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Tuttavia, il 55 % ritiene che introdurre l'IA nel ciclo di sviluppo software sia rischioso.","Le aziende devono puntare su strumenti di IA che non addestrano i modelli di machine learning con dati proprietari o codice sorgente, e che seguono un approccio incentrato sulla privacy.","L'intelligenza artificiale (IA) e il machine learning (ML) nello sviluppo software non aiutano solo i team DevOps a ridurre le attività ripetitive e a distribuire codice in modo più efficiente. L'IA e l'ML migliorano il codice e lo rendono più sicuro, oltre a ridurre al minimo i rischi per la sicurezza interni e per i clienti. \n\nEcco alcuni modi in cui l'IA rafforza la sicurezza aziendale:\n\n## Mitiga le vulnerabilità di sicurezza più velocemente\nQuando viene rilevata una vulnerabilità della sicurezza, il primo passo per risolverla è comprenderla: un punto in cui l'IA può fare la differenza. Il metodo tradizionale è il controllo manuale del codice per trovare le vulnerabilità, un'operazione potenzialmente molto lunga e soggetta a errori umani. Ma grazie all'IA, gli sviluppatori e i team della sicurezza possono generare riepiloghi che includono le potenziali vulnerabilità e come gli autori di attacchi potrebbero sfruttarle. Gli strumenti basati sull'IA più avanzati possono persino suggerire un'azione di mitigazione, proponendo un frammento di codice d'esempio per ogni vulnerabilità, dando approfondimenti utili per ridurre i rischi per la sicurezza.\n\n## Rendi le revisioni del codice più efficienti ed efficaci\nQuando il codice di uno sviluppatore è pronto per la revisione, l'IA può velocizzare il processo e rilevare potenziali problemi.\n\nL'IA può aiutare l'autore a scegliere il revisore migliore, che abbia più familiarità con la codebase, più probabilità di rilevare problemi importanti e meno probabilità di ignorare la richiesta di revisione, di scaricare il compito su qualcun altro o dare un feedback insufficiente. Per un essere umano può essere difficile scegliere i revisori del codice più adatti, ma un algoritmo di machine learning può analizzare le modifiche e il grafico dei contributi del progetto, aiutando a identificare i revisori.\n\nL'IA può anche generare un riepilogo della richiesta di merge per aiutare i revisori a capire rapidamente la richiesta e facilitare il passaggio di consegna della revisione.\n\n## Genera test per garantire una copertura adeguata dei test\nTestare accuratamente le modifiche al codice è un passo fondamentale per garantire che funzioni come previsto e non introduca problemi di sicurezza. Scrivere test, però, può essere lungo e complesso, perciò il codice viene spesso inviato agli ambienti di produzione senza una copertura dei test adeguata. \n\nL'IA può analizzare le modifiche al codice e suggerire test pertinenti insieme ai file di test: in questo modo gli sviluppatori possono dedicare meno tempo a definire e scrivere test e [più tempo a scrivere codice]( https://about.gitlab.com/the-source/ai/how-ai-helps-devsecops-teams-improve-productivity/). \n\nMolti team DevOps stanno già usando l'IA per generare test. Nel nostro [sondaggio del 2024 rivolto a oltre 5.000 professionisti DevSecOps in tutto il mondo]( https://about.gitlab.com/it-it/developer-survey/2024/ai), quasi un terzo (32 %) delle persone intervistate le cui aziende usavano l'IA ha dichiarato di impiegarla per la generazione automatica di test.\n\n## Proteggi i dati proprietari quando usi l'IA\nPer molte aziende è importante che i miglioramenti di efficienza legati all'IA e all'ML non vadano a scapito della privacy, della sicurezza o della conformità alle normative. Più della metà delle persone intervistate (55 %) ritiene che l'introduzione dell'IA nel processo di sviluppo del software sia rischiosa. Le preoccupazioni sulla privacy e sulla sicurezza dei dati sono il principale ostacolo relativo all'IA identificato dalle persone intervistate.\n\nPrima di integrare l'intelligenza artificiale nei processi di sviluppo software, è fondamentale capire se e come i dati proprietari verranno usati per addestrare i modelli di machine learning. Consentire ai team DevOps di usare lo strumento di IA sbagliato può causare [fughe di dati e codice sorgente riservati]( https://www.techradar.com/news/samsung-workers-leaked-company-secrets-by-using-chatgpt), molto pericolose e costose per l'azienda.