DevSecOps mit KI: Automatisierung der Sicherheit in der Pipeline Schulung

Einführung in DevSecOps und die Integration von KI

• DevSecOps-Prinzipien und Ziele
• Die Rolle von KI und ML in DevSecOps
• Trends in der Sicherheitsautomatisierung und Kategorien von Werkzeugen

Statische und dynamische Code-Analyse mit KI

• Verwendung von SonarQube, Semgrep oder Snyk Code für die statische Analyse
• Dynamisches Testen mit KI-gestützter Testfallgenerierung
• Interpretation der Ergebnisse und Integration in Versionskontrollsysteme

Erkennung von Secrets und Credential-Leaks

• KI-verbesserte Erkennung von hartcodierten Secrets (z. B. GitHub Advanced Security, Gitleaks)
• Verhindern, dass Secrets in die Quellcodeverwaltung gelangen
• Erstellung von automatisierten Blockier- und Alerting-Regeln

KI-gestütztes Scannen von Abhängigkeiten und Containern

• Scannen von Containern mit Trivy und KI-fähigen Plugins
• Überwachung von Drittanbieter-Bibliotheken und SBOMs
• Automatische Empfehlungen zur Behebung und Patch-Alerts

Intelligente Bedrohungsmodellierung und Risikobewertung

• Automatische Bedrohungsmodellierung mit KI-basierten Werkzeugen
• Priorisierung von Risiken unter Verwendung von Machine-Learning-Modellen
• Verknüpfung von Geschäftsauswirkungen mit technischen Schwachstellen

Integration und Automatisierung in CI/CD-Pipelines

• Integration von Sicherheitsprüfungen in Jenkins, GitHub Actions oder GitLab CI
• Erstellung von Policies-as-Code, um Regeln in verschiedenen Umgebungen durchzusetzen
• Generierung von KI-gestützten Berichten für Audits und Compliance

Fallstudien und Muster für die Sicherheitsautomatisierung

• Realitätsnahe Beispiele für den Einsatz von KI in Sicherheitspipelines
• Auswahl der passenden Werkzeuge für Ihr Ökosystem
• Best Practices für den Aufbau und die Wartung sicherer Pipelines

Zusammenfassung und nächste Schritte