ホワイトペーパー

AI開発ツールを効果的に使いこなすために、開発者にセキュリティ・スキルが必要な理由

2024年1月30日発行

人工知能エンジンはいたるところで普及し始めており、新しいモデルやバージョンが登場するたびに、さまざまな分野に応用できる、より強力で印象的な能力がもたらされているようだ。AIの可能性のある使用例として提案されている分野のひとつは、コードを書くことであり、いくつかのモデルはすでに多数のプログラミング言語を使ってその能力を証明している。

しかし、AIが人間のソフトウェア・エンジニアの仕事を引き継ぐという前提は誇張されすぎている。現在稼働しているトップクラスのAIモデルはすべて、その高度なプログラミング能力に関して決定的な限界を示しており、特に、クラッキングスピードでコンパイルしたコードにエラーや脆弱性を混入させる傾向がある。 

AIの活用が過重労働のプログラマーの時間短縮に役立つことは事実だが、将来は人間とAIが協力し、すべてのコードが可能な限りセキュアであることを保証するクリティカルシンキングと正確なスキルを適用する才能ある人材が完全に担当するようになるだろう。そのため、セキュアなコードを書く能力、脆弱性を発見する能力、そしてアプリケーションが本番環境に入るずっと前から可能な限り保護されていることを確立する能力は不可欠である。

Secure Code Warrior のこの新しいホワイトペーパーでは、以下のことを学ぶことができる:

  • LLMのコード出力を盲信することの落とし穴。
  • AIコーディングツールで安全に「ペアプログラミング」を行うには、なぜセキュリティに精通した開発者が鍵となるのか。
  • AIがプログラミングを支援する時代に、開発者のスキルを向上させる最善の戦略。
  • AIの限界(と、それをどのように回避するか)を紹介するインタラクティブなチャレンジ。

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人工知能がボタンひとつで複雑なコードを書くという約束は興味をそそるが、現実には、AIが真に安全で信頼できるコードを作るには、人間の開発者の多くの助けが必要になるだろう。

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Secure Code Warrior は、ソフトウェア開発ライフサイクル全体にわたってコードを保護し、サイバーセキュリティを最優先とする企業文化を創造するために、お客様の組織を支援します。AppSec マネージャー、開発者、CISO、またはセキュリティに関わるすべての人が、安全でないコードに関連するリスクを減らすことができるよう、支援します。

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人工知能エンジンはいたるところで普及し始めており、新しいモデルやバージョンが登場するたびに、さまざまな分野に応用できる、より強力で印象的な能力がもたらされているようだ。AIの可能性のある使用例として提案されている分野のひとつは、コードを書くことであり、いくつかのモデルはすでに多数のプログラミング言語を使ってその能力を証明している。

しかし、AIが人間のソフトウェア・エンジニアの仕事を引き継ぐという前提は誇張されすぎている。現在稼働しているトップクラスのAIモデルはすべて、その高度なプログラミング能力に関して決定的な限界を示しており、特に、クラッキングスピードでコンパイルしたコードにエラーや脆弱性を混入させる傾向がある。 

AIの活用が過重労働のプログラマーの時間短縮に役立つことは事実だが、将来は人間とAIが協力し、すべてのコードが可能な限りセキュアであることを保証するクリティカルシンキングと正確なスキルを適用する才能ある人材が完全に担当するようになるだろう。そのため、セキュアなコードを書く能力、脆弱性を発見する能力、そしてアプリケーションが本番環境に入るずっと前から可能な限り保護されていることを確立する能力は不可欠である。

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  • LLMのコード出力を盲信することの落とし穴。
  • AIコーディングツールで安全に「ペアプログラミング」を行うには、なぜセキュリティに精通した開発者が鍵となるのか。
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しかし、AIが人間のソフトウェア・エンジニアの仕事を引き継ぐという前提は誇張されすぎている。現在稼働しているトップクラスのAIモデルはすべて、その高度なプログラミング能力に関して決定的な限界を示しており、特に、クラッキングスピードでコンパイルしたコードにエラーや脆弱性を混入させる傾向がある。 

AIの活用が過重労働のプログラマーの時間短縮に役立つことは事実だが、将来は人間とAIが協力し、すべてのコードが可能な限りセキュアであることを保証するクリティカルシンキングと正確なスキルを適用する才能ある人材が完全に担当するようになるだろう。そのため、セキュアなコードを書く能力、脆弱性を発見する能力、そしてアプリケーションが本番環境に入るずっと前から可能な限り保護されていることを確立する能力は不可欠である。

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  • LLMのコード出力を盲信することの落とし穴。
  • AIコーディングツールで安全に「ペアプログラミング」を行うには、なぜセキュリティに精通した開発者が鍵となるのか。
  • AIがプログラミングを支援する時代に、開発者のスキルを向上させる最善の戦略。
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しかし、AIが人間のソフトウェア・エンジニアの仕事を引き継ぐという前提は誇張されすぎている。現在稼働しているトップクラスのAIモデルはすべて、その高度なプログラミング能力に関して決定的な限界を示しており、特に、クラッキングスピードでコンパイルしたコードにエラーや脆弱性を混入させる傾向がある。 

AIの活用が過重労働のプログラマーの時間短縮に役立つことは事実だが、将来は人間とAIが協力し、すべてのコードが可能な限りセキュアであることを保証するクリティカルシンキングと正確なスキルを適用する才能ある人材が完全に担当するようになるだろう。そのため、セキュアなコードを書く能力、脆弱性を発見する能力、そしてアプリケーションが本番環境に入るずっと前から可能な限り保護されていることを確立する能力は不可欠である。

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  • LLMのコード出力を盲信することの落とし穴。
  • AIコーディングツールで安全に「ペアプログラミング」を行うには、なぜセキュリティに精通した開発者が鍵となるのか。
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  • AIの限界(と、それをどのように回避するか)を紹介するインタラクティブなチャレンジ。

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