitsprodukten, die mit Echtzeit-Dashboards und Problemverfolgung ausgestattet sind. 

Überbrückung der Kluft 

Sharon und Matias haben auch ein entscheidendes Problem ausgemacht, das angegangen werden sollte: die fehlende Verbindung zwischen Entwicklern und Sicherheitsverantwortlichen. Organisationen und Unternehmen setzen jetzt Sicherheitsbeauftragte ein, um diese Kluft zu überbrücken. Dabei handelt es sich um Sicherheitsexperten, die innerhalb des Entwicklungsteams angesiedelt sind und proaktive Sicherheitsmaßnahmen fördern.

Natürlich haben wir bei diesem Thema nur an der Oberfläche gekratzt, und die Diskussion geht über diese Webinare hinaus; kontinuierliche Diskussionen und Engagement sind in unserer sich ständig weiterentwickelnden Branche von entscheidender Bedeutung. Wenn Sie mehr erfahren oder sich die Sitzung noch einmal ansehen möchten, ist sie jetzt als On-Demand-Version verfügbar.

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Secure Code Warrior와 Mend.io에서 AI가 보안, 사전 예방적 보안 접근 방식, 취약성 경보의 효과적인 관리에 미치는 영향에 대해 논의합니다.

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Secure Code Warrior macht sicheres Programmieren zu einer positiven und fesselnden Erfahrung für Entwickler, die ihre Fähigkeiten ausbauen. Wir leiten jeden Programmierer auf seinem bevorzugten Lernpfad an, damit sicherheitskompetente Entwickler zu den täglichen Superhelden unserer vernetzten Welt werden.

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Secure Code Warrior ist für Unternehmen da, um den Code während des gesamten Softwareentwicklungszyklus zu schützen und eine Kultur zu schaffen, in der Cybersicherheit oberste Priorität hat. Unabhängig davon, ob Sie AppSec-Manager, Entwickler, CISO oder in einem anderen Bereich der Sicherheit tätig sind, können wir Ihnen dabei helfen, die Risiken zu reduzieren, die mit unsicherem Code verbunden sind.

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Verfasser
Secure Code Warrior
Veröffentlicht Mar 28, 2024

Secure Code Warrior macht sicheres Programmieren zu einer positiven und fesselnden Erfahrung für Entwickler, die ihre Fähigkeiten ausbauen. Wir leiten jeden Programmierer auf seinem bevorzugten Lernpfad an, damit sicherheitskompetente Entwickler zu den täglichen Superhelden unserer vernetzten Welt werden.

Dieser Artikel wurde verfasst von Secure Code Warrior Das Team von Branchenexperten hat es sich zur Aufgabe gemacht, Entwicklern das Wissen und die Fähigkeiten zu vermitteln, die sie brauchen, um von Anfang an sichere Software zu entwickeln. Dabei stützen wir uns auf umfassendes Fachwissen zu sicheren Codierungspraktiken, Branchentrends und Erkenntnissen aus der Praxis.

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Kürzlich hatte ich das Privileg, ein Webinar zu veranstalten, in dem unser CTO Matias Madou und Sharon Kochevsky von Mednd.iodas Thema "Übernahme der Verantwortung für Schwachstellenwarnungen" behandelten. Während der Sitzung wurden sowohl die Herausforderungen als auch die Lösungen im Umgang mit Warnungen vor Sicherheitslücken erörtert. Für den Fall, dass Sie das Webinar verpasst haben, finden Sie hier einige der wichtigsten Erkenntnisse aus ihrem Gespräch. Natürlich ist das Webinar jetzt auch als On-Demand-Version verfügbar, um alle Details zu erfahren. 

