AIが生成したコードは、セキュリティ負債をガバナンスの課題に変えた
AIが生成するコードは、今や日々のソフトウェア開発に欠かせない存在になっています。開発者はプロトタイピングやリファクタリング、トラブルシューティングなど、これまでにない手軽さでアイデアを実装へと落とし込むためにAIを活用しています。その生産性向上の効果は疑いようがありません。しかしそれゆえに、セキュリティ責任者は今、
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セキュリティ負債を一掃するためのビジネスケース――CISOのための実践的アプローチ
バグを見つけるのは簡単ですが、真の課題はそれを修正することです――セキュリティの一掃作業に予算をつけるよう取締役会を説得する方法をご紹介します。 セキュリティリーダーたちは可視化の面で大きく前進してきました。今日、多くの組織は
中国製LLMが攻撃側と防御側の格差を広げている
中国企業がこの1カ月の間に相次いで新型AIモデルを発表し、脆弱性発見における同国の能力の限界を押し広げたことで、一部のサイバーセキュリティ専門家の間で懸念が広がっています。6月13日、中国企業のZhipu AIはオープンウェイトモデル「GLM 5.2」を発表しました。その後実施されたテストでは、一部のバグ発見ベンチマー
セキュリティ負債からの脱却——エクスポージャー問題への取り組み
4分で読めますオピニオンセキュリティチームは、自分たちが抱える脆弱性の数が多すぎることをすでに把握しています。しかし、そのリスクがどれほど長期にわたって露出し続けているかについては、往々にして過小評価されています。現在、82%の組織がセキュリティ負債を抱えています。これは、1年以上放置されたままの脆弱性を指します。同時
セキュリティ負債がテクニカル負債より速く蓄積する理由
セキュリティ負債とは、最初の侵害が発生するまでは整然としたメタファーに過ぎません。しかし、ひとたびインシデントが起きれば、牙を持つ請求部門へと変貌します。テクニカル負債は散らかった部屋のようなものです。コードは汚くなり、ビルドは遅くなり、開発者は不満をこぼし、締め切りは揺らぎます。 一方、セキュリティ負債は感染症のよ