Wie KI DevOps-Teams helfen kann, die Sicherheit zu verbessern

Bei künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) in der Softwareentwicklung geht es nicht nur darum, DevOps-Teams dabei zu helfen, sich wiederholende Aufgaben zu reduzieren und Code effizienter bereitzustellen. KI und ML können Unternehmen dabei unterstützen, besseren und sichereren Code bereitzustellen und Sicherheitsrisiken für ihr Unternehmen und ihre Kund(inn)en zu minimieren.

Hier sind einige Möglichkeiten, wie KI die Sicherheit deines Unternehmens verbessern kann:

Sicherheitslücken schneller beheben

Um eine Sicherheitslücke zu beheben, musst du sie als Erstes verstehen – und genau hier kommt KI ins Spiel. Bei herkömmlichen Methoden müssen Teams den Code manuell auf Sicherheitslücken überprüfen, was viel Zeit in Anspruch nehmen und zu menschlichen Fehlern führen kann. Mit KI können Entwickler(innen) und Sicherheitsteams jedoch Zusammenfassungen potenzieller Sicherheitslücken und der möglichen Ausnutzung durch Angreifer(innen) erstellen. Fortschrittlichere KI-gestützte Tools können sogar Vorschläge zur Behebung der Sicherheitslücke mit Beispielcode liefern und Teams so umsetzbare Erkenntnisse zur Reduzierung von Sicherheitsrisiken liefern.

Code Reviews effizienter und effektiver gestalten

Wenn ein(e) Entwickler(in) Code zur Überprüfung bereitstellt, gibt es ein paar Möglichkeiten, wie KI dabei helfen kann, den Prozess zu beschleunigen und potenzielle Probleme zu erkennen.

KI kann bei der Auswahl einer geeigneten Person für die Überprüfung helfen, die mit der Codebase vertraut ist und wichtige Probleme eher erkennt und weniger wahrscheinlich die Anfrage zur Code Review ignoriert, die Überprüfung an jemand anderen weiterleitet oder unzureichendes Feedback gibt. Während die Auswahl der am besten geeigneten Person für einen Menschen eine komplexe Aufgabe sein kann, kann ein Machine-Learning-Algorithmus die Änderungen und das Mitarbeiterdiagramm des Projekts analysieren, um bei der Identifizierung von Prüfer(inne)n zu helfen.

KI kann auch eine Zusammenfassung des Merge Requests erstellen, damit die Person, die den Code überprüfen soll, schnell versteht, was sie überprüfen soll, und um den Übergabeprozess der Code Review zu vereinfachen.

Tests erstellen, um eine gute Testabdeckung sicherzustellen

Das gründliche Testen von Codeänderungen ist eine der wichtigsten Methoden, um sicherzustellen, dass der Code wie erwartet funktioniert und keine Sicherheitsprobleme verursacht. Das Schreiben von Tests kann aber viel Zeit in Anspruch nehmen und schwierig sein, sodass Code oft ohne angemessene Testabdeckung in die Produktivumgebung gelangt.

KI kann Codeänderungen überprüfen und relevante Tests zusammen mit Testdateien vorschlagen, sodass Entwickler(innen) weniger Zeit mit dem Überlegen und Schreiben von Tests verbringen und sich mehr auf die Programmierung konzentrieren können.

Tatsächlich nutzen viele DevOps-Teams bereits KI zur Generierung von Tests. In unserer Umfrage unter mehr als 5 000 DevSecOps-Fachleuten weltweit im Jahr 2024 gab fast ein Drittel (32 %) der Befragten an, dass ihre Unternehmen KI für die automatisierte Testgenerierung verwenden.

Unternehmenseigene Daten bei Verwendung von KI schützen

Für viele Unternehmen ist es wichtig, dass die Effizienzsteigerungen durch den Einsatz von KI und ML nicht auf Kosten der Privatsphäre, Sicherheit oder Compliance erzielt werden. Mehr als die Hälfte der Befragten (55 %) gaben an, dass sie die Einführung von KI in den Softwareentwicklungsprozess für riskant halten. Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Datensicherheit waren die von den Befragten am häufigsten genannten Hindernisse im Zusammenhang mit KI.

Bevor du KI in deine Software-Entwicklungsprozesse einbaust, solltest du genau wissen, wie deine Daten zum Trainieren der KI-Modelle verwendet werden. Wenn DevOps-Teams das falsche KI-Tool verwenden, kann das zu unangenehmen und teuren Verlusten von streng geheimen Daten und Quellcode führen.

Finde heraus, was dein DevSecOps-Team tun kann, um die Auswirkungen generativer KI zu verstehen und zu messen.

Sicherheit mit KI-basierten DevSecOps-Workflows verbessern

KI-Lösungen wie GitLab Duo können DevOps-Teams dabei helfen, KI zu nutzen, um die Sicherheit während des gesamten Software-Entwicklungsprozess zu verbessern, zum Beispiel durch die Funktionen für Zusammenfassungen von Sicherheitslücken, vorgeschlagene Tests, vorgeschlagene Prüfer(innen) und Zusammenfassungen von Merge Requests.

GitLab Duo trainiert ML-Modelle nicht mit den firmeneigenen Daten oder dem Quellcode von Kund(inn)en und wurde mit einem datenschutzorientierten Ansatz entwickelt, um Unternehmen und regulierte Organisationen bei der Einführung KI-basierter Workflows zu unterstützen.