ソフトウェアセキュリティ

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approfondimento - ソフトウェアセキュリティ

ソフトウェアアプリケーションの依存関係にゼロトラストアーキテクチャを適用することで、ソフトウェアサプライチェーンの脆弱性を防ぐことができる。

ソースコードデータの特性を考慮し、隠れた脆弱性パターンの関係性を活用することで、分布外ソースコードデータを効果的に識別できる。

DevOpsプロセスの各段階でAIを活用することで、セキュリティ対策を自動化し、ソフトウェア開発の迅速性と安全性を両立できる。

ChatGPTは一部の脆弱性検出や評価の課題では良好な性能を示すものの、全体としては既存の最先端手法に劣る。また、ChatGPTの脆弱性修復や詳細な脆弱性記述生成能力にも限界がある。

コピロットが生成したコードには、深刻なセキュリティ上の弱点が多数存在する。開発者はコピロットが生成したコードを受け入れる際に、適切なセキュリティチェックを行う必要がある。

大規模言語モデルを用いて、自動的に発見された脆弱性の正確な位置を特定することができる。

静的解析とマシンラーニング予測を組み合わせることで、アプリケーションの攻撃面を大幅に削減できる。

ソフトウェアの脆弱性検出のために、コードの意味論と実行シーケンスを統合した構造化された自然言語コメントツリーを提案する。

秘密で保護されたアセットの情報を提供することで、開発者がセキュリティ上の脆弱性を優先的に修正できるようにする。

大規模言語モデルは、コード理解と推論の能力が限定的であるため、脆弱性検出に課題がある。

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