DevSecOps with AI：管道中的安全自动化培訓
DevSecOps with AI是将人工智能整合到DevOps管道中的实践，用于主动检测漏洞、执行安全策略，并在整个软件交付生命周期中自动执行响应操作。
本次讲师指导的培训（线上或线下）面向中级DevOps和安全专业人员，旨在应用基于AI的工具和实践，加强开发与部署管道中的安全自动化。
通过本次培训，参与者将能够：
- 将AI驱动的安全工具嵌入CI/CD管道。
- 使用AI支持的静态和动态分析，更早发现问题。
- 自动化密钥检测、代码漏洞扫描和依赖风险分析。
- 使用智能技术实现主动式威胁建模与策略执行。
课程形式
- 互动式讲座与讨论。
- 大量练习与实践。
- 在实验环境中实际操作。
课程定制选项
- 如需为本课程申请定制培训，请联系我们安排。
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課程時長 14 時間：
課程簡介
DevSecOps与AI整合简介
- DevSecOps原则与目标
- AI和ML在DevSecOps中的作用
- 安全自动化趋势与工具类别
基于AI的静态和动态代码分析
- 使用SonarQube、Semgrep或Snyk Code进行静态分析
- 借助AI辅助测试用例生成进行动态测试
- 解读结果并与版本控制系统集成
密钥与凭据泄露检测
- AI增强的硬编码密钥检测（例如GitHub Advanced Security、Gitleaks）
- 防止密钥进入源代码控制
- 创建自动阻止与告警规则
AI驱动的依赖与容器扫描
- 使用Trivy和AI插件扫描容器
- 监控第三方库和SBOM
- 自动化修复建议与补丁告警
智能威胁建模与风险评估
- 使用基于AI的工具进行自动化威胁建模
- 使用机器学习模型进行风险优先级排序
- 将业务影响与技术漏洞关联
CI/CD管道集成与自动化
- 在Jenkins、GitHub Actions或GitLab CI中嵌入安全检查
- 创建策略即代码，在各环境中执行规则
- 生成AI辅助报告，用于审计与合规
案例研究与安全自动化模式
- AI在安全管道中的实际案例
- 为您的生态系统选择合适的工具
- 构建和维护安全管道的最佳实践
总结与后续步骤
最低要求
- 了解DevOps生命周期和CI/CD管道
- 具备应用安全原则的基础知识
- 熟悉代码仓库和基础设施即代码工具
目标受众
- 注重安全的DevOps团队
- DevSecOps工程师和云安全专家
- 合规与风险管理专业人员
公開培訓課程需要5名以上參與者。
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