Yapay Zeka (AI), geleneksel, manuel yöntemlere kıyasla yazılım testini dönüştürmek, benzersiz hızı, doğruluk ve kapsamı sağlamaktır. Ancak, tüm iyi şeyler bir maliyetle gelir. Organizasyonlar AI destekli test araçlarını DevOps boru hatlarına entegre ettikçe, AI’nın karmaşık test senaryolarını ele alma zorlukları, işletmede AI güvenilirliğine yönelik şüphecilik ve AI’ya özgü yeni siber tehditler gibi yeni engelleri de ele almalıdır.
Yapay zekanın sürekli evrimi, yazılım kalitesi ve güvenlikteki rolünü daha da sağlamlaştıracak ve büyütecektir. Bununla birlikte, AI başarısı, yeteneklerinden yararlanmak ve sınırlamalarını kabul etmek arasındaki doğru dengeyi vurmaya bağlıdır.
Bu Soru-Cevapta, AI’nın yazılım testlerini nasıl yeniden şekillendirdiğine dair yaygın olarak sorulan müşteri sorularının cevaplarını, AI destekli araçları benimsediğinde karşılaştıkları engeller, AI’nın vaatlerini ve güvenliğinde gelecekteki AI uygulamalarının potansiyeli-sıfır-gün güvenlik açığı tespiti ve açık-source bileşenleri de dahil olmak üzere karşılaştıklarında karşı karşıya kalacağız.
AI, hız, doğruluk ve kapsam ile ilgili geleneksel test yöntemleri üzerinde ne gibi avantajlar sunuyor?
Günümüzün dinamik, AI güdümlü ortamlarında manuel test artık ayakta kalamaz.
Manuel test yöntemlerinden farklı olarak, AI, özellikle hız, doğruluk ve kapsama alanına bağlı zorluklar söz konusu olduğunda DevOps ekiplerine önemli avantajlar sunar. AI-Augmented araçlarını kullanarak, ekipler test senaryosu üretimini otomatikleştirebilir, test sonuçlarını analiz edebilir ve hatta kod değişiklikleri üzerinde risk analizi yapabilir. Üretken AI Copilot asistanları, test oluşturma, kendi kendini iyileştiren kırık testleri düzenleyerek ve test yaşam döngüsü boyunca eyleme geçirilebilir rehberlik sunarak bu dönüşümü daha da hızlandırıyor. Bu, zaman kazandırır ve kalite güvencesi (KG) ve geliştirme ekiplerinin iş verimliliğini artıran, geliştiricilerin stratejik çıktısını artıran ve daha güvenli kod sürdüren daha yüksek değerli görevlere odaklanmasına izin verir.
Akıllı, uyarlanabilir test çözümleri artık esastır. Yapay zeka ile çalışan test, test edildiğinde (ve kodu kim yazıyor) çalışan akıllı, kodsuz ve ölçeklenebilir bir yaklaşımla basitleştirilmiş yazılım kalitesine izin verir.
Mevcut AI sistemleri karmaşık test senaryolarını anlamada ne gibi sınırlamalarla karşılaşıyor?
AI’nın faydaları muazzam olsa da, DevOps ekiplerinin tam yeteneklerini doğru bir şekilde tahmin etmeleri zorlaştı. Üretken AI sistemleri bazen insan testçilerinin belirli uygulamalar hakkında sahip oldukları özel bilgilerden yoksundur ve test vakalarında belirsiz gereksinimleri yorumlamak için mücadele edebilir. Bunun örnekleri, her ikisi de insan yargısı gerektiren “kullanıcı dostu olmasını” veya “estetik çekiciliği” değerlendirmek olabilir. Daha karmaşık test senaryolarına dalmak, bunlar genellikle sadece daha geniş parametreleri – geçmiş verilerden kullanıcı niyetine kadar – anlamaya değil, aynı zamanda teknolojinin karmaşık iş akışlarına gerçek zamanlı olarak uyum sağlamasını gerektirir. Bunun üzerine, test edilmemiş olduğunda, AI uygulamaları kusurlu test verileri ile önyargılı sistemlere neden olabilir ve bu da yanlış analitik ile sonuçlanır.
Bu nedenle, mühendislerin ve testçilerin AI’yi karar vericisinden ziyade işbirlikçisi olarak görmeleri önemlidir. Bu nedenle, yapay zeka teknolojisinin sağladığı avantajlar, ancak mühendisler gözetimini sürdürürse ve herhangi bir potansiyel sorunun artmadan önce yakalanmasını sağlamak için test çıktılarını doğrularsa tam olarak tanınabilir.
Yapay zekayı test boru hatlarına entegre ederken kuruluşların en önemli zorlukları nelerdir?
