Три способа, которыми искусственный интеллект изменяет DevSecOps
3 способа, которыми ИИ изменяет DevSecOps
С интеграцией инструментов разработчика, улучшающих искусственный интеллект, рабочие процессы DevSecOps становятся быстрее и эффективнее. От влияния на ежедневную деятельность организаций до заполнения пробелов в навыках разработчиков, сокращения времени тестирования и устранения недостатков и уменьшения разрозненности инструментов, преимущества искусственного интеллекта продолжают увеличиваться с каждым новым достижением. Однако, киберпреступники также используют искусственный интеллект для создания сложных вредоносных программ, что ставит безопасность на первое место в списке приоритетов разработчиков. Разработчики привыкли включать безопасность в приложения, но организационные преграды замедляют процесс производства. По мере того, как организации переходят от DevOps к DevSecOps, роль современного разработчика становится теснее связанной с мерами безопасности. Давайте рассмотрим три способа, которыми искусственный интеллект изменяет DevSecOps, и как разработчики могут помочь оценить безопасность организации.
1. Искусственный интеллект преобразует жизненный цикл разработки программного обеспечения
Угрозы безопасности становятся все более сложными. Одной из основных проблем, с которой сталкиваются почти 46% разработчиков, является недостаток экспертизы в области безопасности. Из-за сжатых сроков поставки продуктов и приложений в жизненном цикле разработки программного обеспечения (SDLC), разработчики часто вынуждены отказываться от включения мер безопасности в начале процесса, что в конечном итоге замедляет производство и время выхода на рынок.
Согласно недавнему отчету Gartner, к 2027 году практики DevSecOps будут внедрены в 85% команд по разработке продуктов, в отличие от только 30% в 2022 году. Но для реализации этого прорыва потребуется изменение культурного менталитета на уровне всей компании, которое должно быть инициировано руководством. Включая проактивные операции безопасности и проверки с самого начала SDLC, разработчики могут сосредоточиться на других стратегических функциях, оставляя искусственный интеллект заниматься тестированием, кодированием, мониторингом и административными задачами. В результате более быстрого устранения недостатков и обновлений разработчики могут соблюдать сроки поставки и включать безопасность в SDLC.
2. Искусственный интеллект заполняет пробел в навыках
Неопределенность в экономике, несомненно, повлияла на большинство технологических компаний, но меньшие команды разработчиков и специалистов по безопасности стали основной целью сокращений и сокращений бюджета. Ограниченные ресурсы и меньше талантов представляют риск для безопасности организации, особенно если смягчение уязвимостей становится менее приоритетным и не контролируется.
- Обещание и опасность генеративного ИИ для кибербезопасности
- Алгоритм PageRank Подробный обзор
- Эволюция в вашем коде Часть 2 Как решить проблему распределения персонала с помощью генетического алгоритма
Используя искусственный интеллект для проведения важных проверок безопасности, разработчики становятся более продуктивными и могут использовать сэкономленное время для повышения квалификации. Использование искусственного интеллекта для повышения производительности и эффективности рабочих процессов разработчиков создает равные условия для малых стартапов в конкуренции с крупными предприятиями. Высококвалифицированные разработчики и специалисты по кибербезопасности все еще востребованы, но благодаря инструментам на базе искусственного интеллекта и автоматизированным процессам команды могут положиться на технологию для устранения разрыва в навыках.
3. Искусственный интеллект уменьшает разрозненность инструментов
Управление стеками технологий и сокращение разрозненности инструментов – это преимущество использования искусственного интеллекта в рабочих процессах разработчика. С появлением большего количества инструментов искусственного интеллекта, основанных на данных, разработчики могут сосредоточиться на использовании набора продуктов от одного поставщика, а не на сборке лучших вариантов, что приводит к разрозненности инструментов. Команды по безопасности часто не знают, сколько инструментов – или даже какие именно инструменты – используют разработчики. Это представляет существенный риск для безопасности организации и бюджета. Мы знаем, что это является огромным преимуществом для клиентов, использующих наборы разработчика программного обеспечения (SDK), такие как LEADTOOLS. С широким спектром технологий, доступных для разработчиков, он служит одним центром, позволяя команде разработчиков сосредоточиться на одном наборе инструментов. В то время как искусственный интеллект выявляет уязвимости и ошибки до полной интеграции кода в программу, SDK позволяют разработчикам сэкономить время, так как меры безопасности уже встроены, что делает все стороны SDLC довольными.
Увеличение кросс-сотрудничества и фокусировка на использовании набора инструментов с максимальным коэффициентом прибыльности позволяют разработчикам более легко внедрять тестирование безопасности в рамках существующего набора инструментов и помогать управлять управлением данными. Организации также могут установить протокол, одобренный ИТ-отделом, относительно используемых инструментов, что поможет командам безопасности лучше видеть сторонние инструменты.
Как оценить зрелость DevSecOps
Теперь, когда мы рассмотрели, как искусственный интеллект изменяет DevSecOps, ниже приведено краткое руководство для разработчиков, которые могут оценить, насколько их организация соответствует картам пути DevSecOps и как улучшить общую зрелость.
- Определите области, в которых искусственный интеллект может оптимизировать процессы и где имеются проблемы безопасности. Сосредоточившись на областях улучшения, можно установить необходимые меры безопасности.
- Обучайте и повышайте квалификацию персонала по протоколам безопасности, искусственному интеллекту и лучшим практикам кросс-сотрудничества. В условиях ограниченного рынка талантов наилучшим способом использования персонала является инвестирование в профессиональное развитие или использование SDK, обеспечивающих прямое заполнение пробела в навыках.
- Оцените существующий стек технологий для эффективных и эффективных инструментов разработчика и частоты их использования. Недостаток использования инструментов может привести к излишним затратам и раздутому стеку технологий, когда на рынке есть много вариантов наборов инструментов, которые могут лучше соответствовать потребностям разработчиков.
- Определите области, в которых внедрение DevSecOps влияет на инструменты искусственного интеллекта и создает более эффективные изменения в ИТ-инфраструктуре. Этот шаг не произойдет мгновенно, но плавное внедрение может иметь значение для последовательного принятия.
ИИ перепроектирует рабочие процессы разработчиков путем проведения постоянного тестирования в рамках жизненного цикла разработки программного обеспечения (SDLC), поддерживая текущий пул разработчиков и специалистов по безопасности, и оптимизируя технические стеки. Массовое принятие ИИ будет продвигать ландшафт разработчиков за пределы его текущего объема, и вместе с этим будет происходить эволюция ролей разработчиков. Одно можно сказать наверняка: ИИ ускоряет эффективность безопасности, что может только быть полезно разработчикам и качеству приложений, если его правильно обрабатывать.
