AI দ্বারা কোড লেখার গতি এখন সুরক্ষা টিমের পরীক্ষার গতির চেয়ে দ্রুত। ActiveState দ্বারা সমর্থিত এবং অংশগ্রহণকারী Linux Foundation-এর একটি নতুন গবেষণা অনুযায়ী, 58% টিম কোড প্রকাশের গতি সুরক্ষা পরীক্ষার গতির চেয়ে বেশি; একইসাথে, 60% প্রতিক্রিয়াশীল বলেছেন যে AI প্রোগ্রামিং সহায়কগুলি তাদের কোডবেসে বাইরের সফটওয়্যার প্যাকেজের সংখ্যা বাড়িয়েছে। তবে, এই প্যাকেজগুলির মাধ্যমে প্রবেশকারী অপরোক্ষ নির্ভরশীলতা, অর্থাৎ "প্রত্যক্ষ নির্ভরশীলতা"-এর জন্য, টিমগুলি কেবলমাত্র প্রায় 50% সময়ই পরীক্ষা করে।
এই নতুন গবেষণার পৃষ্ঠপোষক এবং অবদানকারী হল ActiveState। এই গবেষণাটি Open Source Security Foundation (OpenSSF) এবং LF AI & Data Foundation দ্বারা সমর্থিত। ActiveState সোমবার '2026 সালে AI-এর সফটওয়্যার সুরক্ষা এবং সাইবার নিরাপত্তার উপর প্রভাবের অবস্থা' (State of AI Impact on Software Security and Cybersecurity 2026) গবেষণার ফলাফল প্রকাশ করে। গবেষণাটি বলে যে, AI-চালিত সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্টের গতি এবং সংস্থাগুলির তাদের উৎপাদিত কোডের নিরাপত্তা রক্ষা করার ক্ষমতার মধ্যে একটি বর্ধমান ব্যবধান দেখা যাচ্ছে।
অধ্যয়নে বলা হয়েছে যে, এআই একসাথে কোড তৈরি এবং ভাজা শনাক্তকরণ ত্বরান্বিত করার সাথে সাথে এই চ্যালেঞ্জগুলি আরও জরুরি হয়ে উঠছে, যার ফলে সংগঠনগুলির আক্রমণকারীদের নিরাপত্তা ত্রুটি ব্যবহার করার আগে সমস্যাগুলি শনাক্ত এবং ঠিক করার জন্য সময় কমে যাচ্ছে। 2026 সালের অক্টোবরের PHP2Shell ভাজা এই জরুরিতা প্রকাশ করে: ভাজা প্রকাশের কয়েক ঘন্টার মধ্যেই জরুরি প্যাচ প্রকাশিত হয়েছিল এবং ব্যবহারের চেষ্টা রিপোর্ট করা হয়েছিল। অধ্যয়নে বলা হয়েছে যে, ভাজা শনাক্তকরণ এবং ব্যবহারের গতি যতই বৃদ্ধি পাচ্ছে, সংগঠনগুলির নিরাপত্তা পরীক্ষা, নির্ভরশীলতা পরীক্ষা এবং সংশোধনের কাজগুলির গতি অনুসরণ করার জন্য তাদের উপর চাপ বাড়ছে।
এই সমীক্ষাটি ব্যবসায়িক এবং ওপেন-সোর্স প্রকল্পগুলি থেকে 172 জন সুরক্ষা পেশাদারকে কভার করে। সমীক্ষাটি আরও প্রকাশ করে যে, AI হল সমাধানের একটি অংশ, তবে কিছু সমঝোতার সাথে। উত্তরদাতারা বলেছেন, গত বছর আবিষ্কৃত ভাঙনগুলির 30% AI-সহায়িত টুলস ব্যবহার করে শনাক্ত করা হয়েছিল; 69% উত্তরদাতা বলেছেন, এই টুলগুলি তাদের সুরক্ষা অবস্থা উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করেছে। গড়ে, AI টুলগুলি সুরক্ষা কাজগুলিকে 17% দ্রুততর করেছে, তবে ভুল-ইতিবাচক ভাঙনগুলি পেশাদারদের কাজের পরিমাণ 30% বৃদ্ধি করেছে, যা AI-এর মাধ্যমে আনা দক্ষতা এবং কার্যকরী সুরক্ষা পর্যবেক্ষণের মধ্যে ভারসাম্য রাখার প্রয়োজনীয়তা প্রকাশ করে।