Halüsinasyonlardan önyargılı sistemler oluşturmaya kadar üretken AI’nın ortaya koyduğu bazı genel zorluklar, bu teknolojiyi boru hatlarını test etmeye entegre ederken geçerlidir. Ancak, teknolojinin karmaşıklığıyla birlikte gelen zorlukların ötesinde, kuruluşlar geliştirici düzeyinde zorluklarla karşı karşıyadır. Basitçe söylemek gerekirse, DevOps içinde AI uzmanlığı konusunda büyük bir sıkıntı var. İnsan testçilerinin boru hattına dahil olmaları zorunlu olsa da, kuruluşların AI tarafından oluşturulan çıktıları manuel olarak gözden geçirme sürecinde ne kadar yer aldıkları göz önüne alındığında, organizasyonların doğru yeteneğe sahip olmalarını sağlamak, AI’yi test boru hatlarına entegre eden liderler için bir meydan okuma olmaya devam etmektedir.
Sağlam bir yönetişim ve risk azaltma çerçevesi oluşturmak aynı zamanda AI’yı operasyonlarına hızlı bir şekilde dahil etmeye çalıştıkları için kuruluşlar için bir zorluktur (ve aynı zamanda bir fırsattır). Bu çerçeveler, sorumlu ve güvenli AI kullanımına taahhüt göstermede çok önemlidir. Bu güveni müşteriler, düzenleyiciler ve diğer paydaşlarla oluşturmak, güvenle ilgili zorlukların üstesinden gelmede çok önemlidir. Bu sadece bir kuruluşun sorumlu ve güvenli AI kullanımına olan bağlılığının altını çizmekle kalmaz, aynı zamanda DeVOPS ekiplerinin, AI’yı boru hatlarını test etmeye entegre ederken etik, düzenleyici, güvenlik ve operasyonel hususlara öncelik verirken hızlı inovasyona yol açmasını sağlar.
AI, sıfır gün güvenlik açıklarını özerk olarak tanımlayabilir mi? Bu alanda ne gibi ilerleme kaydedildi?
Henüz değil, ama bu yetenek ufukta. Bir sistemin nasıl kullanılabileceğinin veya bir güvenlik açığının nasıl silahlandırılabileceğinin karmaşıklığı, AI gelişimi için yol haritasında iyi bir şeydir. Ancak bu çift kenarlı bir kılıç olacak: savunucular AI’nın koddaki yeni güvenlik açıklarını hızlı bir şekilde tespit etme ve belki de düzeltme yeteneğinden yararlanırken, rakipler koddaki güvenlik açıklarını tespit etmek ve kötü amaçlı kullanım için hızlı bir şekilde silahlandırmak ve işlevselleştirmek için aynı AI özelliklerini kullanabilir. Bu kedi ve fare oyunu yeni değil, ancak bu gelişmelerin hızı ve etkisi ürün güvenlik ekiplerini ve savunucuları güvenlik açığı yönetimine yaklaşımlarını yeniden düşünmeye zorlayabilir.
Birçok test çerçevesi açık kaynaklı bileşenlere dayanır. AI bu araçların güvenliğini nasıl artırabilir?
Yapay zeka, yeni güvenlik açıkları için kodları incelemede daha etkili hale geldikçe, açık kaynaklı yazılımlara işaret etmek için etkili bir şekilde daha büyük ve daha güçlü bir “mikroskopa” sahip olacağız. Teorik olarak bu, mevcut açık kaynaklı yazılımı güvence altına almak ve gelecekteki açık kaynaklı yazılımlara daha fazla güvenmemize yardımcı olacak daha hızlı hareket etmemize yardımcı olacaktır. Ancak, kötü niyetli aktörler açık kaynaklı yazılımları daha verimli bir şekilde kullanmak için yapay zeka kullandığından değer teklifi her iki şekilde de çalışır. AI’nın açık kaynaklı yazılımın daha iyi güvende yardımcı olmasında rolü net olsa da, nerede ve ne zaman kullanılacağı daha büyük bir sorudur.
Yazar hakkında
Jason Kichen, Tricentis’in baş bilgi güvenlik görevlisidir. Jason, rolünde TRICENTIS’in güvenlik operasyonları, yönetişim ve uyumluluk, ürün güvenliği, BT ve bulut mühendisliği dahil olmak üzere dijital ve fiziksel güvenlik programlarına liderlik ediyor. Tricentis’e katılmadan önce Jason, ABD istihbarat topluluğunda yaklaşık 15 yıl sonra çeşitli girişimlerde ve teknoloji firmalarında birden fazla güvenlik liderliği rolü üstlendi. Güvenlik topluluğuna California Üniversitesi, Berkeley’de yardımcı fakülte ve Güvenlik ve Teknoloji Enstitüsü’nde (IST) yönetim kurulu üyesi olarak görev yapıyor.
Jason’a LinkedIn ve Tricentis Company web sitesinde çevrimiçi olarak ulaşılabilir.