摘   要 ：软件在信息化技术高速发展阶段呈现功能复杂化、代码规模扩大化的发展趋势,安全漏洞隐患增加,给软件运行和数据保护带来了新的风险。生成式人工智能利用语言处理交互功能,辅助软件安全检测,及时查找安全漏洞,显著提高了软件安全性。本文对生成式人工智能在智能分析软件安全需求、优化安全设计和编码、智能完成安全测试检验、实时监测软件运行状态过程中的应用进行研究,并指出需应对自动化编码、脚本恶意攻击应对、样本偏差风险。

       关键词 ：生成式人工智能 ；软件安全 ；风险应对

       0  引言

       软件安全是软件开发设计中关注的重点内容,但软件设计开发过程复杂,极其容易出现安全问题,因此,需要加强软件设计、开发、应用全周期安全管理,预防安全风险事件发生。生成式人工智能是一种特定类型的人工智能,基于算法、模型和规则,生成文本、图片、声音、视频、代码等内容。由于软件系统功能更加复杂、外部网络的更新,常规软件安全防护手段无法达到预期的安全防护效果。因此,软件安全领域迫切需要利用新型智能手段强化安全检测质量,突破安全风险困境,以实现智慧化发展。

       1  生成式人工智能在软件安全领域的应用必要性

       计算机软件系统中存储着大量敏感数据,有着极高的商业价值与极强的隐私保护需求。然而,在实际软件开发与运营过程中,信息安全时刻受数据泄露与窃取风险威胁 [1]。生成式人工智能可以解决软件安全隐患,完善软件安全保障体系。

       第一,合理应对外来攻击。恶意软件不断变种,新型网络攻击手段层出不穷,如零日漏洞攻击、高级持续性威胁等,具有高度隐蔽性和针对性,传统基于规则和特征匹配的安全检测方法难以有效应对。生成式人工智能利用数据学习可以针对各类恶意攻击进行智能分析和处理,及时识别异常攻击行为,提高安全防御质量。

       第二,优化安全检测流程。生成式人工智能可以通过数据模型自动完成软件安全的检测工作,规避了人工检测可能引发的漏洞问题,控制了人力以及时间成本投入。生成式人工智能可以在短时间内完成对大量代码的扫描和分析,构建漏洞检测模型,并根据检测出的漏洞进行深度学习,更新检测模型内容,可以完美契合软件迭代更新产生的新型安全风险。

       第三,弥补人才短缺局限。软件安全领域对于高素质人才的需求量极大, 但是目前行业内普遍缺乏专业安全人才,而人才培养需要经历较长周期,这给当前软件安全保障带来了不利影响。生成式人工智能可以在一定程度上降低领域对于专业安全人才的依赖,可以为软件设计、开发以及检测等人员提供智能意见,快速完成安全漏洞定位。

       2  生成式人工智能在软件安全领域的运用实践

       2.1  智能分析软件安全需求

       企业在软件开发时往往过度重视软件功能设计和开发进度,忽略了安全需求分析的必要性,在早期开发阶段未能及时做好安全保障。这导致软件架构容易受到外来攻击的影响,缺乏完善的访问控制体系,不利于软件可靠运行,后期需要修复漏洞,所需投入的成本也相应增加 [2]。生成式人工智能可以优化软件安全需求分析流程, 利用其具备的语言处理和分析技术手段,自动对需求文档内涉及安全的信息进行摘取,利用算法将安全关键词与风险隐患进行一一匹配,有效识别安全风险隐患。生成式人工智能能够结合软件功能特征以及使用场景智能分析软件是否存在其他新的安全需求,并结合数据学习模型和安全需求示例完成需求整理, 对安全需求进行合理分类,为软件设计开发人员提供充足的参考意见。生成式人工智能可以形成可视化模型图表,并且能够针对不同安全风险因素内在关系进行深度挖掘, 可以兼顾安全需求内在关联性,分析安全风险事件发生后会造成的连锁反应。生成式人工智能显著降低了软件安全需求分析工作量,提升了分析效率,为软件后续设计奠定了坚实基础。

