Umělá inteligence mění způsob, jakým se software vytváří a jak do něj vstupují bezpečnostní rizika. SDLCTato kategorie se zabývá praktickými tématy zabezpečení aplikací, která formuje vývoj s pomocí umělé inteligence, od nezabezpečených vzorů kódu a rizik závislostí až po agentní pracovní postupy a automatizované nápravy. Najdete zde příspěvky založené na výzkumu, jasná vysvětlení a reálné příklady, které pomáhají technickým týmům pochopit, co je nového, co je skutečně riskantní a co dělat dál. Zaměřujeme se na praktické rady: jak validovat změny generované umělou inteligencí, snížit expozici dodavatelského řetězce, zabránit únikům tajných informací a upřednostnit opravy bez zpomalení dodávek.
Implementujte nápravu pomocí umělé inteligence v DevSecOps pro snížení šumu zranitelností a zlepšení nápravy.cisiontů a automatizovat bezpečnější opravy. Součástí je bezplatný kontrolní seznam.
Zabezpečení stínové umělé inteligence se rychle mění. Podívejte se na převzetí společností OpenClaw, rizika dodavatelského řetězce a přesné opravy DevSecOps, které je třeba v tomto čtvrtletí uplatnit.
Objevte server MCP a jeho roli v orchestraci zabezpečení s umělou inteligencí, abyste transformovali způsob, jakým vývojáři generují kód.
Zabezpečení kódu Vibe odhaluje slepá místa v tradiční AppSec. Zjistěte, jak zabezpečit pracovní postupy DevSecOps řízené umělou inteligencí.
Detekce malwaru s využitím umělé inteligence zastavuje malware s využitím umělé inteligence pomocí behaviorální analýzy a chrání kód, závislosti a CI/CD pipelines.
Průvodce pro DevOps k projektu OWASP GenAI Security, generativnímu zabezpečení AI a bezpečnostním rizikům generačního AI v moderním prostředí CI/CD pipelines.
Zjistěte, co je MCP server, jak funguje Model Context Protocol a jak bezpečně zabezpečit projekt MCP AI.
Vibe kódování, AI pro kódování y sus riesgos de seguridad: descubre como proteger tu kódigo de los generované AI code security rizika.
Zjistěte, co je agentická umělá inteligence a jak fungují platformy agentů umělé inteligence a kódovací agenti umělé inteligence, včetně klíčových rizik a bezpečnostních postupů pro DevSecOps.
Naučte se základy protokolu kontextu modelu a zabezpečení MCP a také osvědčené postupy zabezpečení serveru MCP pro bezpečnější AI–DevOps.
Naučte se, jak bezpečně používat Hugging Face, chránit své modely a udržovat pracovní postupy s umělou inteligencí v bezpečí pomocí praktických osvědčených postupů.
Použijte rámec NIST AI Risk Management Framework k automatizaci řízení rizik AI pro vývojáře a bezpečnostní týmy.
