บทความนี้กล่าวถึงผลกระทบของ Generative AI ต่อการแก้ไขช่องโหว่ที่พบในกระบวนการทดสอบเจาะระบบ (Penetration Testing) โดยพบว่าองค์กรส่วนใหญ่ยังคงมีปัญหาในการแก้ไขช่องโหว่ที่ถูกระบุ แม้จะมีการปรับปรุงกระบวนการแก้ไขช่องโหว่ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา แต่การพัฒนาแอปพลิเคชันที่ใช้ Generative AI กลับเพิ่มความซับซ้อนในการแก้ไขปัญหาเหล่านี้ ✅ องค์กรแก้ไขช่องโหว่ที่พบใน Penetration Testing ได้เพียง 48% - ช่องโหว่ที่เกี่ยวข้องกับแอป Generative AI ถูกแก้ไขเพียง 21% - ช่องโหว่ที่มีความรุนแรงสูงหรือวิกฤตมีอัตราการแก้ไขสูงถึง 69% ✅ Generative AI เพิ่มความซับซ้อนในการแก้ไขช่องโหว่ - แอป Generative AI มักถูกพัฒนาอย่างรวดเร็วโดยใช้เครื่องมือและเฟรมเวิร์กใหม่ที่ยังไม่ได้รับการทดสอบอย่างเต็มที่ - ช่องโหว่ในโมเดล AI เช่น Prompt Injection และ Data Leakage มีความยากในการแก้ไข ✅ องค์กรต้องเผชิญกับแรงกดดันในการให้ความสำคัญกับความเร็วมากกว่าความปลอดภัย - ผู้บริหารด้านความปลอดภัยกว่า 52% ระบุว่าต้องให้ความสำคัญกับความเร็วในการพัฒนาแอปมากกว่าความปลอดภัย ✅ การแก้ไขช่องโหว่ในโมเดล AI มีความซับซ้อนมากกว่าการแก้ไขในแอปทั่วไป - การปรับปรุงโมเดล AI เพื่อหลีกเลี่ยงพฤติกรรมที่ไม่พึงประสงค์ไม่สามารถรับประกันได้ว่าจะกำจัดปัญหาได้ทั้งหมด https://www.csoonline.com/article/3965405/generative-ai-is-making-pen-test-vulnerability-remediation-much-worse.html