Como a IA pode ajudar as equipes de DevOps a melhorar a segurança

O uso de IA e ML no desenvolvimento de software não serve apenas para ajudar equipes de DevOps a reduzir tarefas repetitivas e entregar código com mais eficiência. Essas tecnologias podem ajudar as empresas a entregar códigos melhores e mais seguros, além de reduzir riscos de segurança para a empresa e seus clientes.

Confira algumas formas de usar a IA para reforçar a segurança da sua empresa:

Mitigue vulnerabilidades de segurança com mais agilidade

Ao detectar uma vulnerabilidade de segurança, o primeiro passo para corrigi-la é compreendê-la. É justamente nesse ponto que a IA se destaca. Os métodos tradicionais exigem que as equipes revisem o código manualmente em busca de vulnerabilidades, o que consome tempo e está sujeito a erros humanos. Porém, com a IA, desenvolvedores e equipes de segurança conseguem gerar resumos das possíveis vulnerabilidades e de como elas podem ser exploradas por invasores. Ferramentas mais avançadas, com tecnologia de IA, podem até sugerir formas de mitigação com trechos de código como exemplo, oferecendo insights práticos para reduzir os riscos de segurança.

Torne as revisões de código mais eficientes e precisas

Quando o código de um desenvolvedor estiver pronto para revisão, haverá algumas maneiras de usar a IA para acelerar o processo e ajudar a identificar possíveis problemas.

A IA pode ajudar o autor a escolher a pessoa mais indicada para revisar o código. Alguém que conheça bem o codebase, tenha mais chances de identificar problemas relevantes e menos chances de ignorar a solicitação, repassar a tarefa ou dar um feedback insuficiente. Escolher a pessoa mais adequada para revisar código pode ser uma tarefa complexa para um ser humano, mas um algoritmo de ML pode analisar as alterações e o histórico de contribuições do projeto para indicar os revisores mais apropriados.

A IA também pode gerar um resumo da solicitação de merge, ajudando os revisores a entender rapidamente o que precisam revisar e facilitando a transição no processo de revisão de código.

Gere testes para garantir a cobertura adequada

Testar minuciosamente as alterações no código é uma das maneiras mais importantes de garantir que ele funcione como esperado e não introduza problemas de segurança. No entanto, escrever testes pode ser demorado e desafiador, o que faz com que o código seja, muitas vezes, enviado para os ambientes de produção sem a cobertura de teste adequada.

A IA pode analisar as alterações no código e sugerir testes relevantes, junto com arquivos de teste, para que os desenvolvedores gastem menos tempo elaborando e escrevendo testes, e mais tempo programando.

Na verdade, muitas equipes de DevOps já estão usando IA para gerar testes. Na nossa pesquisa de 2024 com mais de 5 mil profissionais de DevSecOps em todo o mundo, quase um terço (32%) dos participantes cujas empresas estavam usando IA afirmaram que a utilizavam para geração automatizada de testes.

Proteja seus dados proprietários ao usar IA

Para muitas empresas, é importante que os ganhos de eficiência ao usar IA e ML não comprometam a privacidade, segurança ou conformidade. Mais da metade dos participantes da pesquisa (55%) afirmou que considera arriscado introduzir IA no processo de desenvolvimento de software. Preocupações com a privacidade e a segurança dos dados foram o principal obstáculo relacionado à IA identificado pelos participantes.

Antes de integrar a IA nos seus processos de desenvolvimento de software, procure entender como seus dados proprietários serão ou não utilizados para treinar os modelos de machine learning. Permitir que equipes de DevOps usem a ferramenta de IA errada pode levar a vazamentos prejudiciais e custosos de dados ultrassecretos e código-fonte.

Descubra o que sua equipe de DevSecOps pode fazer para começar a entender e mensurar o impacto da IA generativa.

Melhore a segurança com fluxos de trabalho DevSecOps com tecnologia de IA

Soluções de IA como o GitLab Duo podem ajudar as equipes de DevOps a usar IA para melhorar a segurança ao longo de todo o ciclo de vida do desenvolvimento de software, com recursos como resumos de vulnerabilidades, testes sugeridos, revisores sugeridos e resumos de solicitações de merge.

O GitLab Duo não treina modelos de ML com dados proprietários ou código-fonte dos clientes e foi projetado com uma abordagem focada em privacidade para ajudar empresas e organizações regulamentadas a adotarem fluxos de trabalho com tecnologia de IA.