DevSecOps with AI: Automating Security in the Pipeline

• 了解DevOps生命周期和CI/CD流水线
• 应用安全原则的基础知识
• 熟悉代码仓库和基础设施即代码工具

受众

• 以安全为中心的DevOps团队
• DevSecOps工程师和云安全专家
• 合规与风险管理专业人员

DevSecOps with AI 是将人工智能整合到DevOps管道中的实践，以主动检测漏洞、执行安全策略，并在整个软件交付生命周期中自动化响应操作。

本课程为讲师引导的培训（线上或线下），面向中级DevOps和安全专业人员，旨在应用基于AI的工具和实践，增强开发和部署管道中的安全自动化。

在本培训结束时，参与者将能够：

• 将AI驱动的安全工具嵌入CI/CD管道。
• 使用AI驱动的静态和动态分析，更早地发现问题。
• 自动化秘密检测、代码漏洞扫描和依赖风险分析。
• 启用主动威胁建模和策略执行，使用智能技术。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 大量练习和实践。
• 在实时实验室环境中进行动手操作。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们安排。

DevSecOps与AI整合简介

• DevSecOps原则与目标
• AI与ML在DevSecOps中的角色
• 安全自动化趋势与工具类别

基于AI的静态与动态代码分析

• 使用SonarQube、Semgrep或Snyk Code进行静态分析
• 通过AI辅助生成测试案例进行动态测试
• 解释结果并与版本控制系统整合

密钥与凭证泄漏检测

• 通过AI增强检测硬编码的密钥（例如GitHub Advanced Security、Gitleaks）
• 防止密钥进入源代码控制
• 创建自动阻止与警报规则

基于AI的依赖与容器扫描

• 使用Trivy与AI插件扫描容器
• 监控第三方库与SBOMs
• 自动修复建议与补丁警报

智能威胁建模与风险评估

• 使用基于AI的工具进行自动威胁建模
• 使用机器学习模型进行风险优先排序
• 将业务影响与技术漏洞联系起来

CI/CD管道整合与自动化

• 在Jenkins、GitHub Actions或GitLab CI中嵌入安全检查
• 创建以代码形式定义的策略，以在环境中强制执行规则
• 生成AI辅助的审计与合规报告

案例研究与安全自动化模式

• AI在安全管道中的实际案例
• 为您的生态系统选择合适的工具
• 构建与维护安全管道的最佳实践

总结与下一步