Dataconomy PL
Subscribe
No Result
View All Result
Dataconomy PL
Subscribe
No Result
View All Result
Dataconomy PL
No Result
View All Result

Project CodeGuard firmy Cisco zapewnia bezpieczeństwo klasy OWASP asystentom kodowania AI

byAytun Çelebi
17 października 2025
in Aktualności, Cyberbezpieczeństwo, Sztuczna Inteligencja
Home Aktualności
Share on FacebookShare on Twitter
Google Preferred Source

Cisco Systems Inc. ma wprowadzony Project CodeGuard, platforma typu open source przeznaczona do zabezpieczania oprogramowania opracowanego przy użyciu agentów kodujących sztucznej inteligencji. System integruje kontrolę bezpieczeństwa w całym cyklu życia oprogramowania, aby wzmocnić kod od momentu jego początkowego utworzenia. Struktura została zaprojektowana tak, aby była ujednolicona i niezależna od modelu, co umożliwi jej współpracę z różnymi narzędziami sztucznej inteligencji. Ma na celu dostarczenie „domyślnie bezpiecznego” kodu poprzez wplatanie barier ochronnych w wiele etapów rozwoju. Cisco to określiło Projekt CodeGuard nie ma na celu zastąpienia oceny inżynieryjnej, ale służy jako „dodatkowa warstwa zapewniająca dogłębną obronę”. Podejście to uzupełnia nadzór człowieka, a nie go zastępuje, wzmacniając bezpieczeństwo w całym procesie kodowania wspomaganego sztuczną inteligencją. W chwili premiery CodeGuard zawiera podstawowy zestaw reguł wywodzący się z ustalonych wytycznych branżowych, w tym Open Worldwide Application Security Project (OWASP) i Common Weakness Enumeration (CWE). Ten początkowy zestaw ma na celu powtarzające się wady oprogramowania. Konkretne luki, które usuwają, obejmują zakodowane na stałe sekrety, brakującą lub nieodpowiednią walidację danych wejściowych, stosowanie przestarzałych metod kryptograficznych oraz zależności od komponentów oprogramowania, których żywotność dobiegła końca. Zasady te są stosowane na różnych etapach rozwoju, aby zapewnić ciągłe egzekwowanie bezpieczeństwa. Na etapie planowania i specyfikacji kierują agentów AI w stronę bezpieczniejszych wzorców kodowania. Podczas aktywnego generowania kodu framework może blokować tworzenie niepewnych fragmentów w czasie rzeczywistym. Po wygenerowaniu reguły służą do kompleksowego przeglądu i walidacji. Project CodeGuard zapewnia także zestaw reguł kierowany przez społeczność, tłumacze dla popularnych agentów kodujących AI i walidatory pomagające zespołom w automatyzacji tych środków bezpieczeństwa. Cisco podkreśliło, że ta wieloetapowa metodologia ma kluczowe znaczenie, ponieważ asystenci AI są coraz bardziej zaangażowani w cały cykl życia oprogramowania, od opracowywania wstępnych projektów i usług tworzenia rusztowań po proponowanie poprawek kodu. Pojedyncza reguła, na przykład regulująca sprawdzanie poprawności danych wejściowych lub zarządzanie sekretami, ma wpływać na każdy krok. Obejmuje to sugerowanie bezpieczniejszych alternatyw podczas generowania, oznaczanie ryzykownych konstrukcji w miarę ich pojawiania się i wreszcie sprawdzanie, czy ukończony kod prawidłowo ujawnia sekrety i oczyszcza wszystkie dane wejściowe. Przedstawiciele firmy oświadczyli, że CodeGuard nie gwarantuje całkowicie bezpiecznego wydruku i że konieczna jest w dalszym ciągu weryfikacja przez człowieka i standardowe kontrole bezpieczeństwa. Głównym celem frameworku jest zmniejszenie prawdopodobieństwa wprowadzenia „łatwo wiszących” luk w środowiskach produkcyjnych, gdy sztuczna inteligencja przyspiesza harmonogramy dostarczania oprogramowania. Plan działania firmy dotyczący projektu obejmuje szerszy zakres języków, adaptery dla dodatkowych platform kodowania AI, automatyczną weryfikację reguł i pętle informacji zwrotnej w celu udoskonalenia reguł w oparciu o wykorzystanie społeczności. Aby wesprzeć tę ewolucję, Cisco zaprasza inżynierów bezpieczeństwa, programistów i badaczy sztucznej inteligencji do udziału w projekcie. Firma poprosiła o przesłanie nowych zasad, budowę dodatkowych tłumaczy i ulepszenia oparte na telemetrii za pośrednictwem swojego publicznego repozytorium.


Autor wyróżnionego obrazu

Tags: CiscoCyberbezpieczeństwoProjekt CodeGuardSztuczna inteligencja

Related Posts

Amazon wprowadza funkcję Adaptive Display dla Fire TV

Amazon wprowadza funkcję Adaptive Display dla Fire TV

21 lipca 2026
NVIDIA przedstawia serwery AI chłodzone gorącą wodą

NVIDIA przedstawia serwery AI chłodzone gorącą wodą

21 lipca 2026
Samsung Galaxy Watch Ultra 2 renderuje przeciek

Samsung Galaxy Watch Ultra 2 renderuje przeciek

21 lipca 2026
Google podobno opracowuje chip Frozen v2 dla Gemini AI

Google podobno opracowuje chip Frozen v2 dla Gemini AI

21 lipca 2026
X udostępnia przeprojektowaną aplikację na Androida, która zapewnia większą wydajność

X udostępnia przeprojektowaną aplikację na Androida, która zapewnia większą wydajność

21 lipca 2026
TikTok testuje narzędzie AI do wykrywania podszywania się pod deepfake

TikTok testuje narzędzie AI do wykrywania podszywania się pod deepfake

20 lipca 2026

Recent Posts

  • Startup przedstawia model sztucznej inteligencji zbudowany na oscylatorach, który może zmniejszyć zużycie energii 1000 razy
  • Sędzia wstrzymuje fuzję Paramount-WBD na 14 dni
  • Sędzia zatwierdza ugodę Anthropic dotyczącą praw autorskich na kwotę 1,5 miliarda dolarów
  • Amazon wprowadza funkcję Adaptive Display dla Fire TV
  • Samsung wprowadza na rynek kartę kredytową Galaxy z nagrodami pieniężnymi do 10%.

Recent Comments

Brak komentarzy do wyświetlenia.
Dataconomy PL

COPYRIGHT © DATACONOMY MEDIA GMBH, ALL RIGHTS RESERVED.

  • Sample Page

Follow Us

  • Sample Page
No Result
View All Result
Subscribe

This website uses cookies to improve your experience. You can choose to accept or reject them. Visit our Privacy Policy.