Curs de pregatire DevSecOps cu AI: Automatizarea securității în pipeline

Introducere în DevSecOps și integrarea AI

• Principiile și obiectivele DevSecOps
• Rolul AI și ML în DevSecOps
• Tendințe în automatizarea securității și categorii de instrumente

Analiza statică și dinamică a codului cu AI

• Utilizarea SonarQube, Semgrep sau Snyk Code pentru analiza statică
• Testare dinamică cu generarea de cazuri de test asistată de AI
• Interpretarea rezultatelor și integrarea cu sistemele de version control

Detectarea scurgerilor de secrete și credențiale

• Detectarea îmbunătățită de AI a secretelor hardcodate (de exemplu, GitHub Advanced Security, Gitleaks)
• Prevenirea introducerii secretelor în source control
• Crearea de reguli automate de blocare și alertare

Scanarea dependențelor și containerelor bazată pe AI

• Scanarea containerelor cu Trivy și plugin-uri activate cu AI
• Monitorizarea bibliotecilor terțe și a SBOM-urilor
• Recomandări automate de remediere și alerte de patch

Threat modeling inteligent și evaluarea riscurilor

• Threat modeling automatizat cu instrumente bazate pe AI
• Prioritizarea riscurilor folosind modele de machine learning
• Conectarea impactului de business la vulnerabilitățile tehnice

Integrarea și automatizarea pipeline-urilor CI/CD

• Încorporarea verificărilor de securitate în Jenkins, GitHub Actions sau GitLab CI
• Crearea de policies-as-code pentru aplicarea regulilor în toate mediile
• Generarea de rapoarte asistate de AI pentru audit și compliance

Studii de caz și modele de automatizare a securității

• Exemple reale de utilizare a AI în pipeline-urile de securitate
• Alegerea instrumentelor potrivite pentru ecosistemul tău
• Cele mai bune practici pentru construirea și menținerea pipeline-urilor securizate

Rezumat și pașii următori