Come l'IA può aiutare i team DevOps a migliorare la sicurezza

L'intelligenza artificiale (IA) e il machine learning (ML) nello sviluppo software non aiutano solo i team DevOps a ridurre le attività ripetitive e a distribuire codice in modo più efficiente. L'IA e l'ML migliorano il codice e lo rendono più sicuro, oltre a ridurre al minimo i rischi per la sicurezza interni e per i clienti.

Ecco alcuni modi in cui l'IA rafforza la sicurezza aziendale:

Mitiga le vulnerabilità di sicurezza più velocemente

Quando viene rilevata una vulnerabilità della sicurezza, il primo passo per risolverla è comprenderla: un punto in cui l'IA può fare la differenza. Il metodo tradizionale è il controllo manuale del codice per trovare le vulnerabilità, un'operazione potenzialmente molto lunga e soggetta a errori umani. Ma grazie all'IA, gli sviluppatori e i team della sicurezza possono generare riepiloghi che includono le potenziali vulnerabilità e come gli autori di attacchi potrebbero sfruttarle. Gli strumenti basati sull'IA più avanzati possono persino suggerire un'azione di mitigazione, proponendo un frammento di codice d'esempio per ogni vulnerabilità, dando approfondimenti utili per ridurre i rischi per la sicurezza.

Rendi le revisioni del codice più efficienti ed efficaci

Quando il codice di uno sviluppatore è pronto per la revisione, l'IA può velocizzare il processo e rilevare potenziali problemi.

L'IA può aiutare l'autore a scegliere il revisore migliore, che abbia più familiarità con la codebase, più probabilità di rilevare problemi importanti e meno probabilità di ignorare la richiesta di revisione, di scaricare il compito su qualcun altro o dare un feedback insufficiente. Per un essere umano può essere difficile scegliere i revisori del codice più adatti, ma un algoritmo di machine learning può analizzare le modifiche e il grafico dei contributi del progetto, aiutando a identificare i revisori.

L'IA può anche generare un riepilogo della richiesta di merge per aiutare i revisori a capire rapidamente la richiesta e facilitare il passaggio di consegna della revisione.

Genera test per garantire una copertura adeguata dei test

Testare accuratamente le modifiche al codice è un passo fondamentale per garantire che funzioni come previsto e non introduca problemi di sicurezza. Scrivere test, però, può essere lungo e complesso, perciò il codice viene spesso inviato agli ambienti di produzione senza una copertura dei test adeguata.

L'IA può analizzare le modifiche al codice e suggerire test pertinenti insieme ai file di test: in questo modo gli sviluppatori possono dedicare meno tempo a definire e scrivere test e più tempo a scrivere codice.

Molti team DevOps stanno già usando l'IA per generare test. Nel nostro sondaggio del 2024 rivolto a oltre 5.000 professionisti DevSecOps in tutto il mondo, quasi un terzo (32 %) delle persone intervistate le cui aziende usavano l'IA ha dichiarato di impiegarla per la generazione automatica di test.

Proteggi i dati proprietari quando usi l'IA

Per molte aziende è importante che i miglioramenti di efficienza legati all'IA e all'ML non vadano a scapito della privacy, della sicurezza o della conformità alle normative. Più della metà delle persone intervistate (55 %) ritiene che l'introduzione dell'IA nel processo di sviluppo del software sia rischiosa. Le preoccupazioni sulla privacy e sulla sicurezza dei dati sono il principale ostacolo relativo all'IA identificato dalle persone intervistate.

Prima di integrare l'intelligenza artificiale nei processi di sviluppo software, è fondamentale capire se e come i dati proprietari verranno usati per addestrare i modelli di machine learning. Consentire ai team DevOps di usare lo strumento di IA sbagliato può causare fughe di dati e codice sorgente riservati, molto pericolose e costose per l'azienda.

Scopri come il tuo team DevSecOps può capire e misurare l'impatto dell'IA generativa.

Migliora la sicurezza con flussi di lavoro DevSecOps basati sull'IA

Soluzioni IA come GitLab Duo permettono ai team DevOps di usare l'IA per migliorare la sicurezza in tutto il ciclo di sviluppo software con funzionalità come riepiloghi delle vulnerabilità, test suggeriti, suggerimento dei revisori e riepiloghi delle richieste di merge.

GitLab Duo non addestra i modelli di ML con i dati proprietari o il codice sorgente dei clienti, ed è progettato con un approccio incentrato sulla privacy per aiutare le aziende e le organizzazioni regolamentate ad adottare flussi di lavoro basati sull'IA.