Auswirkungen der KI auf die Sicherheit

Matias nutzte die Analogie zu selbstfahrenden Autos, um den aktuellen Stand der KI bei der Entwicklung sicherer Software zu erläutern. Selbstfahrende Autos können zwar technisch gesehen selbst fahren, aber auf der Straße gibt es immer noch Probleme. So verwies er beispielsweise auf eine Situation, in der selbstfahrende Autos auf der Straße auf ein Problem stießen, das es zuvor noch nie gegeben hatte, und infolgedessen den Geist aufgaben. Es wird Probleme geben, und es sind die menschlichen Techniker, die sie lösen müssen. Ähnlich verhält es sich, wenn Entwickler der KI blindlings folgen, was zu Fehlern im Code und Schwachstellen führen kann.  

Damit die KI bessere Ergebnisse liefern kann, betont Matias die Notwendigkeit von Regelmäßigkeit und zahlreichen guten Codebeispielen, um die Entwickler auf die KI-Modelle zu trainieren. Während KI derzeit gut mit generischen Frameworks funktioniert, ist sie bei realen Anwendungen, die mit Millionen von Codezeilen arbeiten, unzureichend.

Er erläuterte weiter, dass erfahrene Entwickler von den Vorteilen der generativen KI für eine beschleunigte Programmierung profitieren könnten, dass jedoch nicht geschulte Entwickler eine Gefahr darstellen könnten, da sie fehlerhafte Codes in hohem Tempo reproduzieren und einfügen könnten. 

Umstellung auf Proaktivität

Ein Thema, das die Diskussion anführte, war die Verlagerung hin zu proaktiven Maßnahmen. Sharon Kochevsky plädiert dafür, dass Unternehmen und AppSec-Programme einen proaktiveren Ansatz mit tatsächlichen Codekorrekturen gegenüber einem reaktiven Ansatz mit Schwerpunkt auf der Sicherheitsberichterstattung verfolgen, anstatt Sicherheitsprobleme im Auge zu behalten. In Übereinstimmung mit Matias unterstreicht er die Notwendigkeit, über rein administrative Praktiken hinauszugehen und sich auf konsequente Ergebnisse zu konzentrieren. Die Diskussionsteilnehmer erörterten auch die wichtigsten Bereiche der Berichterstellung sowie die Verwendung von Sicherheitsprodukten, die mit Echtzeit-Dashboards und Problemverfolgung ausgestattet sind. 

Überbrückung der Kluft 

Sharon und Matias haben auch ein entscheidendes Problem ausgemacht, das angegangen werden sollte: die fehlende Verbindung zwischen Entwicklern und Sicherheitsverantwortlichen. Organisationen und Unternehmen setzen jetzt Sicherheitsbeauftragte ein, um diese Kluft zu überbrücken. Dabei handelt es sich um Sicherheitsexperten, die innerhalb des Entwicklungsteams angesiedelt sind und proaktive Sicherheitsmaßnahmen fördern.

Natürlich haben wir bei diesem Thema nur an der Oberfläche gekratzt, und die Diskussion geht über diese Webinare hinaus; kontinuierliche Diskussionen und Engagement sind in unserer sich ständig weiterentwickelnden Branche von entscheidender Bedeutung. Wenn Sie mehr erfahren oder sich die Sitzung noch einmal ansehen möchten, ist sie jetzt als On-Demand-Version verfügbar.

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Matias nutzte die Analogie zu selbstfahrenden Autos, um den aktuellen Stand der KI bei der Entwicklung sicherer Software zu erläutern. Selbstfahrende Autos können zwar technisch gesehen selbst fahren, aber auf der Straße gibt es immer noch Probleme. So verwies er beispielsweise auf eine Situation, in der selbstfahrende Autos auf der Straße auf ein Problem stießen, das es zuvor noch nie gegeben hatte, und infolgedessen den Geist aufgaben. Es wird Probleme geben, und es sind die menschlichen Techniker, die sie lösen müssen. Ähnlich verhält es sich, wenn Entwickler der KI blindlings folgen, was zu Fehlern im Code und Schwachstellen führen kann.  

