Mentionsy
IT i cyberbezpieczeństwo
IT i cyberbezpieczeństwo
01.12.2025 06:00

Wzrost wymagań regulacyjnych napędza boom na cloud forensics, a AI w kodowaniu ujawnia nowe, ukryte ryzyka

Witamy w świecie IT i cyberbezpieczeństwa.
W dzisiejszym odcinku:
"Wymogi regulacyjne napędzają gwałtowny wzrost cloud forensics — organizacje muszą nadążyć za nową rzeczywistością”.
„Fragmentacja regulacji cyberbezpieczeństwa osłabia sektor mobilny – operatorzy alarmują o rosnącym ryzyku”.
"Narzędzia AI do tworzenia kodu ujawniają ukryte ryzyka — automatyzacja znacząco zwiększa podatności”.



Patronem dzisiejszego odcinka jest firma Selfpost i ich rozwiązanie. Selfpost - Twój własny punkt odbioru przesyłek. Nie musisz czekać na kuriera czy jeździć po odbiór paczek. To Twoje przesyłki będą bezpiecznie czekać na Ciebie.
Selfpost

Doceniasz nasza prace? Wesprzyj nas,
Postaw kawę.
lub poleć innym. 

Become a supporter of this podcast: https://www.spreaker.com/podcast/it-i-cyberbezpieczenstwo--6752004/support.

This episode includes AI-generated content.

AI CM EDR SAST SOC SS7 Selfpost Supply Chain MCSI

Rozdziały (1)

1. Reklama Selfpost

Patronem dzisiejszego odcinka jest firma Selfpost i ich rozwiązanie.

Sponsorzy odcinka (1)

Selfpost post-roll

"Patronem dzisiejszego odcinka jest firma Selfpost i ich rozwiązanie."

Szukaj w treści odcinka

Wyczyść
Znaleziono 8 wyników dla "AI"

Narzędzia AI do tworzenia kodu ujawniają ukryte ryzyka.

Narzędzia AI do tworzenia kodu ujawniają ukryte ryzyka, automatyzacja znacząco zwiększa podatności.

Eksperci do spraw bezpieczeństwa sieciowych wskazują, że kod generowany automatycznie przez asystentów AI bardzo często zawiera błędy logiczne, niepoprawnie zimplementowane wzorce, brak sanitacji danych oraz podatności, które następnie trafiają bezpośrednio do pipeline'u CI-CD.

Szczególnie niebezpieczne są przypadki, w których modele AI sugerują użycie bibliotek, które zawierają stare lub znane podatności, umożliwiając nieświadome wprowadzanie luk Supply Chain do aplikacji produkcyjnych.

Zespoły DevSecOps podkreślają, że narzędzia AI nie mogą być traktowane jako zastępstwo code review.

Najlepszą praktyką staje się podwójne skanowanie kodu, statyczna analiza SAST, dynamiczna DAST oraz recenzja doświadczonych programistów, którzy potrafią wykryć subtelne luki nienamacalne dla modeli AI.

Firmy powinny również wdrożyć polityki bezpieczeństwa zabraniające automatycznego merge'owania kodu AI do produkcji bez walidacji, szczególnie w systemach uwierzytelniania, płatności, przetwarzaniu danych czy modułach API.

Eksperci ostrzegają, że w przeciwnym razie powstaje nowa kategoria incydentów – AI Amplified Vulnerabilities, czyli podatności tworzone masowo w sposób powtarzalny i strukturalny.

Ostatnie odcinki