在AI与ML技术日新月异的今天，软件开发领域正经历着前所未有的变革。据最新调研数据显示，全球范围内超过九成技术团队已将ML模型融入软件应用，而近九成的高管亦确认AI/ML工具已成为安全扫描与漏洞修复的关键工具。这一趋势不仅加速了行业创新步伐，也悄然埋下了不容忽视的安全隐患，尤其是在AI/LLM技术广泛应用的背景下，安全挑战日益严峻。
随着LLM技术的普及，AI在软件开发中的应用不断深化，但也为网络犯罪分子提供了新的入侵途径。恶意代码可轻易潜入AI/ML模型，通过分发受污染的开源软件模型，威胁企业内网安全，造成经济损失与品牌声誉的双重打击。此外，生成式AI在代码编写中的广泛应用，虽极大提升了开发效率，却也因难以全面审核生成代码的安全性，带来了新的风险点。
面对上述挑战，开发团队需采取两大核心策略，以构筑起AI引擎的安全防线。首先，实施“左移”策略，即在软件开发生命周期的早期便集成安全措施，从源头上预防潜在漏洞。这意味着开发者需在项目初期便具备高度的安全意识，将安全审查深入到二进制级别，确保代码与模型的安全性与合规性。
其次，强调全员参与的重要性。通过持续的安全教育与培训，提升全体员工的安全意识，形成人人关注安全的良好氛围。只有当每位员工都能成为企业安全防线的守护者时，才能真正构建起坚不可摧的安全堡垒。
在AI时代，开发者的角色也需随之转型升级。传统的软件开发流程中，安全性往往被视为软件生命周期后期的“附加品”，而非“必需品”。然而，在AI/ML技术广泛应用的今天，开发者必须具备高度的安全敏感性，在开发初期便构建安全解决方案。这不仅要求开发者掌握扎实的编码技能，还需具备深厚的安全知识，以便在开发过程中及时发现并解决潜在的安全隐患。
