人工智慧正在改變安全測試：並非所有漏洞都同等重要。

人工智慧正在迅速重塑網路安全。目前討論的焦點大多集中在大型語言模型如何幫助開發者編寫程式碼上，但更重要的轉變可能正在另一個領域發生：安全測試。

人工智慧系統在識別安全漏洞方面已經變得非常有效，這促使各組織重新思考如何評估軟體和硬體產品的安全性。

原因在於現代軟體的本質；大型程式碼庫是由相互關聯的模組、第三方依賴項、遺留元件和未記錄的假設所組成的龐大生態系統。

安全漏洞往往並非源自單一功能缺陷，而是源自於元件之間微妙的交互作用，這些元件可能相隔數百個文件或長達數年的開發歷史。人工審核員擅長深入分析，但他們的時間和認知能力有限。

相較之下，人工智慧系統可以快速瀏覽大量程式碼，連結不同儲存庫中的信息，並識別與已知漏洞類別相關的模式。

常見軟體缺陷

這項功能對於常見的軟體漏洞尤其強大，例如記憶體完整性問題、競爭條件、身份驗證缺陷、不安全的 API 使用以及權限提昇路徑。在許多情況下，人工智慧的角色在於增強現有的安全技術，而不是發明新的技術。儘管如此，其成果仍然意義重大：過去需要大量人工才能發現的漏洞，現在可以更大規模、更快速地被辨識出來。

這對產品安全的影響是深遠的。企業不能再想當然地認為，只要發現隱藏漏洞的成本過高，這些漏洞就不會被發現。漏洞發現的成本正在降低，這對防禦者和攻擊者都是如此。因此，安全測試的重點不再是某個特定時間點的評估結果，而是貫穿整個開發生命週期，持續提供安全保障。

然而，如果認為人工智慧會對網路安全的各個領域產生同等程度的影響，那就大錯特錯了。裝置安全，尤其是對加密應用程式側頻道的分析，面臨著截然不同的挑戰。

與通用軟體系統不同，加密應用在一個相對狹窄且數學定義的範圍內運作。側通道攻擊通常不會利用程式不可預測的行為或軟體元件之間複雜的互動。相反，它們的目標是透過執行時間、功耗或電磁輻射等物理現象來獲取精確的資訊外洩。

這裡的挑戰不在於理解數百萬行原始程式碼；而是從精心收集的測量資料中提取有意義的訊號，並應用複雜的統計技術來揭示隱藏的秘密。

側通道分析

這種區別至關重要，因為大型語言模型在軟體安全領域發揮的許多優勢，在側通道分析中卻不太適用。大型語言模型擅長連結海量文字和程式碼中的訊息，辨識出人類可能忽略的關聯。

相較之下，側通道研究本身就高度依賴結構化資料集、統計處理、訊號分析和深厚的領域專業知識。人工智慧固然可以加速部分工作流程——從自動化實驗到輔助資料解讀——但其帶來的益處通常是漸進式的，而非顛覆性的。

硬體安全仍然至關重要。事實上，這凸顯了採用專門測試方法的重要性。隨著人工智慧降低漏洞偵測門檻，企業可能會誤以為僅靠自動化工具就足以提供全面的安全保障。

事實上，每類安全漏洞都需要不同的專業知識。人工智慧輔助程式碼審計或許能發現記憶體損壞漏洞，但它不太可能取代評估特定加密應用程式是否透過功耗分析洩露機密資訊所需的專業知識。

更廣泛的結論是，安全測試的重要性與日俱增，而非降低。人工智慧提高了漏洞發現的速度，但並不能取代專家分析。相反，它將專業知識引導到特定領域，以創造最大價值，例如了解如何利用人工智慧系統本身的弱點。

將人工智慧驅動的測試與嚴格的人工安全評估相結合的組織，將最有能力應對不斷變化的威脅情況——無論目標是雲端應用程式、嵌入式設備，還是構成數位信任基礎的加密設備。

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