Anthropic 和 OpenAI 正在通过揭示一个明显的缺陷来颠覆应用安全测试（AST）：传统安全工具仍停留在反应模式，无法跟上 AI 驱动的开发。真正令人震惊的是，企业在不解决核心问题——自主、持续安全的功能上投入了数十亿美元。如果你仍然依赖过时的应用安全模型，那么你不仅落后于时代，还成为了漏洞的靶子。
普遍的看法是，更多工具意味着更好的安全性，但 Forrester 最新的报告显示，分散的工具生态系统是一种负担，而非资产。没有任何单一供应商掌握代理开发安全（ADS）方法，导致企业不得不拼凑解决方案，这些方案往往无法有效优先处理和修复问题。这不仅是一个缺口；这是一条深渊，可能导致那些不适应的企业遭遇严重的安全漏洞。
应用安全范式的转变
1. AI 驱动的安全自动化
Anthropic 和 OpenAI 正在通过自动化决策重新定义安全，使反应模型变得过时。如果你的工具不能自主做出决策，你已经落后了。
2. 实时安全监督
安全必须从定期检查转变为持续的实时监督。这意味着要采用能够自主适应快速开发周期的系统。
3. 分散的工具生态系统
缺乏全面的 ADS 解决方案迫使企业不得不使用多个工具，增加了管理的复杂性，并可能造成安全漏洞。
4. 新兴的 AI 漏洞
AI 引入了新的漏洞，如提示注入和不安全的输出处理。优先考虑能够应对这些风险的工具是不可谈判的。
5. 政策驱动的自主性
安全决策需要自主且以政策为驱动，使组织能够在不压垮团队的情况下扩展安全措施。
制定你的应用安全策略
| 情况 | 最佳行动 | 原因 | 注意事项 |
|---|---|---|---|
| 将 AI 集成到开发中 | 实施 ADS 原则 | 主动管理风险 | 与现有系统的复杂集成 |
| 依赖过时工具 | 重新评估工具有效性 | 传统工具无法识别 AI 漏洞 | 高泄露风险 |
| 使用多个工具 | 寻找统一的 ADS 解决方案 | 简化管理，提高覆盖率 | 有限的选择可能留下漏洞 |
立即行动计划
本周，审核你的应用安全工具，查找 AI 特定漏洞覆盖的缺口。识别当前设置未能提供实时、自主安全的地方。考虑试点一个提供持续监督的 ADS 平台，以有效减轻潜在风险。