DevSecOps将开发(Dev)、安全(Sec)和运维(Ops)紧密结合，并将安全检查贯穿于软件开发生命周期(SDLC)的各个阶段。这种方法解决了开发、安全和运维团队之间的脱节问题，能够保障持续集成和持续交付(CI/CD)管道的安全，并生产高质量的软件。随着网络攻击的增加，DevSecOps已经成为一种必要，而不仅仅是一种选择。
传统的安全方法由于依赖手动流程，速度较慢，难以应对快速变化的数字环境中的复杂网络威胁。而AI的融入可以显著提升DevSecOps的安全性和效率。当前，AI主要应用于以下：
自动化威胁检测：AI工具通过分析代码和提交历史记录来识别安全漏洞和异常行为。这些工具能够持续学习和改进，利用机器学习(ML)算法进行实时模式分析，简化了潜在恶意行为的识别过程。早期识别漏洞意味着开发人员可以立即处理这些问题，显著减少解决时间。
改进代码审查：AI可以协助进行自动化代码审查，将代码与安全最佳实践进行对比检查。它能够理解代码的上下文和含义，从而检测出可能被人类审查者或传统静态分析工具遗漏的复杂安全漏洞。
自动化安全测试：企业可以利用AI驱动的工具执行静态应用安全测试(SAST)和动态应用安全测试(DAST)，在应用程序部署之前识别安全漏洞。
实时监控：AI可以利用ML算法近乎实时地监控应用程序和环境，检测并触发可能表明安全事件的可疑行为警报。随着威胁形势的不断演变，这种监控和管理威胁的能力使得企业能够采取新的主动式事件响应和缓解方法。
预测分析：通过分析现有数据和趋势，AI利用预测分析来预测未来的安全威胁。企业可以利用这种前瞻性来加强防御，防止新的攻击向量出现。
简化合规：AI可以自动执行安全策略和法规，贯穿整个开发周期。这减少了人为错误，确保始终遵守标准。
挑战和限制
尽管AI为DevSecOps提供了巨大的潜力，但也存在一些挑战，包括需要可靠的数据来训练模型。此外，AI本身可能会成为安全目标，因此公司必须保持警惕，定期检查其AI系统以确保其效率和防御新风险。
DevSecOps中的AI
将AI与DevSecOps集成是软件交付管道安全的下一个趋势。AI在威胁检测、预测分析、实时监控和持续合规等方面的应用，将彻底改变SDLC各阶段的安全性。通过在DevSecOps管道中采用AI，组织可以在快速变化的环境中建立强大的安全态势，同时保持竞争优势，快速部署安全的应用程序。
AI在DevSecOps中的集成可以解决实际问题，如：
勒索软件攻击：AI工具可以观察异常活动，识别表明勒索软件攻击的行为，帮助组织在数据加密之前采取主动措施。
零日漏洞检测：使用ML算法，AI可以分析源代码中的模式，预测未知的零日漏洞，从而减少对尚未知晓的威胁的暴露。
云设置错误配置：AI可以帮助确定云配置设置，防止潜在的安全威胁和漏洞。
合规自动化：利用AI自动化符合通用数据保护条例(GDPR)或支付卡行业数据安全标准(PCI DSS)等标准的流程。
