Cómo la IA puede ayudar a los equipos de DevOps a mejorar la seguridad

La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) en el desarrollo de software no se tratan solo de ayudar a los equipos de DevOps a reducir las tareas repetitivas y enviar el código de manera más eficiente. La IA y el AA pueden ayudar a las organizaciones a enviar un código mejor y más seguro y a minimizar los riesgos de seguridad para su organización y sus clientes.

Estas son algunas formas en que la IA puede ayudar a reforzar la seguridad de su organización:

Mitigar las vulnerabilidades de seguridad más rápido

Cuando se detecta una vulnerabilidad de seguridad, el primer paso para corregirla es comprenderla, y aquí es donde la IA se destaca. Los métodos tradicionales requieren que los equipos revisen manualmente el código en busca de vulnerabilidades, lo que puede llevar mucho tiempo y ser propenso a errores humanos. Sin embargo, con la IA, los desarrolladores y los equipos de seguridad pueden generar resúmenes de las posibles vulnerabilidades y de cómo los atacantes podrían explotarlas. Las herramientas más avanzadas con tecnología de IA pueden incluso proporcionar una mitigación sugerida con un código de muestra para cada vulnerabilidad. Esto brinda a los equipos información procesable sobre cómo reducir los riesgos de seguridad.

Hacer que las revisiones de código sean más eficientes y efectivas

Cuando el código de un desarrollador está listo para su revisión, hay algunas formas en que la IA puede ayudar a acelerar los procesos y detectar posibles problemas.

La IA puede ayudar al autor a elegir al mejor revisor, es decir, alguien que esté familiarizado con el código base y que tenga más probabilidades de detectar problemas importantes, y menos probabilidades de ignorar la solicitud de revisión del código, decir que otra persona debería revisarlo o proporcionar comentarios insuficientes. Si bien elegir a los revisores de código más adecuados puede ser una tarea compleja para un ser humano, un algoritmo de aprendizaje automático puede analizar los cambios y el gráfico de colaboraciones del proyecto para ayudar a identificar a los revisores.

La IA también puede generar un resumen de la solicitud de fusión para ayudar a los revisores a comprender rápidamente lo que se les pide que revisen y facilitar el proceso de traspaso de la revisión del código.

Generar pruebas para garantizar una cobertura de prueba adecuada

La comprobación exhaustiva de los cambios de código es una de las formas más importantes de garantizar que el código funcione como se espera y no introduzca problemas de seguridad, pero escribir las pruebas puede llevar mucho tiempo y ser difícil, por lo que el código se suele enviar a entornos de producción sin la cobertura de prueba adecuada.

La IA puede analizar los cambios en el código y sugerir pruebas relevantes junto con los archivos de prueba, para que los desarrolladores puedan dedicar menos tiempo a pensar y escribir pruebas y más tiempo a programar.

De hecho, muchos equipos de DevOps ya están utilizando la IA para generar pruebas. En nuestra encuesta de 2024 a más de 5000 profesionales de DevSecOps en todo el mundo, casi un tercio (32 %) de los participantes cuyas organizaciones usaban IA dijeron que la estaban usando para la generación automatizada de pruebas.

Proteger sus datos de propiedad al usar IA

Para muchas organizaciones, es importante que las ganancias de eficiencia gracias al uso de IA y ML no se produzcan a costa de la privacidad, la seguridad o el cumplimiento. Más de la mitad (55 %) de los participantes dijeron que sienten que la introducción de la IA en el proceso de desarrollo de software es arriesgada. Las preocupaciones en torno a la privacidad y la seguridad de los datos fueron el principal obstáculo relacionado con la IA identificado por las personas encuestadas.

Antes de integrar la IA en sus procesos de desarrollo de software, asegúrese de comprender cómo se utilizarán o no sus datos propietarios para entrenar sus modelos de aprendizaje automático. Permitir que los equipos de DevOps utilicen la herramienta de IA incorrecta puede conducir a dolorosas y costosas fugas de datos y código fuente ultrasecretos.

Descubra lo que su equipo de DevSecOps puede hacer para comenzar a comprender, y medir, el impacto de la IA generativa.

Mejorar la seguridad con flujos de trabajo de DevSecOps con tecnología de IA

Las soluciones de IA como GitLab Duo pueden ayudar a los equipos de DevOps a utilizar la IA para mejorar la seguridad a lo largo de su ciclo de desarrollo de software con funcionalidades como resúmenes de vulnerabilidades, pruebas sugeridas, revisores sugeridos y resúmenes de solicitudes de fusión.

GitLab Duo no entrena modelos de ML con los datos propietarios o el código fuente de los clientes y está diseñado con un enfoque centrado en la privacidad para ayudar a las empresas y organizaciones reguladas a adoptar flujos de trabajo con tecnología de IA.