অ্যাবি কিয়ার্নস, অ্যাক্টিভস্টেটের সিইও, বলেন: "এআই প্রোগ্রামিং সহায়কগুলি শুধুমাত্র কোড লেখে না, তারা আপনার নির্ভরশীলতা বেছে নেয়, এবং এই গবেষণাটি দেখায় যে দলগুলি এর পরিণতিগুলির প্রায় অর্ধেকই পরীক্ষা করে। এটি আমরা প্রতি সপ্তাহে গ্রাহকদের কাছ থেকে শুনি তার সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ। ডেভেলপারদের গতি কমানোই সমস্যার সমাধান নয়। উত্তরটি হলো, কোডটি কোডবেসে প্রবেশ করার আগেই নির্ধারণ করা যে কোনগুলি বিশ্বস্ত, যাতে ডেভেলপাররা এবং তাদের এআই টুলগুলি সুরক্ষা দল দ্বারা অনুমোদিত উপাদানগুলি দিয়েই শুরু করতে পারে।"
অন্যান্য প্রধান খোঁজাখুঁজি হল:
- দক্ষতা বিপদে পড়েছে। ৮২% প্রতিক্রিয়াশীল মনে করেন যে AI টুলগুলির অতিরিক্ত নির্ভরশীলতা ডেভেলপারদের নিরাপত্তা দক্ষতা দুর্বল করে দেয়।
- প্রস্তুতির চেয়ে উদ্বেগ বেশি। প্রতিটি মাপা হওয়া এআই-সংক্রান্ত হুমকির জন্য, যারা উদ্বিগ্ন তাদের সংখ্যা নিজেদের প্রস্তুত বলে মনে করা ব্যক্তিদের চেয়ে বেশি। এই পার্থক্যটি সবচেয়ে বেশি দেখা যায় এআই-সক্ষম অটোমেশন দ্বারা ভালারেবল জেনারেশন এবং ফাজিং-এ, যা 41 পার্সেন্টপয়েন্ট।
- সাপ্লাই চেইন চিন্তার তালিকার শীর্ষে রয়েছে। সাপ্লাই চেইন আক্রমণ হল সুরক্ষা বিশেষজ্ঞদের সবচেয়ে বেশি চিন্তিত সমস্যা, যা 93% এ রয়েছে; এর পরে আছে প্রম্পট ইনজেকশন, 90%; এবং হাই-ফ্রিকোয়েন্সি কম্পোনেন্ট আপডেটের কারণে মেইনটেনেন্সের চাপ, 87%।
- দায়িত্বের স্পষ্টতা নেই। মাত্র 30% টিমের কাছে AI-সংক্রান্ত নিরাপত্তা হুমকির জন্য বিশেষভাবে নিযুক্ত পদ রয়েছে, এবং প্রায় এক-তৃতীয়াংশ টিমের কাছে AI-কে অন্তর্ভুক্ত করে একটি ঔপচারিক নিরাপত্তা নীতি রয়েছে।
- স্পষ্ট দায়িত্ব ফলাফল আনে। যাদের দলে বিশেষ করে AI নিরাপত্তা পদে নিযুক্ত রয়েছে, তাদের 75% বলেছে যে তারা AI সিস্টেমের বিরুদ্ধে প্রতিকূল আক্রমণের জন্য পর্যাপ্তভাবে প্রস্তুত; যখন সমস্ত প্রতিকূলের মধ্যে এই অনুপাত 50%।
- ম্যানুয়াল রিভিউ ডিফল্টরূপে প্রয়োজন হয় না। এআই সুরক্ষা নীতি সহ দলগুলির মধ্যে মাত্র 57% এআই দ্বারা উত্পাদিত কোডের জন্য ম্যানুয়াল রিভিউ প্রয়োজনীয় বলে ঘোষণা করে।
অধ্যয়নটি বলে যে, এই ফলাফলগুলি একসাথে দেখায় যে AI-এর গ্রহণের পরিমাণ বাড়ার সাথে সাথে নিরাপত্তা দায়িত্বকে আরও স্পষ্টভাবে সংজ্ঞায়িত করা এবং শাসনকে শক্তিশালী করা প্রয়োজন। অধ্যয়নটি এছাড়াও উল্লেখ করে যে, বিশেষায়িত পদের সৃষ্টি, স্পষ্ট নীতিমালা প্রণয়ন এবং সঠিকভাবে টুলস বাস্তবায়নের সাথে উচ্চতর প্রস্তুতির মধ্যে সম্পর্ক রয়েছে; তবে এই সমীক্ষাটি এই পদ্ধতিগুলিরই পার্থক্যের কারণ হওয়ার প্রমাণ দেয়নি।
