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 Tool-Kategorien

Statische und dynamische Codeanalyse mit KI

• Verwendung von SonarQube, Semgrep oder Snyk Code für die statische Analyse
• Dynamisches Testen mit KI-gestützter Testfallgenerierung
• Interpretation von Ergebnissen und Integration mit Versionskontrollsystemen

Erkennung von Lecks von Secrets und Zugangsdaten

• KI-verbesserte Erkennung von hartkodierten Secrets (z. B. GitHub Advanced Security, Gitleaks)
• Verhinderung des Eindringens von Secrets in die Versionskontrolle
• Erstellung von automatischen Blockierungs- und Alarmregeln

KI-gestütztes Scanning von Abhängigkeiten und Containern

• Scanning von Containern mit Trivy und KI-fähigen Plugins
• Überwachung von Drittanbieter-Bibliotheken und SBOMs
• Automatisierte Empfehlungen zur Behebung und Patch-Alarme

Intelligente Bedrohungsmodellierung und Risikobewertung

• Automatisierte Bedrohungsmodellierung mit KI-basierten Tools
• Risikopräferenzierung mithilfe von Machine-Learning-Modellen
• Verknüpfung von Geschäftsauswirkungen mit technischen Schwachstellen

Integration und Automatisierung in CI/CD-Pipelines

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

Fallstudien und Muster der Sicherheitsautomatisierung

• Praxisnahe Beispiele für den Einsatz von KI in Sicherheitspipelines
• Auswahl der richtigen Tools für Ihr Ökosystem
• Best Practices für den Aufbau und die Wartung sicherer Pipelines

Zusammenfassung und nächste Schritte