AIがDevSecOpsを再構築する3つの方法

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AIを活用した開発者ツールの統合により、DevSecOpsのワークフローはより迅速かつ効率的になっています。組織の日常的な運営方法に影響を与え、開発者のスキルギャップの縮小、テストおよび修復時間の削減、ツールの乱立の抑制など、AIの利点は進歩に従ってますます増加しています。しかし、サイバー犯罪者もAIを使用して高度なマルウェアを作成しており、セキュリティは開発者の最優先事項のリストの上位に位置しています。開発者はソフトウェアアプリケーションにセキュリティを組み込むことに慣れていますが、組織の障害は生産性を低下させます。組織がDevOpsからDevSecOpsに移行するにつれて、現代の開発者の役割はセキュリティ対策とより密接に関連しています。AIがDevSecOpsを再構築している3つの方法と、開発者が自組織のセキュリティポスチャを評価するのにどのように役立つかを探ってみましょう。

1. AIがソフトウェア開発ライフサイクルを進化させています

セキュリティの脅威はますます高度化しています。開発者の約46％が直面する主な課題の1つはセキュリティの専門知識の不足です。ソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）における製品およびアプリケーションの納品をより厳しく求められる中、開発者はしばしばセキュリティ対策の組み込みを先送りせざるを得ず、最終的には生産性と市場投入までの時間を遅らせることになります。

最近のガートナーの報告によれば、2022年には30％しかなかったところの、2027年にはDevSecOpsのプラクティスが製品開発チームの85％に組み込まれるようになると予想されています。しかし、その実現にはリーダーシップによる企業横断的なマインドセットのシフトが必要です。SDLCの開始時から予防的なセキュリティ操作とチェックを組み込むことにより、開発者はテスト、コーディング、モニタリング、および管理タスクをAIに任せることができます。その結果、迅速な修復と更新により、開発者は納品スケジュールを達成しながらSDLC内でセキュリティを組み込むことができます。

2. AIがスキルギャップを縮小しています

経済的な不確実性が多くのテック企業に影響を与えている一方で、小規模な開発およびセキュリティチームは解雇と予算削減の打撃を受けています。限られたリソースと少ない才能は、脆弱性の軽減が優先されずに放置されると、組織のセキュリティポスチャにリスクをもたらします。

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開発者が重要なセキュリティテストを実行するためにAIを活用することで、開発者はより生産的になり、保存された時間をスキル向上に活用することができます。AIを活用して開発者の生産性とワークフローをスケールさせることで、小規模スタートアップは大企業と競争するための均等な立場を確保することができます。高度なスキルを持つ開発者やサイバーセキュリティ専門家は引き続き求められていますが、AIによるツールと自動化されたプロセスを活用することで、チームはテクノロジーに頼ることができます。

3. AIがツールの乱立を減らしています

テックスタックの管理およびツールの乱立の削減は、開発者のワークフロー内でAIを活用することの利点です。市場にはよりデータ駆動型のAIツールが増えており、開発者はベンダーの製品スイートを使用することに焦点を当てることができます。ベストオブブリードのオプションを組み合わせる代わりに、一つのベンダーからの製品スイートを使用することで、ツールの乱立を防ぐことができます。セキュリティチームは、開発者が使用しているツールの数や使用しているツールすら把握していないことがよくあります。これは組織のセキュリティポスチャと予算に対して重大なリスクをもたらします。LEADTOOLSなどのソフトウェア開発キット（SDK）を使用する顧客にとって、これは非常に大きな利点です。開発者に利用可能な幅広い技術を提供することで、開発チームは一つのツールキットベンダーを中心に統合することができます。AIがコードがプログラムに完全に統合される前に脆弱性やバグを特定する一方、SDKはセキュリティ対策をすでに備えているため、開発者の時間を節約し、SDLCのあらゆる側面に関与できます。

クロスコラボレーションを増やし、最大のROIを持つツールスイートを使用することに焦点を当てることで、開発者は既存のツールセット内でセキュリティテストをより簡単に統合し、データガバナンスを管理するのに役立ちます。組織はIT承認済みのツールに関する会社全体のプロトコルを発行することもできます。これにより、セキュリティチームはサードパーティのツールに対してより良い可視性を持つことができます。

DevSecOpsの成熟度を評価する方法

AIがDevSecOpsを再構築する方法を見てきたので、以下は開発者が自組織がDevSecOpsのロードマップ内でどのような位置にあるかを評価し、全体的な成熟度を向上させる方法の簡単なガイドラインです。

1. AIがプロセスを効率化できる領域とセキュリティ上の懸念事項を特定します。改善すべき領域に焦点を当てることで、必要なセキュリティ対策を設定することができます。
2. セキュリティプロトコル、AI、およびクロスコラボレーションのベストプラクティスのためのトレーニングとスキル向上を行います。厳しい人材市場では、才能を活用する最善の方法は、プロフェッショナルな開発や簡単にアクセスできるSDKに投資することです。
3. 効果的で効率的な開発者ツールとその使用頻度を評価します。ツールの使用頻度が不足していると、予算の浪費や過剰なテックスタックにつながる場合があります。市場には開発者のニーズにより適したツールオプションが多数あります。
4. DevSecOpsの実装がAIツールにどのように影響し、より効率的なITインフラの変更を生み出すかを明確にします。このステップは一晩で行われるわけではありませんが、ゆっくりと段階的に導入することで、一貫した採用の違いを生むことができます。

人工知能（AI）は、SDLC内での一貫したテストを通じて開発者のワークフローを再構築し、現在の開発者とセキュリティの専門家の人材プールをサポートし、テックスタックを効率化しています。大規模なAIの導入は、現在の範囲を超えた開発者の景色を前進させ、それに伴い開発者の役割の進化が訪れるでしょう。確かなことは、AIがセキュリティの効率を加速させており、それが正しく扱われれば、開発者とアプリケーションの品質にのみ利益をもたらすことです。

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