Ten praktyczny 30-dniowy podręcznik pokazuje, w jaki sposób zespoły DevSecOps i AppSec mogą redukować zakłócenia, priorytetyzować rzeczywiste ryzyko, które można wykorzystać, i bezpiecznie wdrażać rozwiązania naprawcze wspomagane przez sztuczną inteligencję w całym przedsiębiorstwie. SDLC. Dowiedz się, jak ujednolicić wyniki w różnych SAST, SCA, sekrety, IaC, CI/CD, usprawnij priorytetyzację luk w zabezpieczeniach dzięki kontekstowej analizie ryzyka i wdróż kontrolowaną automatyzację bez utraty widoczności i kontroli. Pobierz podręcznik i dowiedz się, jak przejść od reaktywnej selekcji do skalowalnej, inteligentnej naprawy w zaledwie 30 dni.
Obejrzyj teraz nasz webinar „Vibe Coding Without Regret”. Sztuczna inteligencja zmienia sposób tworzenia oprogramowania, a współpiloci i agenci AI generują coraz większą część kodu produkcyjnego. W tej sesji dowiesz się, jak zabezpieczyć kod generowany przez sztuczną inteligencję bezpośrednio w środowisku programistycznym (IDE), z wykrywaniem luk w czasie rzeczywistym. guardrails dla Copilota i priorytetyzacji opartej na dostępności. Dowiedz się, jak naprawa wspomagana sztuczną inteligencją pomaga programistom skutecznie rozwiązywać problemy i tworzyć bezpieczne oprogramowanie oparte na sztucznej inteligencji bez utraty kontroli. Obejrzyj teraz, aby dowiedzieć się, jak od samego początku tworzyć bezpieczne oprogramowanie oparte na sztucznej inteligencji.
Współczesny rozwój oprogramowania opiera się na zależnościach typu open source, CI/CD pipelines, infrastruktura chmurowa, narzędzia do kodowania wspomagane sztuczną inteligencją i coraz bardziej złożone łańcuchy dostaw oprogramowania. W rezultacie zespoły ds. bezpieczeństwa potrzebują czegoś więcej niż tradycyjnego skanowania podatności, aby skutecznie chronić aplikacje i środowiska programistyczne.
Wykorzystanie odpowiedniej kombinacji narzędzi cyberbezpieczeństwa i AppSec może pomóc organizacjom wcześniej identyfikować luki w zabezpieczeniach, zmniejszać ryzyko w łańcuchu dostaw oprogramowania i poprawiać widoczność w całym łańcuchu. SDLCi szybciej reagować na pojawiające się zagrożenia, w tym złośliwe pakiety i ujawnianie tajemnic, pipeline kompromis i niebezpieczny kod generowany przez sztuczną inteligencję.
Nasze listy narzędzi cyberbezpieczeństwa mają pomóc zespołom ds. bezpieczeństwa i inżynierii w poruszaniu się po tym szybko zmieniającym się krajobrazie dzięki starannie dobranym porównaniom, recenzjom i rekomendacjom w różnych kategoriach, takich jak SAST, SCA, DAST, CI/CD bezpieczeństwo, wykrywanie złośliwego oprogramowania, ASPM, software supply chain security.
Ciągle rozszerzamy i aktualizujemy te listy narzędzi cyberbezpieczeństwa, aby wyróżniać wiodące rozwiązania, nowe technologie i nowoczesne platformy AppSec, które pomogą organizacjom wzmocnić bezpieczeństwo oprogramowania w roku 2026.
Naszym celem jest pomoc w podejmowaniu świadomych decyzjicisjony, poprawić bezpieczeństwo oprogramowania i lepiej chronić nowoczesne procesy dostarczania oprogramowania, od etapu programowania po produkcję.
