Курс за обучение по DevSecOps с ИИ: Автоматизиране на сигурността в пайплайна

Въведение в DevSecOps и интеграцията с ИИ

• Принципи и цели на DevSecOps
• Ролята на ИИ и машинното обучение в DevSecOps
• Тенденции в автоматизацията на сигурността и категории инструменти

Статичен и динамичен анализ на кода с ИИ

• Използване на SonarQube, Semgrep или Snyk Code за статичен анализ
• Динамично тестване с генериране на тестови случаи, подпомогнато от ИИ
• Интерпретиране на резултатите и интеграция със системи за контрол на версиите

Откриване на изтичане на тайни и удостоверителни данни

• Подобрено от ИИ откриване на твърдо кодирани тайни (напр. GitHub Advanced Security, Gitleaks)
• Предотвратяване на попадането на тайни в контрола на изходния код
• Създаване на правила за автоматично блокиране и предупреждение

Сканиране на зависимости и контейнери, задвижвано от ИИ

• Сканиране на контейнери с Trivy и плъгини с активиран ИИ
• Наблюдение на библиотеки на трети страни и SBOM
• Автоматизирани препоръки за отстраняване и предупреждения за корекции

Интелигентно моделиране на заплахи и оценка на риска

• Автоматизирано моделиране на заплахи с базирани на ИИ инструменти
• Приоритизиране на риска чрез модели за машинно обучение
• Свързване на бизнес въздействието с техническите уязвимости

Интеграция и автоматизация на CI/CD пайплайни

• Вграждане на проверки за сигурност в Jenkins, GitHub Actions или GitLab CI
• Създаване на политики като код за налагане на правила в различни среди
• Генериране на подпомогнати от ИИ доклади за одити и съответствие

Казуси и модели за автоматизация на сигурността

• Примери от реалния свят за ИИ в пайплайни за сигурност
• Избор на правилните инструменти за вашата екосистема
• Най-добри практики за изграждане и поддържане на сигурни пайплайни

Обобщение и следващи стъпки