\n\n> Scopri come il tuo team DevSecOps può capire e misurare l'[impatto dell'IA generativa](https://about.gitlab.com/it-it/the-source/ai/how-to-put-generative-ai-to-work-in-your-devsecops-environment/).\n\n### Migliora la sicurezza con flussi di lavoro DevSecOps basati sull'IA \n\nSoluzioni IA come [GitLab Duo]( https://about.gitlab.com/it-it/gitlab-duo/) permettono ai team DevOps di usare l'IA per migliorare la sicurezza in tutto il ciclo di sviluppo software con [funzionalità](https://docs.gitlab.com/ee/user/ai_features.html) come riepiloghi delle vulnerabilità, test suggeriti, suggerimento dei revisori e riepiloghi delle richieste di merge.\n\nGitLab Duo non addestra i modelli di ML con i dati proprietari o il codice sorgente dei clienti, ed è progettato con un approccio incentrato sulla privacy per aiutare le aziende e le organizzazioni regolamentate ad adottare flussi di lavoro basati sull'IA.",[29,32,35,38,41],{"header":30,"content":31},"In che modo l'IA può aiutare i team DevOps a rilevare e mitigare le vulnerabilità della sicurezza?","L'IA può accelerare il rilevamento e la mitigazione delle vulnerabilità generando riepiloghi dei rischi per la sicurezza e suggerendo correzioni utili. Invece di esaminare manualmente il codice per trovare le vulnerabilità, i team DevOps possono usare strumenti di sicurezza basati sull'IA per analizzare il codice, identificare i punti deboli e fornire suggerimenti per la correzione, riducendo il tempo necessario per affrontare le minacce alla sicurezza.",{"header":33,"content":34},"In che modo l'IA rende le revisioni del codice più efficienti?","L'IA migliora l'efficienza delle revisioni del codice suggerendo i revisori più pertinenti in base alla cronologia dei contributi e alle competenze. Può anche generare riepiloghi delle richieste di merge, aiutando i revisori a capire rapidamente le modifiche e a concentrarsi sui rischi principali per la sicurezza. In questo modo, riduce i colli di bottiglia nel processo di revisione e garantisce valutazioni di sicurezza migliori.",{"header":36,"content":37},"L'IA può aiutare a generare test per migliorare la sicurezza?","Sì, l'IA può generare test automaticamente per garantire una copertura del codice adeguata e ridurre la probabilità che le vulnerabilità della sicurezza passino inosservate. Analizzando le modifiche al codice, gli strumenti di IA suggeriscono test unitari, di integrazione e di sicurezza pertinenti, aiutando i team DevOps a convalidare il software senza dover scrivere manualmente ogni scenario di test.",{"header":39,"content":40},"Quali rischi per la sicurezza sono associati all'uso dell'IA nello sviluppo software?","I rischi maggiori dell'uso dell'IA in ambito DevOps includono i problemi di privacy e di conformità, e le potenziali perdite di dati. Le aziende devono valutare attentamente gli strumenti di IA per assicurarsi che non addestrino modelli di machine learning con codice sorgente proprietario. Le soluzioni di IA come GitLab Duo puntano su un approccio incentrato sulla privacy, garantendo che i dati sensibili rimangano protetti.",{"header":42,"content":43},"In che modo i flussi di lavoro DevSecOps basati sull'IA possono migliorare la sicurezza del software?","I flussi di lavoro DevSecOps basati sull'IA integrano la sicurezza in ogni fase dello sviluppo fornendo il rilevamento delle vulnerabilità, l'analisi dei rischi, i test automatizzati e consigli di codice sicuro. Sfruttando gli approfondimenti sulla sicurezza basati sull'IA, i team possono distribuire software più sicuro più velocemente, riducendo il carico di lavoro manuale e l'errore umano.","article","4-ways-ai-can-help-devops-teams-improve-security","content:it-it:the-source:ai:4-ways-ai-can-help-devops-teams-improve-security.yml","yaml","4 Ways Ai Can Help Devops Teams Improve Security","content","it-it/the-source/ai/4-ways-ai-can-help-devops-teams-improve-security.yml","it-it/the-source/ai/4-ways-ai-can-help-devops-teams-improve-security","yml",{"_path":54,"_dir":55,"_draft":6,"_partial":6,"_locale":7,"data":56,"_id":356,"_type":47,"title":357,"_source":49,"_file":358,"_stem":359,"_extension":52},"/shared/it-it/main-footer","it-it",{"text":57,"source":58,"edit":64,"contribute":69,"config":74,"items":79,"minimal":348},"Git è un marchio di Software Freedom Conservancy e l'uso del termine \"GitLab\" è regolato da un accordo di licenza",{"text":59,"config":60},"Visualizza origine 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