DevSecOps med AI: Automatisering av säkerhet i pipeline Träningskurs

Introduktion till DevSecOps och AI-integration

• Principer och mål med DevSecOps
• AI:s och ML:s roll i DevSecOps
• Trender inom säkerhetsautomatisering och kategorier av verktyg

Statisk och dynamisk kodanalys med AI

• Användning av SonarQube, Semgrep eller Snyk Code för statisk analys
• Dynamisk testning med AI-stöd vid generation av testfall
• Tolkning av resultat och integration med versionhanteringssystem

Upptäckt av läckande hemliga uppgifter och autentiseringsuppgifter

• AI-förbättrad upptäckt av hårdkodade hemliga uppgifter (t.ex. GitHub Advanced Security, Gitleaks)
• Förhindra att hemliga uppgifter hamnar i källkodsarkiv
• Skapa automatiska blockerings- och varningsregler

AI-driven skanning av beroenden och containrar

• Skanna containrar med Trivy och AI-aktiverade plugins
• Övervaka tredjepartsbibliotek och SBOM (Software Bill of Materials)
• Automatiserade rekommendationer för åtgärd och varningar om uppdateringar (patchar)

Intelligent hotmodellering och riskbedömning

• Automatiserad hotmodellering med AI-baserade verktyg
• Prioritering av risker med hjälp av machine learning-modeller
• Koppla affärsmässig påverkan till tekniska sårbarheter

Integration och automatisering i CI/CD-pipeliner

• Integrera säkerhetskontroller i Jenkins, GitHub Actions eller GitLab CI
• Skapa policies-as-code för att tillämpa regler mellan miljöer
• Generera AI-stödda rapporter för revisioner och compliance

Fallstudier och mönster för säkerhetsautomatisering

• Verkliga exempel på AI i säkerhetspipeliner
• Att välja rätt verktyg för din ekosystem
• Bästa praxis för att bygga och underhålla säkra pipeliner

Sammanfattning och nästa steg