Curso de DevSecOps com IA: Automatizando a Segurança no Pipeline

Introdução ao DevSecOps e à Integração de IA

• Princípios e objetivos do DevSecOps
• O papel de IA e ML no DevSecOps
• Tendências em automação de segurança e categorias de ferramentas

Análise Estática e Dinâmica de Código com IA

• Uso de SonarQube, Semgrep ou Snyk Code para análise estática
• Testes dinâmicos com geração de casos de teste assistida por IA
• Interpretação de resultados e integração com sistemas de controle de versão

Detecção de Vazamentos de Segredos e Credenciais

• Detecção aprimorada por IA de segredos codificados (ex.: GitHub Advanced Security, Gitleaks)
• Prevenção da entrada de segredos no controle de versão
• Criação de regras automáticas de bloqueio e alerta

Escaneamento de Dependências e Contêineres Impulsionado por IA

• Escaneamento de contêineres com Trivy e plugins habilitados por IA
• Monitoramento de bibliotecas de terceiros e SBOMs
• Recomendações automatizadas de correção e alertas de patches

Modelagem Inteligente de Ameaças e Avaliação de Riscos

• Modelagem automatizada de ameaças com ferramentas baseadas em IA
• Priorização de riscos usando modelos de aprendizado de máquina
• Vinculação do impacto de negócios às vulnerabilidades técnicas

Integração e Automação em Pipelines de CI/CD

• Incorporação de verificações de segurança no Jenkins, GitHub Actions ou GitLab CI
• Criação de políticas como código para impor regras em vários ambientes
• Geração de relatórios assistidos por IA para auditorias e conformidade

Estudos de Caso e Padrões de Automação de Segurança

• Exemplos reais de IA em pipelines de segurança
• Escolha das ferramentas certas para o seu ecossistema
• Boas práticas para construção e manutenção de pipelines seguros

Resumo e Próximos Passos