Bangun dari dalam, jangan ditempelkan.
Cacat yang ditemukan setelah peluncuran kira-kira sepuluh kali lebih mahal untuk diperbaiki, dan jauh lebih kecil kemungkinannya untuk pernah benar-benar diperbaiki. Maka pekerjaan bergeser lebih awal. Threat modelling berbantuan AI, scanning otomatis dengan penyaringan false-positive berbasis LLM, dan standar hardening menjadi bagian dari pipeline pengembangan Anda, yang berarti sebagian besar kerentanan muncul saat code review alih-alih dalam audit pasca-peluncuran.
- Threat modelling berbantuan AI selama desain arsitektur
- Tools SAST (Semgrep, CodeQL) dengan triage bertenaga LLM di CI
- Scanning DAST terhadap staging sebelum setiap rilis
- Kontrol OWASP LLM Top 10 untuk setiap permukaan AI yang Anda rilis