随着AI驱动的开发用机器生成的代码淹没企业，而传统的静态分析工具无法充分保护这些代码，安全团队正在紧急适应。AI辅助编码的激增创造了一个危险的缺口：虽然代码输出爆炸式增长，但安全测试却没有相应扩展，迫使团队转向运行时测试来捕捉实时应用程序中的漏洞。
这不仅仅是数量问题——而是AI生成代码的方式与安全团队历史上保护代码的方式之间的根本性不匹配。当人类编写可预测的模式时，静态分析有效，但AI模型产生的代码具有微妙的漏洞，只有在执行期间才会暴露。我们已经追踪这种冲突数月：首先是AI工具向open source项目发送虚假bug报告，然后是AI生成的GitHub仓库泄露了2865万个secrets，现在过度特权的AI系统导致安全事件激增4.5倍。
转向运行时测试不再是可选的——这是生存问题。静态分析是为代码变更经过深思熟虑且可审查的世界而构建的。但当AI助手能在几分钟内生成数千行代码时，安全团队需要能够实时观察应用程序行为的工具，而不仅仅是扫描静态代码。该行业本质上在从头重新学习应用程序安全，这次AI既是问题也可能是解决方案。