“變化即常態(tài)”是技術領域的主旋律。隨著新技術的飛速發(fā)展，軟件安全的復雜性也在不斷增加，不法分子總是能發(fā)掘出更隱蔽的手段進行網絡攻擊。雖然沒有人能夠準確斷言未來軟件安全的發(fā)展，但開發(fā)者們可以基于當下的安全態(tài)勢和趨勢，了解到可能產生的新型安全問題有哪些，及早調整軟件安全規(guī)劃。

在日益嚴峻的安全威脅面前，應用安全領域供應商必須攜手合作，共同打造一套有價值的集成解決方案，助力開發(fā)者快速實現價值。這個方案需要具備策略驅動的自動化和統一的風險可視性，讓安全問題在一個平臺上得到全面解決。

現如今軟件數量龐大，應用安全程序難以應對，無法提供有效且可靠的風險評估。團隊在管理多個供應商和集成工程項目上花費了大量時間和預算，卻難以將足夠的資源投入到實際的安全問題修復中。因此，對具備AI驅動智能和整合軟件產品組合的集成SaaS平臺的需求日益迫切。這個平臺將助力團隊高效應對安全威脅，實現更快、更可靠的風險管理。

應用安全態(tài)勢管理解決方案（ASPM）逐漸成為企業(yè)應對安全挑戰(zhàn)的關鍵。ASPM提供了一種全面的AppSec方法，為整個軟件開發(fā)生命周期中的安全漏洞識別、關聯和優(yōu)先級排序提供單一事實來源。面對應用安全挑戰(zhàn)，企業(yè)需要一個集中管理整個AppSec計劃的工具，以更有效地協調安全和開發(fā)團隊，并提供已測試、發(fā)現和修復內容的綜合視圖。ASPM工具正是這樣一種解決方案，可以幫助企業(yè)應對復雜性和成本控制難題，確保應用的安全性。

在安全與敏捷軟件開發(fā)以及DevOps相集成的過程中，人力的協調與流程的優(yōu)化無疑是不可或缺的要素。但ChatGPT等先進技術正在將我們的視野引向更深層次的科技解決方案。這一革新性的轉變，預示著2024年行業(yè)創(chuàng)建安全軟件的方式將呈現全新面貌。

在未來的安全測試領域，我們有望見證從“開發(fā)者優(yōu)先”到“開發(fā)者不可見”的革新性轉變。這些工具將巧妙地融入開發(fā)平臺，無需用戶界面，實現零接觸操作，并在持續(xù)集成/持續(xù)部署(CI/CD)過程中自動化運行。這意味著，安全團隊需要擁有“安全智能”，以便更靈活地理解和影響開發(fā)行為，而不僅僅是執(zhí)行自上而下的策略。

安全測試工具與平臺之間的緊密配合也將是關鍵所在，通過不斷獲取反饋，能夠實現更加智能化的、自動化的策略實施，這些策略將根據組織的特定需求進行調整。特別是與應用程序安全編排和關聯（ASOC）相關的策略，它們將發(fā)揮至關重要的作用。

隨著人工智能（AI）和機器學習（ML）大語言模型的崛起，讓各大公司都面臨著將這一尖端技術融入內部工具和產品的壓力。根據新思科技在移動和云技術的早期采用中觀察到的趨勢，這項技術在起步階段將伴隨著重大漏洞風險。

2024年，汽車行業(yè)將迎來巨大革新。從供應鏈到軟件開發(fā)，一切都在變化。制造商們不再滿足于簡單的硬件制造，而是投身于復雜的軟件開發(fā)領域，建立自己的代碼庫，掌握核心技術的力量。

與此同時，一個全新的集中式軟件開發(fā)平臺正在崛起。這個平臺將統一各類項目團隊，為他們提供一個共享的AppSec計劃。這意味著測試將實現自動化，效率將得到前所未有的提高，覆蓋范圍也將更加廣泛。

生成式AI的崛起更是引領行業(yè)進入了一個全新的時代。從生成代碼到執(zhí)行各種任務，AI正在改變我們的工作方式。AI可以幫助開發(fā)者檢查代碼漏洞、處理安全工具的測試結果，甚至為開發(fā)人員提供修復漏洞的寶貴建議。但生成式AI并非萬能。雖然它帶來了諸多便利，我們依然不能忽視它所帶來的潛在的網絡安全風險。傳統的應用安全解決方案仍然發(fā)揮著至關重要的作用，確保我們開發(fā)出高質量、安全的代碼。

審核編輯：湯梓紅