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 maschinellem Lernen in DevSecOps
• Trends in der Sicherheitsautomatisierung und Kategorien von Tools

Statische und dynamische Code-Analyse mit KI

• Verwendung von SonarQube, Semgrep oder Snyk Code für statische Analysen
• Dynamische Tests mit KI-gestützter Testfallgenerierung
• Auswertung von Ergebnissen und Integration in Versionsverwaltungssysteme

Erkennung von Secrets und Leaks von Zugangsdaten

• KI-gestützte Erkennung hartcodierter Secrets (z. B. GitHub Advanced Security, Gitleaks)
• Verhinderung des Eindringens von Secrets in die Quellcodeverwaltung
• Erstellung von automatischen Blockier- und Alarmregeln

KI-gestützte Scans von Abhängigkeiten und Containern

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

Intelligentes Threat Modeling und Risikobewertung

• Automatisiertes Threat Modeling mit KI-basierten Tools
• Priorisierung von Risiken mit Hilfe 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 zur Durchsetzung von Regeln in verschiedenen Umgebungen
• Generierung von KI-gestützten Berichten für Audits und Compliance

Fallstudien und Muster für die Sicherheitsautomatisierung

• Praxisbeispiele 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