       2.2  优化安全设计和编码

       当前,为了提升软件开发效率, 第三方组件成为开发人员的普遍选择,而在其应用过程中,也会将部分不安全的资源引入其中,导致软件供应链安全风险因素更为复杂。在软件安全设计中,生成式人工智能可以结合现有的风险隐患因素、外部非法攻击情报、安全防护模式以及相关软件安全案例等数据内容,对风险隐患可能造成的事故和影响进行提前预判,通过预判结果自动生成安全设计决策,提出合理的管控措施,为软件设计提供相关意见。生成式人工智能与相关专家意见的联合使用可以有效提升设计辅助效能。在软件编码期间,若引入部分源码容易引起安全策略风险,包括加密函数、不安全的 SSL 等。生成式人工智能能够根据软件设计需求自动生成编码信息,为软件开发提供了有效支持,使编码人员可以拥有新的参考意见。对于已经完成的编码内容,生成式人工智能可以对其进行自动化审计,分析和查找编码中是否存在漏洞问题,对检测出的漏洞实施精准修复。生成式人工智能对代码以及上下文内容展开深度分析,识别需要增加安全控制的区域,并智能给出代码数据,例如输入验证、安全存储数据和使用安全通信协议等。结合已有的安全规则、依赖库数据和漏洞模式,实时扫描代码,识别不符合规则的安全问题或已知存在问题的依赖关系。生成式人工智能可以有效规避代码漏洞隐患,软件安全开发人员可以尝试运用代码自动生成工具以及审计工具对编码过程进行优化。

       2.3  智能完成安全测试检验

       软件上线前需要统一进行安全测试,检测软件是否可以做到稳定可靠运行,发现潜在漏洞及时进行补充和优化,安全测试流程如图 1 所示。但是,目前软件上线前测试存在形式化问题,这与测试人员数量以及质量不足密切相关,并且通常缺乏充足的测试时间,导致测试数据有限 [3]。安全测试问题会使软件内部架构错误无法及时被发现,程序也可能存在编码隐患,从而出现“带病”上线的现象,影响了软件的使用体验。生成式人工智能可以对软件安全领域存在的漏洞模式以及外部攻击案例进行深度学习,根据需求分析以及安全设计内容构建安全风险测试案例,并展开软件安全深度测试,提升软件漏洞发现率,确保在软件上线前能够清除安全风险隐患。生成式人工智能可以结合机器学习数据构成测试模型,优化和调整模糊测试场景,完成漏洞检测分类,确定漏洞具体位置,细化漏洞修复优先级。安全测试人员可以结合测试场景需求,选择相应的全自动渗透测试工具,提升安全测试的有效性。

       2.4  实时监测软件运行状态

       在软件运行过程中,可以选择部分安全产品对其进行防护和监测,但已有安全产品无法对恶性攻击进行精准识别,监测实时性不足,在监测期间难以通过数据分析及时捕捉内部逻辑漏洞。特别是当前部分攻击越发隐蔽,影响了软件安全防范能力。生成式人工智能能够对软件运行状态进行自动化监测,分析应用程序是否处于可靠运行状态,并将正常以及非正常运行数据作为自身学习内容,精准完成对软件行为的区分,并第一时间对恶意行为进行反应和处理,避免软件攻击行为、误报问题发生 [4]。生成式人工智能可以通过海量的数据学习结果优化攻击处理决策,提高软件自我防御能力。同时可以对软件安全相关攻击信息进行及时收集,分析软件安全领域外部攻击演化分解趋势,加强对新时期网络风险隐患的认知和了解,进而调整软件安全防御战略。例如, Security Copilot 是 2023 年微软公司推出的人工智能助手,可以对网络威胁进行精准识别,安全专员可以利用这一工具对安全事件实施调查和分析。