Damit die KI bessere Ergebnisse liefern kann, betont Matias die Notwendigkeit von Regelmäßigkeit und zahlreichen guten Codebeispielen, um die Entwickler auf die KI-Modelle zu trainieren. Während KI derzeit gut mit generischen Frameworks funktioniert, ist sie bei realen Anwendungen, die mit Millionen von Codezeilen arbeiten, unzureichend.

Er erläuterte weiter, dass erfahrene Entwickler von den Vorteilen der generativen KI für eine beschleunigte Programmierung profitieren könnten, dass jedoch nicht geschulte Entwickler eine Gefahr darstellen könnten, da sie fehlerhafte Codes in hohem Tempo reproduzieren und einfügen könnten. 

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Ein Thema, das die Diskussion anführte, war die Verlagerung hin zu proaktiven Maßnahmen. Sharon Kochevsky plädiert dafür, dass Unternehmen und AppSec-Programme einen proaktiveren Ansatz mit tatsächlichen Codekorrekturen gegenüber einem reaktiven Ansatz mit Schwerpunkt auf der Sicherheitsberichterstattung verfolgen, anstatt Sicherheitsprobleme im Auge zu behalten. In Übereinstimmung mit Matias unterstreicht er die Notwendigkeit, über rein administrative Praktiken hinauszugehen und sich auf konsequente Ergebnisse zu konzentrieren. Die Diskussionsteilnehmer erörterten auch die wichtigsten Bereiche der Berichterstellung sowie die Verwendung von Sicherheitsprodukten, die mit Echtzeit-Dashboards und Problemverfolgung ausgestattet sind. 

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Sharon und Matias haben auch ein entscheidendes Problem ausgemacht, das angegangen werden sollte: die fehlende Verbindung zwischen Entwicklern und Sicherheitsverantwortlichen. Organisationen und Unternehmen setzen jetzt Sicherheitsbeauftragte ein, um diese Kluft zu überbrücken. Dabei handelt es sich um Sicherheitsexperten, die innerhalb des Entwicklungsteams angesiedelt sind und proaktive Sicherheitsmaßnahmen fördern.

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Dieser Artikel wurde verfasst von Secure Code Warrior Das Team von Branchenexperten hat es sich zur Aufgabe gemacht, Entwicklern das Wissen und die Fähigkeiten zu vermitteln, die sie brauchen, um von Anfang an sichere Software zu entwickeln. Dabei stützen wir uns auf umfassendes Fachwissen zu sicheren Codierungspraktiken, Branchentrends und Erkenntnissen aus der Praxis.

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Auswirkungen der KI auf die Sicherheit

Matias nutzte die Analogie zu selbstfahrenden Autos, um den aktuellen Stand der KI bei der Entwicklung sicherer Software zu erläutern. Selbstfahrende Autos können zwar technisch gesehen selbst fahren, aber auf der Straße gibt es immer noch Probleme. So verwies er beispielsweise auf eine Situation, in der selbstfahrende Autos auf der Straße auf ein Problem stießen, das es zuvor noch nie gegeben hatte, und infolgedessen den Geist aufgaben. Es wird Probleme geben, und es sind die menschlichen Techniker, die sie lösen müssen. Ähnlich verhält es sich, wenn Entwickler der KI blindlings folgen, was zu Fehlern im Code und Schwachstellen führen kann.  

Damit die KI bessere Ergebnisse liefern kann, betont Matias die Notwendigkeit von Regelmäßigkeit und zahlreichen guten Codebeispielen, um die Entwickler auf die KI-Modelle zu trainieren. Während KI derzeit gut mit generischen Frameworks funktioniert, ist sie bei realen Anwendungen, die mit Millionen von Codezeilen arbeiten, unzureichend.

Er erläuterte weiter, dass erfahrene Entwickler von den Vorteilen der generativen KI für eine beschleunigte Programmierung profitieren könnten, dass jedoch nicht geschulte Entwickler eine Gefahr darstellen könnten, da sie fehlerhafte Codes in hohem Tempo reproduzieren und einfügen könnten. 

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