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使用生成AI

2025年6月18日 16:05 33 Comments
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在这篇文章中，我们探讨了生成AI如何通过自动化脆弱性识别，产生全面的攻击场景并提供上下文缓解策略来彻底改变威胁建模实践。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
在这篇文章中，我们探讨了生成AI如何通过自动化脆弱性识别，产生全面的攻击场景并提供上下文缓解策略来彻底改变威胁建模实践。与以前的自动化尝试在威胁分析的创造性和上下文方面进行斗争不同，生成的AI通过理解复杂的系统关系，有关新颖攻击媒介的理由以及适应独特的建筑模式来克服这些局限性。如果传统的自动化工具依赖于严格的规则集和预定义的模板，AI模型现在可以解释细微的系统设计，推断组件之间的安全含义，并产生人类分析师可能会忽略的威胁场景，使有效的自动化威胁使实用的现实建模有效自动化威胁，以实用的现实建模及其与系统相关的型号，并确定了识别系统，并确定了识别系统，并确定了一个量化的系统。它涉及从攻击者的角度分析架构，以发现潜在的漏洞，确定其影响并实施适当的缓解。有效的威胁建模检查数据流，信任边界和潜在的攻击向量，以创建针对特定系统量身定制的全面安全策略。通过在设计阶段（编写一行代码行之前）实施威胁建模，组织可以在其开始点识别和解决潜在的漏洞。下图说明了这一工作流程。这种主动策略大大减少了安全债务的积累，并将安全性从瓶颈转变为创新的推动者。当从一开始整合安全考虑时，团队就可以在整个开发生命周期内实施适当的控件，从而导致更多的重新启动
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