هوش مصنوعی در کشف آسیب پذیری نرم افزار

با افزایش پیچیدگی سامانه های نرم افزاری و رشد تهدیدهای سایبری، شناسایی سریع و دقیق آسیب پذیری های امنیتی به یکی از مهم ترین چالش های حوزه امنیت نرم افزار تبدیل شده است. پژوهش حاضر با هدف بررسی نقش هوش مصنوعی در کشف آسیب پذیری های نرم افزاری انجام شده است. فرضیه اصلی این پژوهش آن است که بهره گیری از روش های مبتنی بر هوش مصنوعی، به ویژه مدل های زبانی بزرگ و الگوریتم های یادگیری ماشین، میتواند دقت و سرعت شناسایی آسیب پذیری ها را نسبت به روش های سنتی افزایش دهد. روش تحقیق از نوع مروری تحلیلی بوده و با بررسی مقالات علمی، گزارش های پژوهشی و مستندات منتشرشده در حوزه امنیت سایبری انجام شده است. یافته های پژوهش نشان میدهد که سامانه های مبتنی بر هوش مصنوعی قادرند الگوهای پیچیده موجود در کد منبع را شناسایی کرده، احتمال وجود آسیب پذیری را پیش بینی کنند و در بسیاری از موارد پیشنهادهایی برای اصلاح آن ارائه دهند. همچنین استفاده از مدل های زبانی بزرگ در تحلیل کد، تولید آزمون های امنیتی و شناسایی آسیب پذیری های ناشناخته، ظرفیت قابل توجهی برای افزایش کارایی فرایندهای امنیت نرم افزار ایجاد کرده است. با وجود این، چالش هایی نظیر تولید نتایج نادرست، وابستگی به کیفیت داده های آموزشی و ضرورت نظارت متخصصان امنیت همچنان از محدودیت های این فناوری محسوب میشود. نتایج این پژوهش نشان میدهد که هوش مصنوعی میتواند به عنوان ابزاری موثر در کنار متخصصان امنیت، نقش مهمی در بهبود فرایند کشف آسیب پذیری های نرم افزار ایفا کند.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، کشف آسیب پذیری ، مدل های زبانی بزرگ ، امنیت نرم افزار