Bu Help Net Security röportajında, Codium AI CEO’su Itamar Friedman, yapay zekanın DevOps uygulamalarına entegrasyonunu ve bunun özellikle kod incelemesinin otomatikleştirilmesi, uyumluluğun sağlanması ve verimliliğin artırılması olmak üzere yazılım geliştirme süreçleri üzerindeki etkisini tartışıyor.
Faydalarına rağmen, politikalar ve devam eden beceri geliştirme yoluyla ele alınması gereken veri gizliliği, beceri boşlukları ve model tutarlılığıyla ilgili endişeler de dahil olmak üzere yapay zekayı yazılım geliştirmeye dahil etmedeki zorluklar devam ediyor.
Yapay zeka DevOps uygulamalarına nasıl entegre ediliyor ve yazılım geliştirme süreçlerinde gözlemlediğiniz en önemli değişiklikler neler?
Yapay zeka araçları artık kodu hatalar, güvenlik açıkları veya kodlama standartlarından sapmalar açısından otomatik olarak incelemek için kullanılıyor. Bu gelişme, manuel müdahale ihtiyacını azaltırken ve insan hatasını en aza indirirken kod bütünlüğünü ve güvenliğini artırmaya yardımcı olur.
Ek olarak yapay zeka sistemleri artık PR’lerin proje yönetim sistemindeki belirli bir bildirime bağlanması gibi uyumluluk gereksinimlerini zorunlu kılabiliyor. Ayrıca değişikliklerin, değişiklik günlüğünde ve sürüm notları belgelerinde otomatik olarak belgelendiğinden de emin olabilirler. Son olarak, yapay zeka araçları otomatik olarak konum belirleyebilir, teşhis edebilir ve doğal dile çevirebilir ve CI/CD oluşturma sorunlarına gerçek zamanlı olarak yanıt verebilir ve çoğu zaman bunları insan müdahalesi olmadan çözebilir.
Bu değişiklikler, tekrarlanan görevleri otomatikleştirerek kodlamada verimliliğin ve hızın artmasına yol açtı; bu da geliştirme döngülerini ve maliyetleri azaltıp pazara sunma süresini hızlandırdı. Ayrıca otomatik testler, belgeler ve kod incelemeleri yoluyla yazılımın kalitesini, uyumluluğunu ve güvenilirliğini iyileştirerek daha az hatayla daha yüksek kalitede kod sağlanmasını sağladı.
Yapay zekayı yazılım geliştirme ve DevOps’a dahil ederken karşılaşılan başlıca zorluklar nelerdir ve bunlar nasıl çözülebilir?
Yapay zekayı yazılım geliştirmeye ve DevOps’a dahil etmek hâlâ üstesinden gelmemiz gereken zorluklar barındırıyor.
Çoğu AI hizmeti bulut SaaS’tır, dolayısıyla veri gizliliği ve güvenliği alanında birden fazla risk vardır. Satıcıların SOC 2 gibi uygun standartlara uymasını sağlayarak azaltılabilecek normal veri sızıntısı ve ihlal risklerine ek olarak, üretken yapay zekaya özgü çeşitli endişeler de vardır. Potansiyel sorunlardan biri, özel verilerinizin bir yapay zeka modelini eğitmek için kullanılabilmesi ve sonuçta model tarafından gelecekte sızdırılabilmesidir.
Benzer şekilde, kullandığınız yapay zeka aracı başka bir kuruluşun özel verileri üzerinde eğitildiyse, bu IP, oluşturulan kodda sızdırılabilir ve kod tabanınıza girebilir. Verilerin saklanması ve eğitimde kullanılmasıyla ilgili net politikalar, bu risklerin azaltılması açısından çok önemlidir.
Ek olarak, Yüksek Lisans teknolojisinin hala yeni olduğunu ve bu nedenle mevcut beceri setleri ile gerekli uzmanlık arasında boşluklar olduğunu unutamayız. Yapay zeka sistemleri, tek seferde kullanıldığında optimize edilmez; araçtan en iyi şekilde yararlanmak için insan operatörüyle yinelemeler gerektirir ve bunun organizasyon süreçlerine aktarılması ve yansıtılması gerekir.
Son olarak, sorumluluğu azaltmak için model yeteneklerinin daha tutarlı hale gelmesi gerekiyor. Şu anda model yetenekleri, döngüde bir insan olmadan sıfıra yakın hata gerektiren sistemlere ve süreçlerin sahipliğine ihtiyaç duyduğunuz sistemlere uygun değildir.
