Corso di formazione DevSecOps con l'IA: automazione della sicurezza nella pipeline

Introduzione al DevSecOps e all'integrazione con l'IA

• Principi e obiettivi del DevSecOps
• Il ruolo dell'IA e del ML nel DevSecOps
• Tendenze nell'automazione della sicurezza e categorie di strumenti

Analisi statica e dinamica del codice con l'IA

• Utilizzo di SonarQube, Semgrep o Snyk Code per l'analisi statica
• Testing dinamico con generazione di casi di test assistita dall'IA
• Interpretazione dei risultati e integrazione con i sistemi di controllo versione

Rilevamento di perdite di segreti e credenziali

• Rilevamento potenziato dall'IA di segreti hardcoded (ad es., GitHub Advanced Security, Gitleaks)
• Prevenzione dell'ingresso dei segreti nel controllo versione
• Creazione di regole automatiche di blocco e allerta

Scansione delle dipendenze e dei container potenziata dall'IA

• Scansione dei container con Trivy e plug-in abilitati dall'IA
• Monitoraggio delle librerie di terze parti e degli SBOM
• Raccomandazioni automatizzate per la rimozione e avvisi di patch

Threat modeling intelligente e valutazione del rischio

• Threat modeling automatizzato con strumenti basati sull'IA
• Prioritizzazione del rischio utilizzando modelli di machine learning
• Collegamento dell'impatto aziendale alle vulnerabilità tecniche

Integrazione e automazione della pipeline CI/CD

• Incorporamento di controlli di sicurezza in Jenkins, GitHub Actions o GitLab CI
• Creazione di policies-as-code per applicare regole in tutti gli ambienti
• Generazione di report assistiti dall'IA per audit e conformità

Studi di caso e pattern di automazione della sicurezza

• Esempi reali di IA nelle pipeline di sicurezza
• Scelta degli strumenti giusti per il proprio ecosistema
• Best practice per la costruzione e la manutenzione di pipeline sicure

Riepilogo e prossimi passi