OpenSSF-এর AI/ML/LLM/Agentic Systems-এর নিরাপত্তা আর্কিটেক্ট লাউরা গুয়াজেলি বলেন: "AI সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্টকে ত্বরান্বিত করছে, তাই সংগঠনগুলিকে উত্পাদিত কোডকে পরিচালনা এবং সুরক্ষিত রাখার জন্য একই পরিমাণ সতর্কতা অবলম্বন করতে হবে। এটি AI যেসব সফটওয়্যার সরবরাহ শৃঙ্খলের পর্যায়ে ঝুঁকি আনে তা বুঝে, এই ঝুঁকিগুলির প্রতিক্রিয়া কার দায়িত্বে তা পরিষ্কার করে, এবং নিরাপত্তা অনুশীলনগুলি সফটওয়্যার নির্মাণের পদ্ধতির পরিবর্তনের সাথে পাল্টাতে পারে কিনা তা নিশ্চিত করে শুরু হয়।"
রিপোর্টটি সুপারিশ করে যে সংগঠনগুলি এআই-সংশ্লিষ্ট নিরাপত্তা হুমকির জন্য স্পষ্ট দায়িত্বপ্রাপ্ত ব্যক্তিকে নিয়োগ দেবে, একটি ঔপচারিক এআই নিরাপত্তা নীতি প্রণয়ন করবে এবং জেনারেটিভ কোডের জন্য মানব পরীক্ষা অন্তর্ভুক্ত করবে, একসাথে সরাসরি এবং ট্রানজিটিভ ডিপেনডেনসির উপর নিয়ন্ত্রণ শক্তিশালী করবে। এই ফলাফলগুলির ভিত্তিতে, ActiveState সুপারিশ করে যে ওপেন-সোর্স উপাদানগুলির প্রবেশের সময়ই গভর্ন্যান্স বাস্তবায়ন করা হোক, যাতে নিরাপত্তা দলগুলি ডেভেলপারদের বা এআই-সহায়কদের আগেই কোন উপাদানগুলি সফটওয়্যার সরবরাহ শৃঙ্খলে প্রবেশ করতে পারবে, তা নির্ধারণ করতে পারে।
2026 সালের জন্য এআইয়ের সফটওয়্যার সুরক্ষা এবং সাইবার সুরক্ষার উপর প্রভাবের বর্তমান অবস্থা সম্পর্কিত পূর্ণ প্রতিবেদনটি Linux Foundation ওয়েবসাইটে দেখতে পাবেন, যেখানে গবেষণার ফলাফল এবং ব্যবহারিক পরামর্শ অন্তর্ভুক্ত রয়েছে: https://www.linuxfoundation.org/research/ai-impact-on-cybersecurity-2026
ActiveState সম্পর্কে
ActiveState বলেছে যে, কোম্পানিটি AI কোডিং যুগে সফটওয়্যার সাপ্লাই চেইনের নিরাপত্তা প্রতিষ্ঠা করতে সক্রিয়ভাবে নিয়োজিত। ActiveState Curated Catalog—একটি ব্যক্তিগত এবং পরীক্ষিত ওপেন-সোর্স কম্পোনেন্ট রিপোজিটরি—এর মাধ্যমে সিকিউরিটি টিমগুলি ডেভেলপার বা AI প্রোগ্রামিং সহায়কদের দ্বারা কম্পোনেন্টগুলি প্রবেশ করানোর আগেই নির্ধারণ করতে পারবে যে কোন কিছু প্রতিষ্ঠানের সফটওয়্যারে অন্তর্ভুক্ত হবে। কোম্পানিটি বলেছে, এটি সিকিউরিটি টিমকে নিয়ন্ত্রণ দেয়, একইসাথে ইঞ্জিনিয়ারিং টিমের ডেভেলপমেন্ট গতি বজায় রাখে। Curated Catalog টিমগুলি ইতিমধ্যে যে আর্টিফ্যাক্টস রিপোজিটরি, স্ক্যানার এবং AI প্রোগ্রামিং সহায়কগুলি ব্যবহার করছে, তাদের সাথে সহজেই একীভূত হতে পারে। আরও তথ্যের জন্য visit activestate.com।
সূত্র: ActiveState