聯繫我們

課程簡介

DevSecOps 與 AI 整合簡介

  • DevSecOps 的原則與目標
  • AI 與機器學習在 DevSecOps 中的角色
  • 安全自動化趨勢與工具分類

結合 AI 的靜態與動態程式碼分析

  • 使用 SonarQube、Semgrep 或 Snyk Code 進行靜態分析
  • 透過 AI 輔助測試案例生成執行動態測試
  • 解讀結果並整合至版本控制系統

密鑰與認證洩漏偵測

  • 利用 AI 強化偵測硬編碼密鑰(例如 GitHub Advanced Security、Gitleaks)
  • 防止密鑰進入原始碼管控系統
  • 建立自動攔截與警示規則

AI 驅動的相依性與容器掃描

  • 使用 Trivy 及 AI 啟用外掛掃描容器
  • 監控第三方程式庫與 SBOM(軟體物料清單)
  • 自動化修復建議與修補警示

智慧威脅建模與風險評估

  • 使用基於 AI 的工具進行自動化威脅建模
  • 運用機器學習模型進行的風險優先級排序
  • 將業務影響與技術弱點連結

CI/CD 流程整合與自動化

  • 於 Jenkins、GitHub Actions 或 GitLab CI 中嵌入安全檢查
  • 建立政策即程式(Policies-as-Code)以在各環境中執行規則
  • 生成 AI 輔助報告,供稽核與合規使用

案例研究與安全自動化模式

  • 安全流程中 AI 應用的實際範例
  • 為您的生態系統選擇合適的工具
  • 建立與維護安全流程的最佳實踐

總結與後續步驟

最低要求

  • 理解 DevOps 生命週期與 CI/CD 流程
  • 具備應用程式安全原則的基礎知識
  • 熟悉程式碼儲存庫與基礎設施即程式(Infrastructure-as-Code)工具

適用對象

  • 專注於資安的 DevOps 團隊
  • DevSecOps 工程師與雲端資安專家
  • 合規性與風險管理專業人士
 14 小時

課程分類