Nếu các nhà phát triển của bạn đang sử dụng các công cụ lập trình AI, có lẽ bạn đã thấy những lợi ích: phát triển nhanh hơn, nhiều mã nguồn hơn và ít thời gian hơn cho các tác vụ thông thường.
Phần khó khăn hơn là những gì xảy ra sau đó. AI cũng có thể đưa vào các gói mã nguồn mở (open-source) với tốc độ mà đội ngũ bảo mật của bạn chưa bao giờ được xây dựng để xử lý. Nhiều thành phần phụ thuộc (dependencies) hơn đồng nghĩa với việc có nhiều lỗ hổng cần xem xét hơn, nhiều công việc khắc phục (remediation) hơn và một danh sách tồn đọng có thể âm thầm tăng lên.
Hội thảo trực tuyến AI Coding và Rủi ro mã nguồn mở mới nhất của chúng tôi sẽ phân tích ý nghĩa của điều này đối với các đội ngũ bảo mật và kỹ thuật, dựa trên dữ liệu từ 300 nhà lãnh đạo doanh nghiệp.
Vấn đề thực sự là những gì AI thêm vào hệ thống của bạn
Bản thân việc lập trình bằng AI không phải là vấn đề. Vấn đề là tốc độ mã nguồn được tạo ra có thể đưa các thành phần mã nguồn mở mới vào môi trường của bạn nhanh như thế nào.
Một lập trình viên có thể thêm một thành phần phụ thuộc chỉ trong vài phút. Sau đó, đội ngũ của bạn có thể cần đánh giá các lỗ hổng, giấy phép, bảo trì, quyền sở hữu và liệu gói đó có nên tồn tại ở đó hay không.
Công việc đó không biến mất chỉ vì mã nguồn được tạo ra nhanh hơn. Theo thời gian, bạn sẽ phải đối mặt với nợ khắc phục (remediation debt): công việc bảo mật tích tụ nhanh hơn mức đội ngũ của bạn có thể giải quyết.
Và khi các công cụ AI trở nên tự chủ hơn, khoảng cách đó có thể nới rộng đáng kể.
Xem chương trình của bạn so với các đơn vị khác như thế nào
ActiveState đã khảo sát 300 nhà lãnh đạo bảo mật và kỹ thuật trong các lĩnh vực công nghệ, dịch vụ tài chính, y tế, sản xuất và chính phủ.
Nghiên cứu xem xét cách các đội ngũ đang xử lý rủi ro mã nguồn mở do AI thúc đẩy, nơi các chương trình khắc phục đang gặp khó khăn và mối liên hệ giữa khoản nợ đó với các lỗi kiểm toán (audit), tần suất vi phạm (breach) và mất năng suất.
Hội thảo này đi sâu vào những phát hiện đó để bạn có thể so sánh chương trình của chính mình với những gì các doanh nghiệp khác đang thấy.
Điểm chuẩn (benchmark) đó rất quan trọng. Nó giúp bạn có cái nhìn rõ ràng hơn về việc liệu các biện pháp kiểm soát hiện tại của bạn có đang theo kịp hay chỉ đơn giản là đẩy thêm nhiều công việc chưa được giải quyết xuống các giai đoạn sau.
Những gì bạn sẽ nhận được
Rebecca Banks và Moris Chen của ActiveState sẽ phân tích chi tiết:
- Cách lập trình bằng AI đang thay đổi khối lượng công việc khắc phục mã nguồn mở
- Chương trình của bạn so với 300 đồng nghiệp doanh nghiệp khác như thế nào
- Nơi nợ khắc phục (remediation debt) bắt đầu ảnh hưởng đến bảo mật và kết quả kinh doanh
- Những mô hình quản trị (governance) nào đang hiệu quả hiện nay
- Những cách tiếp cận nào có thể tạo ra nhiều vấn đề hơn là giải quyết chúng
Đây không phải là một phiên thảo luận khác chỉ để nói với bạn rằng AI tạo ra rủi ro. Đây là một cái nhìn thực tế về rủi ro đang trở thành gì, các tổ chức khác đang đối phó với nó như thế nào và quy trình hiện tại của bạn có thể cần thay đổi ở đâu trước khi mã nguồn do AI tạo ra mở rộng quy mô hơn nữa.
Xem webinar AI Coding và Rủi ro mã nguồn mở để thấy những gì dữ liệu hiển thị và cách các đội ngũ doanh nghiệp đang phản hồi.
