AI会让安全岗位消失吗?DEFCON之后,两位一线研究者给出了相似的答案
本文综合整理自 Depi 创始人 Roni 与资深安全研究员 JS0N Haddix 的发布在X平台的文章。
本文综合整理自 Depi 创始人 Roni 与资深安全研究员 JS0N Haddix 的发布在X平台的文章。
过去一年,AI 自动化渗透测试系统越来越复杂。但问题是其效果究竟是来自复杂架构,还是因为底层模型本身已经足够强?
最近,关于 Agent Harness Engineering、Loop Engineering 和 Graph Engineering 的讨论越来越多,这三个概念都围绕大模型展开,也都涉及工具调用、状态管理和任务循环,因而经常被混在一起。
过去谈 DevSecOps,很多团队关心的是怎样把安全更早地放进研发流程里。现在,AI 已经进入软件开发生命周期,于是 DevSecOps 面临一个更现实的问题:当 AI 开始参与写代码、改代码、审代码,安全、合规和工程效率应该怎么重新组织?
今天在微信群里看到一组聊天记录,大概的说法是:只要在微信里看过一张包含某款手办的图片,再打开拼多多,首页推荐中就会出现同名的商品。这是怎么回事呢?
本文基于 Gartner 2016 年 9 月发布的研究报告《DevSecOps: How to Seamlessly Integrate Security Into DevOps》整理。虽然报告发布已经过了十年,但其中提出的理念和实践至今仍是理解 DevSecOps 的根本。
最近 Cloudflare 发布了一篇关于 Project Glasswing 和 Mythos Preview 的文章,表面上看,这是一篇关于“AI 模型帮助发现漏洞”的技术博客,但如果放到企业安全工作的实际场景中,它讨论的其实是一个更大的变化。
过去听到许多模型直接做代码审计发掘安全漏洞的例子,以至于许多人认为当下的模型已然可以解决代码安全分析,传统的SAST工具已经无用武之地了。事实上,并不是这样。
AI技术的盛行如今让许多人认为产品开发已然是容易的事情,是可以让产品经理岗位消失的可能性,但实际上却并非如此
这是一篇迟到的文章,至少相比现在AI发展的速度,但其思路依然适用于当前的CVE漏洞分析,甚至会因为目前更强的模型而变得更强。在 AI 技术快速变革的当下,除了模型能力之外,我们更应当多思考如何基于 AI 构建和形成有效的工作流。
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