Искусственный интеллект меняет подходы к разработке программного обеспечения и способы возникновения рисков безопасности. SDLCВ этой категории рассматриваются практические вопросы безопасности приложений, формирующиеся благодаря разработке с использованием ИИ, от небезопасных шаблонов кода и рисков зависимостей до агентных рабочих процессов и автоматизированного исправления ошибок. Здесь вы найдете научно обоснованные статьи, понятные объяснения и реальные примеры, которые помогут командам разработчиков понять, что нового, что действительно рискованно и что делать дальше. Мы сосредоточены на практических рекомендациях: как проверять изменения, сгенерированные ИИ, снижать риски в цепочке поставок, предотвращать утечки секретной информации и расставлять приоритеты исправлений без замедления процесса разработки.
Узнайте подробности кампании 24712-pl и пакетов с нулевой зависимостью, использованных в ходе инцидента безопасности.
Узнайте подробности кампании 24712-pl и пакетов с нулевой зависимостью, использованных в ходе инцидента безопасности.
Узнайте подробности кампании 24712-pl и пакетов с нулевой зависимостью, использованных в ходе инцидента безопасности.
Узнайте подробности кампании 24712-pl и пакетов с нулевой зависимостью, использованных в ходе инцидента безопасности.
Узнайте подробности кампании 24712-pl и пакетов с нулевой зависимостью, использованных в ходе инцидента безопасности.
Узнайте подробности кампании 24712-pl и пакетов с нулевой зависимостью, использованных в ходе инцидента безопасности.
Узнайте подробности кампании 24712-pl и пакетов с нулевой зависимостью, использованных в ходе инцидента безопасности.
Узнайте подробности кампании 24712-pl и пакетов с нулевой зависимостью, использованных в ходе инцидента безопасности.
Советы по облачной безопасности для команд DevSecOps по защите приложений и секретов. IaC, CI/CD pipelineи цепочки поставок.
Изучите риски безопасности ИИ в рамках DevSecOps и поймите, как они влияют на жизненный цикл разработки программного обеспечения и процессы автоматизации.
Защитите сгенерированный ИИ код до его попадания в производство. Предотвратите уязвимости, утечки секретов и рискованные зависимости. CI/CD pipelines.
Прекратите затягивать процесс. Сократите среднее время восстановления (MTTR) с помощью автоматизации исправлений на основе ИИ, автоматизируйте процессы устранения неполадок и переходите от обнаружения к решению проблемы за считанные минуты.