       3   生成式人工智能在软件安全领域的运用风险和应对策略

       3.1  自动化编码风险应对

       生成式人工智能可以生成自动化代码,以预定义的规则、模式以及海量数据学习优化代码生成过程,但也容易遭受数据投毒的影响,在生成的代码中加入恶意代码或者影响软件安全的异常指令,从而导致自动化代码安全性下降 [5]。为了应对这一风险隐患,相关人员应当针对自动化代码生成工具进行深度测试,选用模糊测试法,对各种风险隐患进行测试分析,输入相应的边界条件,对生成的代码内容进行安全检测。在自动化代码生成期间,也应进一步细化安全规则以及防控策略,加强输入验证的严格性,及时过滤风险隐患,提高代码与安全标准的契合性,防止恶意注入异常数据。部分关键区域代码需要通过专业人员进行人工审核,不可全部依赖生成式人工智能。

       3.2  脚本恶意攻击应对

       在安全测试中,生成式人工智能所使用的脚本容易被外部恶意攻击行为所影响,并且恶意攻击者可以对脚本内容进行学习分析,将其反用于攻击活动中,攻击成功概率明显提高。在脚本恶意攻击行为应对中,需要对脚本的访问权限进行精准控制,避免越权访问造成数据泄露。采用加密处理以及数字签名机制对安全测试脚本进行安全防护,保障脚本数据信息存储以及传输的安全性。构建完整的审计监控体系,监测脚本的使用情况,及时发现异常行为表现,并定期对脚本内容进行更新,做好漏洞修复,拓展脚本功能。若脚本不再继续使用,需要第一时间实施清理,防止恶意攻击者对废弃脚本进行学习分析。

       3.3  样本偏差应对

       漏洞检测期间,样本偏差问题较为常见, 影响了测试模型准确度,导致生成式人工智能无法第一时间发现漏洞安全隐患 [6]。为了解决样本偏差问题,应当重视强化生成式人工智能数据学习能力,充分发挥数据增强、合成以及迁移学习等各类技术方法的优势,拓展数据学习领域,确保人工智能可以在海量数据中发现潜在风险。例如,在学习数据中增加扰动以及噪声,利用对抗性样本和多来源、多环境条件下的数据信息,使人工智能可以精准分析漏洞隐患。同时,要重点针对生成式人工智能模型的输出结果进行监测,强调人工审核以及验证的优势,调整样本选择,更新人工智能漏洞检测模型。

       4  结语

       当前,软件成为人们生活中不可或缺的重要设施,可以为生活以及工作提供便利,但软件在使用过程中也收集了大量与个人、企业以及国家相关的重要信息。生成式人工智能在各个行业领域有着广泛应用,具有高度即时性、智能性,可自动对信息数据实时处理、分析,在软件安全领域具有独特的应用价值。相关人员应认识到影响软件安全的主要因素,加强安全需求分析,在软件开发过程中运用生成式人工智能优化编码内容,上线前做好软件测试,并监测软件是否处于安全运行状态。但生成式人工智能在使用过程中仍然存在一定风险,需要软件安全人员掌握人工智能风险隐患,选择合适的方式积极应对。

参考文献

[1] 张袖斌,谌颃,黄永健.生成式人工智能信息安全问题研究[J].数码设计,2024(14):40-42.

[2] 叶伟,高丽芬.生成式人工智能在软件安全领域的应用分析[J].网络空间安全,2024,15(2):82-86.

[3] 俞皓,董鹏,刘剑,等.基于人工智能技术的网络安全防御技术研究[J].电气自动化,2025,47(2):90-93.

[4] 乔少杰,李洲,韩楠,等.人工智能赋能关系型数据库优化技术:现状与展望[J].计算机学报,2025,48(7):1639-1669.

[5] 邓若杨,张祺好,袁豪杰,等.生成式人工智能对网络安全监管的挑战及应对[J].信息安全与通信保密,2025(3):12-21.

[6] 陈昕,田铧铮.基于人工智能的计算机网络安全防御软件设计与实现[J].数字通信世界,2025(5):91-93.