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No entanto, 55% consideram arriscado introduzir IA no ciclo de vida do desenvolvimento de software.","As empresas devem priorizar ferramentas de IA que não usem dados proprietários ou código-fonte para treinar modelos de machine learning, mas que sejam desenvolvidas com foco em privacidade.","O uso de IA e ML no desenvolvimento de software não serve apenas para ajudar equipes de DevOps a reduzir tarefas repetitivas e entregar código com mais eficiência. Essas tecnologias podem ajudar as empresas a entregar códigos melhores e mais seguros, além de reduzir riscos de segurança para a empresa e seus clientes.\n\nConfira algumas formas de usar a IA para reforçar a segurança da sua empresa:\n\n## Mitigue vulnerabilidades de segurança com mais agilidade\nAo detectar uma vulnerabilidade de segurança, o primeiro passo para corrigi-la é compreendê-la. É justamente nesse ponto que a IA se destaca. Os métodos tradicionais exigem que as equipes revisem o código manualmente em busca de vulnerabilidades, o que consome tempo e está sujeito a erros humanos. Porém, com a IA, desenvolvedores e equipes de segurança conseguem gerar resumos das possíveis vulnerabilidades e de como elas podem ser exploradas por invasores. Ferramentas mais avançadas, com tecnologia de IA, podem até sugerir formas de mitigação com trechos de código como exemplo, oferecendo insights práticos para reduzir os riscos de segurança.\n\n## Torne as revisões de código mais eficientes e precisas\nQuando o código de um desenvolvedor estiver pronto para revisão, haverá algumas maneiras de usar a IA para acelerar o processo e ajudar a identificar possíveis problemas.\n\nA IA pode ajudar o autor a escolher a pessoa mais indicada para revisar o código. Alguém que conheça bem o codebase, tenha mais chances de identificar problemas relevantes e menos chances de ignorar a solicitação, repassar a tarefa ou dar um feedback insuficiente. Escolher a pessoa mais adequada para revisar código pode ser uma tarefa complexa para um ser humano, mas um algoritmo de ML pode analisar as alterações e o histórico de contribuições do projeto para indicar os revisores mais apropriados.\n\nA IA também pode gerar um resumo da solicitação de merge, ajudando os revisores a entender rapidamente o que precisam revisar e facilitando a transição no processo de revisão de código.\n\n## Gere testes para garantir a cobertura adequada\nTestar minuciosamente as alterações no código é uma das maneiras mais importantes de garantir que ele funcione como esperado e não introduza problemas de segurança. No entanto, escrever testes pode ser demorado e desafiador, o que faz com que o código seja, muitas vezes, enviado para os ambientes de produção sem a cobertura de teste adequada.\n\nA IA pode analisar as alterações no código e sugerir testes relevantes, junto com arquivos de teste, para que os desenvolvedores gastem menos tempo elaborando e escrevendo testes, e [mais tempo programando]( https://about.gitlab.com/the-source/ai/how-ai-helps-devsecops-teams-improve-productivity/ ).\n\nNa verdade, muitas equipes de DevOps já estão usando IA para gerar testes. Na nossa [pesquisa de 2024 com mais de 5 mil profissionais de DevSecOps em todo o mundo](https://about.gitlab.com/developer-survey/2024/ai), quase um terço (32%) dos participantes cujas empresas estavam usando IA afirmaram que a utilizavam para geração automatizada de testes.\n\n## Proteja seus dados proprietários ao usar IA\nPara muitas empresas, é importante que os ganhos de eficiência ao usar IA e ML não comprometam a privacidade, segurança ou conformidade. Mais da metade dos participantes da pesquisa (55%) afirmou que considera arriscado introduzir IA no processo de desenvolvimento de software. Preocupações com a privacidade e a segurança dos dados foram o principal obstáculo relacionado à IA identificado pelos participantes.