Tre modi in cui l’IA sta ridisegnando il DevSecOps

3 modi in cui l'IA ridisegna il DevSecOps

Con l’integrazione di strumenti per sviluppatori potenziati dall’IA, i flussi di lavoro DevSecOps stanno diventando sempre più veloci ed efficienti. Dall’influenza su come le organizzazioni operano quotidianamente alla riduzione del divario di competenze degli sviluppatori, alla riduzione del tempo di testing e di riparazione e alla diminuzione della proliferazione di strumenti, i benefici dell’IA continuano ad aumentare di dieci volte con ogni progresso. Tuttavia, i criminali informatici stanno usando anche l’IA per creare malware avanzati, ponendo la sicurezza in cima alla lista delle priorità degli sviluppatori. Gli sviluppatori sono abituati ad incorporare la sicurezza nelle applicazioni software, ma gli ostacoli organizzativi rallentano la produzione. Man mano che le organizzazioni passano da DevOps a DevSecOps, il ruolo dello sviluppatore moderno si lega sempre più alle misure di sicurezza. Esploriamo tre modi in cui l’IA sta ridisegnando DevSecOps e come gli sviluppatori possono contribuire a valutare la posizione di sicurezza della propria organizzazione.

1. L’IA sta evolvendo il ciclo di vita dello sviluppo del software

Le minacce alla sicurezza stanno diventando sempre più sofisticate. Una delle principali sfide che affronta quasi il 46% degli sviluppatori è la mancanza di competenze in materia di sicurezza. Costretti a rispettare tempi più stretti per la consegna di prodotti e applicazioni nel ciclo di vita dello sviluppo del software (SDLC), gli sviluppatori sono spesso costretti a trascurare l’incorporazione di misure di sicurezza iniziali, il che alla fine rallenta la produzione e il time to market.

Secondo un recente rapporto di Gartner, entro il 2027 le pratiche di DevSecOps saranno integrate nell’85% dei team di sviluppo di prodotti, rispetto al solo 30% nel 2022. Ma questo aumento dell’implementazione richiederà un cambiamento culturale che coinvolge l’intera azienda, guidato dalla dirigenza. Incorporando operazioni di sicurezza e controlli proattivi fin dall’inizio del SDLC, gli sviluppatori possono concentrarsi su altre funzioni strategiche, lasciando all’IA il compito di gestire i test, la codifica, il monitoraggio e le attività amministrative. Di conseguenza, una riparazione e un aggiornamento più rapidi consentono agli sviluppatori di rispettare le scadenze di consegna, incorporando la sicurezza all’interno del SDLC.

2. L’IA sta colmando il divario delle competenze

Mentre l’incertezza economica ha sicuramente colpito la maggior parte delle aziende tecnologiche, i team di sviluppo e sicurezza più piccoli sono quelli che subiscono il maggior numero di licenziamenti e tagli di budget. Risorse limitate e meno talento rappresentano un rischio per la posizione di sicurezza di qualsiasi organizzazione, soprattutto se la mitigazione delle vulnerabilità viene deprioritizzata e lasciata senza controllo.

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Sfruttando l’IA per eseguire test di sicurezza fondamentali, gli sviluppatori sono più produttivi e possono utilizzare il tempo risparmiato per acquisire nuove competenze. Utilizzando l’IA per aumentare la produttività degli sviluppatori e il livello dei flussi di lavoro, le startup più piccole possono competere con le grandi imprese. Gli sviluppatori altamente qualificati e i professionisti della sicurezza informatica sono ancora molto richiesti, ma con strumenti alimentati da AI e processi automatizzati, i team possono fare affidamento sulla tecnologia per colmare il gap di talenti.

3. L’IA sta riducendo la proliferazione di strumenti

Gestire le pile tecnologiche e ridurre la proliferazione di strumenti è un vantaggio nell’utilizzo dell’IA nei flussi di lavoro degli sviluppatori. Con un numero maggiore di strumenti basati sui dati nell’IA sul mercato, gli sviluppatori possono concentrarsi sull’utilizzo di una suite di prodotti di un solo fornitore anziché combinare insieme le migliori opzioni, il che porta alla proliferazione di strumenti. I team di sicurezza spesso non sanno quanti strumenti – o addirittura quali strumenti – gli sviluppatori stanno usando. Ciò rappresenta un rischio significativo per la posizione di sicurezza e il budget di un’organizzazione. Sappiamo che questo è un enorme vantaggio per i clienti che utilizzano kit di sviluppo software (SDK) come LEADTOOLS. Con una vasta gamma di tecnologie disponibili per gli sviluppatori, funge da negozio unico, consentendo al team di sviluppo di centralizzarsi intorno a un unico fornitore di toolkit. Mentre l’IA identifica le vulnerabilità e i bug prima che il codice venga completamente integrato in un programma, gli SDK consentono agli sviluppatori di risparmiare tempo avendo già misure di sicurezza già in atto, mantenendo soddisfatte tutte le parti coinvolte nel SDLC.

Aumentando la collaborazione trasversale e concentrandosi sull’utilizzo di una suite di strumenti con il massimo ROI, gli sviluppatori possono integrare più facilmente i test di sicurezza all’interno del proprio set di strumenti esistente e contribuire a gestire la governance dei dati. Le organizzazioni possono anche emettere un protocollo aziendale su strumenti approvati dall’IT, il che può aiutare i team di sicurezza ad avere una migliore visibilità sugli strumenti di terze parti.

Come valutare la maturità di DevSecOps

Ora che abbiamo esaminato come l’IA sta ridisegnando DevSecOps, di seguito è riportata una breve linea guida su come gli sviluppatori possono valutare in che punto si trova la propria organizzazione sulla roadmap di DevSecOps e come migliorare la maturità complessiva.

1. Identificare le aree in cui l’IA potrebbe semplificare i processi e in cui ci sono preoccupazioni per la sicurezza. Concentrandosi sulle aree di miglioramento, è possibile impostare le misure di sicurezza necessarie.
2. Formare e migliorare le competenze per i protocolli di sicurezza, l’IA e le migliori pratiche di collaborazione trasversale. Con un mercato del lavoro stretto, il modo migliore per sfruttare il talento è investire nello sviluppo professionale o in SDK facili da utilizzare che affrontano direttamente il gap di competenze.
3. Valutare la stack tecnologica esistente per strumenti per sviluppatori efficaci ed efficienti e con quale frequenza vengono utilizzati. La mancata utilizzo degli strumenti può portare a sprechi di budget e a una stack tecnologica ingombrante quando sul mercato sono disponibili molte opzioni di toolkit che potrebbero meglio soddisfare le esigenze degli sviluppatori.
4. Definire le aree in cui l’implementazione di DevSecOps influenza gli strumenti dell’IA e crea cambiamenti infrastrutturali IT più efficaci. Questo passaggio non avverrà da un giorno all’altro, ma un rilascio graduale può fare la differenza nell’adozione coerente.

L’IA sta ridefinendo i flussi di lavoro degli sviluppatori attraverso test consistenti all’interno del SDLC, supportando l’attuale pool di talenti degli sviluppatori e della sicurezza e ottimizzando gli stack tecnologici. L’adozione su larga scala dell’IA spingerà avanti il panorama degli sviluppatori oltre il suo attuale ambito, e con essa verrà l’evoluzione dei ruoli degli sviluppatori. Una cosa è certa: l’IA sta accelerando l’efficienza della sicurezza, il che può solo beneficiare gli sviluppatori e la qualità delle applicazioni se gestito correttamente.