Yazılım mühendisleri yapay zeka odaklı araçlar ve ortamlarla çalışmak için hangi becerileri geliştirmeye odaklanmalıdır?
Yazılım mühendislerinin yalnızca teknik becerileri değil, aynı zamanda yapay zeka sistemleriyle nasıl etkili bir şekilde iletişim kuracaklarına ve bu etkileşimleri kurumsal iş akışlarına nasıl entegre edeceklerine dair bir anlayış geliştirmeleri gerekir; işte ihtiyaç duyulan iki temel beceri:
1. Yinelemeli öğrenme ve yapay zeka ile etkileşim: Yapay zeka araçlarının ve modellerinin performansı optimize etmek için sıklıkla yinelenen geri bildirim döngüleri gerektirdiğini anlamak. Mühendisler yapay zeka ile sürekli test, geri bildirim ve iyileştirmeyi içerecek şekilde çalışma becerisine sahip olmalıdır.
2. Geliştirilmiş istem mühendisliği: Yapay zeka sistemleri için etkili istemler veya sorgular oluşturma konusunda yeterliliğin geliştirilmesi kritik öneme sahiptir. Bu, bilgi ve isteklerin yapay zekanın anlayışını ve çıktı kalitesini en üst düzeye çıkaracak şekilde nasıl yapılandırılacağını anlamayı içerir.
Yapay zeka, geliştiriciler arasındaki güvenli kodlama uygulamalarını nasıl etkiliyor ve bunun yazılım güvenliği standartları üzerindeki etkileri nelerdir?
Yazılım geliştirme yaşam döngüsünün başlarında güvenlik sorunlarının azaltılması, daha güvenli yazılımlara yol açar. Yapay zeka tarafından desteklenen otomatik güvenlik açığı tespiti, potansiyel güvenlik sorunlarına yönelik kodun gerçek zamanlı analizini mümkün kılarak geliştiriciler için zaman alıcı ve insan hatasına açık olan manuel kod incelemesine olan bağımlılığı azaltır.
Bulut tabanlı çözümlere güvenmek, kuruluşun tam uyumluluğu sağlamak için bu araçların kullanımını kendi güvenlik ve IP yönergelerine uygun olarak planlamasını gerektirir. Bazı şirketler yalnızca şirket içi modelleri kullanabilir, diğerleri tamamlanabilecek kod miktarına bir eşik koyabilir (IP ihlalini önlemek için), diğerleri ise SOC 2 ve sıfır saklama politikaları talep edebilir. Şirketlerin bulut tabanlı SaaS yapay zeka çözümlerini kullanırken karşılaştıkları riskler daha fazla dikkat gerektiriyor.
Yapay zeka yoluyla yazılım geliştirme döngülerinin hızlanmasıyla kuruluşlar, geliştirme hızından ödün vermeden güvenliğin birinci öncelik olarak kalmasını nasıl sağlayabilir?
Kuruluşlar, sürekli güvenlik izleme, otomatik uyumluluk kontrolleri ve güvenli yapay zeka operasyonları dahil olmak üzere çeşitli stratejiler benimsemelidir.
Geliştirme ve dağıtım süreci boyunca güvenlik açıklarını ve uyumluluk sorunlarını tarayan yapay zeka destekli güvenlik izleme araçlarını kullanmak hayati önem taşıyacak. Bu araçlar, güvenlik hususlarının hızlı geliştirme döngülerine ayak uydurmasını sağlayarak güvenlik politikalarını ve standartlarını otomatik olarak uygulayabilir. Bunun, yapay zeka araçlarının ve modellerinin güvenli olmasını ve belirli bir kuruluş için (şirket içi, bulutta vb.) en iyi dağıtım stratejisine uygun olmasını sağlamak ve kuruluşların bu konulardan haberdar olmasını sağlamak için ortak bir çaba ile birleştirilmesi gerekir. riskler ortaya çıktıkça.
Kuruluşlar aşağıdakiler gibi düzenli güvenlik prosedürlerinden vazgeçmemelidir: (a) Geliştirici ekiplerini güvenli uygulamalar ve yapay zeka araçlarıyla ilişkili potansiyel riskler konusunda eğitmek ve (b) Yapay zeka veya otomatikleştirilmiş güvenlik açıklarını ortaya çıkarmak için hayati önem taşıyan düzenli güvenlik değerlendirmeleri ve sızma testlerini sürdürmek sistemler kaçırabilir.