随着人工智能增强开发者工具的整合，DevSecOps工作流程变得更快、更高效。从影响组织日常运作到填补开发人员技能差距，减少测试和修复时间，降低工具扩散，人工智能的好处随着每一次进步而成倍增加。然而，网络犯罪分子也在利用人工智能来创建先进的恶意软件，将安全置于开发者优先事项的首位。开发者习惯于在软件应用中加入安全措施，但组织方面的障碍减缓了生产速度。随着组织从DevOps转向DevSecOps，现代开发者的角色与安全措施之间的联系变得更加紧密。让我们探讨一下人工智能如何重塑DevSecOps的三种方式以及开发者如何帮助评估他们所在组织的安全状况。
1. 人工智能正在演进软件开发生命周期
安全威胁变得越来越复杂。近46%的开发者面临的主要挑战之一是缺乏安全专业知识。在软件开发生命周期（SDLC）中，开发者通常被迫忽略前期的安全措施，以便更紧密地交付产品和应用程序，这最终减缓了生产速度和上市时间。
根据最近的一份Gartner报告，到2027年，DevSecOps实践将嵌入85%的产品开发团队，而2022年仅为30%。但这种实施的跃升需要由领导层带领的跨公司文化心态转变。通过从SDLC开始加入积极的安全操作和检查，开发者可以专注于其他战略性功能，将测试、编码、监控和管理任务交给人工智能处理。因此，更快的修复和更新使开发者能够按时交付，同时在SDLC中加入安全措施。
2. 人工智能正在弥合技能鸿沟
尽管经济不确定性当然影响了大部分科技公司，但规模较小的开发和安全团队承受着裁员和预算削减的压力。有限的资源和较少的人才对任何组织的安全状况都构成风险，特别是如果漏洞缓解被降低优先级并且未经检查。
通过利用人工智能进行关键安全测试，开发者更具生产力，可以利用节省下来的时间进行技能提升。利用人工智能来提高开发者的生产力和工作流程，使较小的初创企业能够与大型企业竞争。高技能的开发者和网络安全专业人员仍然受到追捧，但借助人工智能驱动的工具和自动化流程，团队可以依靠技术来弥合人才鸿沟。
3. 人工智能正在减少工具扩散
利用人工智能在开发者工作流程中，可以管理技术栈和减少工具扩散。随着市场上出现更多基于数据驱动的人工智能工具，开发者可以专注于使用来自一个供应商的一套产品，而不是拼凑出最佳选择，这导致了工具扩散。安全团队通常不知道开发者使用多少工具，甚至不知道使用哪些工具。这对组织的安全状况和预算构成重大风险。我们知道，对于使用LEADTOOLS等软件开发工具包（SDK）的客户来说，这是一个巨大的好处。有了丰富的技术可以供开发者使用，它作为一个一站式商店，允许开发团队围绕一个工具包供应商集中。当人工智能在代码完全集成到程序之前识别出漏洞和错误时，SDK会通过已经存在的安全措施节省开发者的时间，让SDLC的各个方面都满意。
通过增加跨部门合作并专注于使用具有最高回报率的一套工具，开发者可以更轻松地将安全测试整合到现有的工具集中，并帮助管理数据治理。组织还可以制定关于IT批准的工具的全公司协议，这可以帮助安全团队更好地了解第三方工具。
如何评估DevSecOps的成熟度
现在我们已经了解了人工智能如何重塑DevSecOps，以下是开发者可以评估他们所在组织在DevSecOps路线图中的位置以及如何提高整体成熟度的简要指南。
- 确定人工智能可以简化流程和安全方面的问题的领域。通过专注于改进领域，可以根据需要设置安全措施。
- 为安全协议、人工智能和跨部门合作的最佳实践培训和提升人才。在紧缺的人才市场中，利用人才的最佳方式是投资于专业发展或易于访问的SDK，直接解决技能鸿沟。
- 评估现有的技术栈，确定有效和高效的开发者工具以及它们的使用频率。缺乏工具使用可能导致预算浪费和庞大的技术栈，市场上有许多可能更适合开发者需求的工具选项。
- 概述DevSecOps实施如何影响人工智能工具并创建更流畅的IT基础设施变化。这一步骤不会一夜之间发生，但缓慢的推出可以在持续采用中产生差异。
人工智能正在通过在软件开发生命周期内进行持续测试、支持当前的开发人员和安全人才库以及优化技术栈来重新塑造开发者的工作流程。大规模的人工智能采用将推动开发者领域超越当前的范围，并随之而来的是开发者角色的演变。有一件事是确定的：如果正确处理，人工智能将加速安全效率，这将使开发人员和应用质量受益。