釋放 AI 工程在DevSecOps中的力量

DevSecOps 涉及將安全實踐集成到 DevOps 工作流中。 AI 可用于異常檢測，來識別潛在的安全威脅并自動執(zhí)行安全策略。人工智能在增強軟件開發(fā)流程中不同階段的安全性上具有很大的優(yōu)勢。

規(guī)劃： 規(guī)劃階段涉及處理與風險分析和威脅建模相關的復雜性。AI 可以幫助根據(jù)過去項目的數(shù)據(jù)和已知的安全問題自動進行風險分析和威脅建模。有助于在規(guī)劃階段的早期識別潛在的安全威脅，并制定適當?shù)木徑獠呗浴?/p>

設計和開發(fā)(集成前)：開發(fā)人員在編寫安全代碼、識別潛在安全漏洞以及在編碼時遵守安全實踐方面經常面臨困難?；谌斯ぶ悄艿?a >靜態(tài)應用程序安全測試(SAST)工具可以自動掃描源代碼以查找已知漏洞和編碼缺陷，從而為開發(fā)人員提供即時反饋。此外，AI可用于生成有關安全編碼實踐和策略的建議，來解決已識別的漏洞。

持續(xù)集成(CI)：持續(xù)集成新代碼可能會引入難以及時捕獲和修復的新安全漏洞和缺陷。在集成階段，AI可用于動態(tài)和交互式應用程序安全測試工具(DAST和IAST)。通過智能自動化測試、分析數(shù)據(jù)流和集成環(huán)境中的代碼行為來識別復雜的安全問題。

持續(xù)交付(CD)：在交付之前確保代碼安全性和有效性是一項重大挑戰(zhàn)?；贏I的工具可以幫助管理安全配置、監(jiān)控更改，并在交付階段對安全策略的偏差發(fā)出警報。人工智能還可以用于在預生產環(huán)境中自動進行安全測試，以確保在交付前滿足安全標準。

持續(xù)部署(到生產環(huán)境)：AI 可以通過對應用程序和網絡硬件生成的安全警報進行智能實時分析來增強安全信息和事件管理 (SIEM) 工具，在生產環(huán)境中實時監(jiān)控、檢測和響應安全威脅。基于 AI 的運行時應用程序自我保護 (RASP) 工具還可以實時檢測和阻止攻擊，為生產中的應用程序提供強大的保護。

AI工程化DevSecOps流程

評估和規(guī)劃：首先評估組織當前的 DevSecOps 成熟度。評估現(xiàn)有工具和實踐的效率和有效性。確定缺乏自動化或存在安全問題的領域。使 AI 設計的 DevSecOps 計劃與業(yè)務目標保持一致。

選擇AI工程工具：根據(jù)評估選擇適合組織需求的AI工程工具。此選擇應該涵蓋整個軟件開發(fā)生命周期：計劃、設計和開發(fā)、持續(xù)集成、持續(xù)交付和持續(xù)部署。理想情況下，這些工具應該是可擴展的，易于與現(xiàn)有的系統(tǒng)集成，并能為團隊提供實時的、可操作的見解。

培訓和提升技能：培訓團隊使用基于AI的DevSecOps工具。通過對團隊進行培訓，提高團隊的技能，使他們能夠在新AI化的DevSecOps環(huán)境中有效地工作。這可能涉及人工智能和機器學習、安全最佳實踐和新的DevSecOps方法方面的培訓。

逐步實施和整合：從一個項目開始實施，逐步調整方法。逐步實施選定的 AI 工程工具并將其集成到現(xiàn)有的 DevSecOps 管道中。

審查和優(yōu)化和改進：根據(jù)初期確定的目標，定期審查 基于AI工程的 DevSecOps 實施的有效性，并不斷進行完善。這可能涉及調整安全策略、完善使用 AI 工具的方式或為團隊提供進一步的培訓。

在實施基于AI 的 DevSecOps時有幾點需要注意。首先，基于AI的規(guī)劃情況要和業(yè)務目標保持一致，明確業(yè)務目標并設計基于AI的DevSecOps進行技術支持;其次，及時進行技能培訓和改進，定期評估 AI 工具的有效性，并準備好根據(jù)新技術進步、反饋和業(yè)務需求的變化調整流程。一方面可以確保技術的更新，同時也有利于更好的發(fā)揮技術優(yōu)勢;另外，不要過度依賴人工智能，需要認識到的一點是，人工智能是一種旨在幫助人類決策的工具，但不能完全取代人工;最后，需要關注數(shù)據(jù)隱私和道德問題，團隊需要制定明確的數(shù)據(jù)管理政策，確保遵守相關的數(shù)據(jù)隱私法律和法規(guī)。將道德作為優(yōu)先考慮事項，確保人工智能系統(tǒng)的透明度和公平性。

雖然人工智能可以顯著提高安全性和效率，但重要的是要避免規(guī)劃不足、忽視培訓、抵制變革、過度依賴人工智能、忽視數(shù)據(jù)隱私和道德問題以及缺乏持續(xù)改進等。通過專注于這些領域，使 DevSecOps計劃與業(yè)務目標保持一致，進行團隊技能提升、有效管理變更、維持人工監(jiān)督、遵守數(shù)據(jù)隱私法規(guī)并培養(yǎng)持續(xù)學習的文化，組織可以成功實施并最大限度地發(fā)揮基于AI的 DevSecOps 的優(yōu)勢。

來源：

https://devops.com/unleashing-the-power-of-ai-engineered-devsecops/