4 روشی که هوش مصنوعی می تواند به تیم های DevOps در بهبود امنیت کمک کند

هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) در توسعه نرم‌افزار فقط برای کمک به تیم‌های DevOps برای نوشتن و ارسال کد سریع‌تر و کارآمدتر نیستند. هوش مصنوعی و ML می توانند به سازمان ها کمک کنند تا کدهای بهتر و ایمن تر ارسال کنند و خطر امنیتی را برای سازمان و مشتریان خود به حداقل برسانند.

در اینجا چند روش وجود دارد که هوش مصنوعی می تواند به تقویت امنیت سازمان شما کمک کند:

1. آسیب پذیری های امنیتی را سریعتر کاهش دهید

هنگامی که یک آسیب‌پذیری امنیتی شناسایی می‌شود، اولین قدم برای رفع آن، درک آن است – و اینجا جایی است که هوش مصنوعی برجسته می‌شود. توسعه دهندگان و متخصصان امنیتی می توانند از هوش مصنوعی برای خلاصه کردن آسیب پذیری های شناسایی شده استفاده کنند و به آنها کمک کنند تا تهدید امنیتی بالقوه را درک کنند، مهاجمان چگونه می توانند از آن سوء استفاده کنند و چگونه آن را برطرف کنند. ابزارهای پیشرفته‌تر مبتنی بر هوش مصنوعی حتی می‌توانند یک کاهش پیشنهادی با کد نمونه برای هر آسیب‌پذیری ارائه دهند.

2. بررسی کد را کارآمدتر و مؤثرتر کنید

وقتی کد یک توسعه‌دهنده برای بررسی آماده است، چند راه وجود دارد که هوش مصنوعی می‌تواند به سرعت بخشیدن به کارها کمک کند و به رفع مشکلات کیفیت یا امنیتی کمک کند.

هوش مصنوعی می تواند به نویسنده کمک کند تا بهترین بازبینی کننده را انتخاب کند – کسی که با پایه کد آشنا است و احتمال بیشتری دارد مسائل مهم را متوجه شود و احتمال کمتری دارد که درخواست بازبینی کد را نادیده بگیرد، بگوید شخص دیگری باید آن را بررسی کند یا بازخورد کافی ارائه نمی دهد. در حالی که انتخاب مناسب‌ترین بازبین‌کننده‌های کد می‌تواند یک کار پیچیده برای انسان باشد، یک الگوریتم یادگیری ماشینی می‌تواند تغییرات و نمودار مشارکت پروژه را تجزیه و تحلیل کند تا به شناسایی بازبین‌ها کمک کند.

هوش مصنوعی همچنین می‌تواند خلاصه‌ای از درخواست ادغام را ایجاد کند تا به بازبین‌ها کمک کند تا سریعاً آنچه را که از آنها خواسته می‌شود بررسی کنند و فرآیند تحویل بازبینی کد را تسهیل کند.

3. آزمایش هایی را برای اطمینان از پوشش مناسب تست ایجاد کنید

آزمایش کامل تغییرات کد یکی از مهم‌ترین راه‌ها برای اطمینان از کارکرد کد مطابق انتظار است و مشکلات امنیتی ایجاد نمی‌کند – اما نوشتن تست‌ها می‌تواند زمان‌بر و دشوار باشد، بنابراین کد اغلب بدون پوشش تست مناسب فشار داده می‌شود.

هوش مصنوعی می‌تواند به تغییرات کد نگاه کند و تست‌های مربوطه را به همراه فایل‌های آزمایشی پیشنهاد کند، بنابراین توسعه‌دهندگان می‌توانند زمان کمتری را صرف فکر کردن و نوشتن تست‌ها و زمان بیشتری برای کدنویسی کنند.

در واقع، بسیاری از تیم‌های DevOps در حال حاضر از هوش مصنوعی برای تولید آزمایش استفاده می‌کنند. در ما گزارش وضعیت هوش مصنوعی در توسعه نرم افزار در سال 202341 درصد از پاسخ دهندگانی که سازمان‌هایشان از هوش مصنوعی استفاده می‌کردند گفتند که از آن برای تولید تست خودکار استفاده می‌کردند.

4. هنگام استفاده از هوش مصنوعی از داده های اختصاصی خود محافظت کنید

برای بسیاری از سازمان‌ها، مهم است که دستاوردهای بهره‌وری استفاده از هوش مصنوعی و ML به قیمت حفظ حریم خصوصی، امنیت یا انطباق نباشد. اکثریت قریب به اتفاق پاسخ دهندگان در نظرسنجی (79٪) گفتند که نگران دسترسی ابزارهای هوش مصنوعی به اطلاعات خصوصی یا مالکیت معنوی هستند.

قبل از استفاده از ابزار هوش مصنوعی، مطمئن شوید که چگونه از داده‌های اختصاصی شما برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشینی آن استفاده می‌شود یا خیر. اجازه دادن به تیم های DevOps برای استفاده از ابزار اشتباه هوش مصنوعی می تواند منجر به دردناک و پرهزینه شود نشت داده های فوق محرمانه و کد منبع.

دریابید سوالاتی که باید پرسید هنگام ساخت استراتژی هوش مصنوعی

امنیت را با گردش‌های کاری DevSecOps مجهز به هوش مصنوعی بهبود دهید

با GitLab Duoتیم‌های DevOps می‌توانند از AI برای بهبود امنیت در طول چرخه عمر توسعه نرم‌افزار خود استفاده کنند.

قابلیت های GitLab Duo شامل خلاصه‌های آسیب‌پذیری، آزمایش‌های پیشنهادی، بررسی‌کنندگان پیشنهادی، و خلاصه‌های درخواست ادغام می‌شود.

توجه: GitLab Duo مدل‌های ML را با داده‌های اختصاصی مشتریان یا کد منبع آموزش نمی‌دهد و با رویکرد اول حفظ حریم خصوصی طراحی شده است تا به شرکت‌ها و سازمان‌های تحت نظارت کمک کند تا گردش‌های کاری مبتنی بر هوش مصنوعی را اتخاذ کنند.

بیشتر بدانید