主要观点：如今软件供应链已从受控管道发展为庞大的互联生态系统，依赖第三方依赖项等，虽促进创新但风险增大，AI 与自动化在其中处于关键位置，既能提供防御能力又带来新攻击向量。
关键信息：

• 现代开发依赖多种环境，SolarWinds 和 Log4Shell 等事件暴露出单一薄弱环节的危害。
• AI 在网络安全中从被动防御转为主动实时保护，可检测模式、自动化决策等。
• 多种 AI 工具用于威胁检测、代码分析等，如 Falco、TruffleHog 等。
• AI 需集成到更广泛系统中，如与开源 SIEM 和 SOAR 结合。
• AI 在 DevSecOps 管道中不可或缺，可协助开发、管理依赖等。
• 存在新威胁向量，如影子 AI 和对抗性 AI 等。
• 需重视监管、合规和伦理挑战，如 AI 治理和风险评估等。
  重要细节：
• Falco 跟踪容器环境中预期模式的偏差，TruffleHog 和 Gitleaks 分析代码库中的秘密暴露。
• Semgrep 和 SonarQube Community Edition 利用 AI 规则集识别不安全代码。
• Wazuh 和 ELK Stack 利用机器学习丰富事件数据，TheHive 和 Cortex 用于响应。
• IDE 中的 AI copilots 可协助编写安全代码，Renovate 自动管理依赖版本。
• Dependency-Track 和 CycloneDX 用于预测风险和映射攻击面。
• 影子 AI 指未经组织监督的未批准 AI 工具，可能导致数据滥用等。
• 攻击者可利用对抗性 AI 绕过检测或注入恶意代码。
• 监管框架如 EU AI Act 和 NIST AI RMF 促进可信赖 AI 部署。
• 需平衡自动化与人工监督，确保 AI 工具符合实际需求。