\n\nAntes de integrar a IA nos seus processos de desenvolvimento de software, procure entender como seus dados proprietários serão ou não utilizados para treinar os modelos de machine learning. Permitir que equipes de DevOps usem a ferramenta de IA errada pode levar a [vazamentos prejudiciais e custosos de dados ultrassecretos e código-fonte]( https://www.techradar.com/news/samsung-workers-leaked-company-secrets-by-using-chatgpt).\n\n> Descubra o que sua equipe de DevSecOps pode fazer para começar a entender e mensurar o [impacto da IA generativa](https://about.gitlab.com/pt-br/the-source/ai/how-to-put-generative-ai-to-work-in-your-devsecops-environment/).\n\n### Melhore a segurança com fluxos de trabalho DevSecOps com tecnologia de IA\n\nSoluções de IA como o [GitLab Duo](https://about.gitlab.com/pt-br/gitlab-duo/) podem ajudar as equipes de DevOps a usar IA para melhorar a segurança ao longo de todo o ciclo de vida do desenvolvimento de software, com [recursos](https://docs.gitlab.com/ee/user/ai_features.html) como resumos de vulnerabilidades, testes sugeridos, revisores sugeridos e resumos de solicitações de merge.\n\nO GitLab Duo não treina modelos de ML com dados proprietários ou código-fonte dos clientes e foi projetado com uma abordagem focada em privacidade para ajudar empresas e organizações regulamentadas a adotarem fluxos de trabalho com tecnologia de IA.",[28,31,34,37,40],{"header":29,"content":30},"Como a IA pode ajudar as equipes de DevOps a detectar e mitigar vulnerabilidades de segurança?","A IA pode acelerar a detecção e mitigação de vulnerabilidades gerando resumos dos riscos de segurança e sugerindo correções práticas. Em vez de revisar o código manualmente em busca de vulnerabilidades, as equipes de DevOps podem usar ferramentas de segurança com tecnologia de IA para analisar o código, identificar pontos fracos e oferecer sugestões de remediação, reduzindo o tempo necessário para resolver ameaças de segurança.",{"header":32,"content":33},"Como a IA melhora a eficiência das revisões de código?","A IA melhora a eficiência da revisão de código sugerindo os revisores mais relevantes com base no histórico de contribuições e experiência. Ela também pode gerar resumos de solicitações de merge, ajudando os revisores a entender rapidamente as alterações e a focar nos principais riscos de segurança. Isso reduz os gargalos no processo de revisão e garante avaliações de segurança de maior qualidade.",{"header":35,"content":36},"A IA pode ajudar na geração de testes para melhorar a segurança?","Sim, a IA pode gerar testes automaticamente para garantir a cobertura de código adequada e reduzir a probabilidade de vulnerabilidades de segurança passarem despercebidas. Ao analisar as alterações no código, as ferramentas de IA sugerem testes unitários, testes de integração e testes de segurança relevantes, ajudando as equipes de DevOps a validar o software sem o peso de escrever manualmente cada caso de teste.",{"header":38,"content":39},"Quais riscos de segurança estão associados ao uso de IA no desenvolvimento de software?","Os maiores riscos de usar IA em DevOps incluem preocupações com privacidade, questões de conformidade e possíveis vazamentos de dados. As empresas devem avaliar cuidadosamente as ferramentas de IA para garantir que elas não treinem modelos de ML usando código-fonte proprietário. Soluções de IA como o GitLab Duo priorizam uma abordagem focada em privacidade, garantindo que dados confidenciais permaneçam protegidos.",{"header":41,"content":42},"Como fluxos de trabalho DevSecOps com tecnologia de IA podem melhorar a segurança do software?","Fluxos de trabalho DevSecOps com tecnologia de IA integram segurança em cada etapa do desenvolvimento, oferecendo detecção de vulnerabilidades, análise de riscos, testes automatizados e recomendações de código seguro. Ao usar os insights de segurança orientados por IA, as equipes podem entregar software mais seguro mais rapidamente, enquanto reduzem a carga de trabalho manual e os erros humanos.","article","4-ways-ai-can-help-devops-teams-improve-security","content:pt-br:the-source:ai:4-ways-ai-can-help-devops-teams-improve-security.yml","yaml","4 Ways Ai Can Help Devops Teams Improve Security","content","pt-br/the-source/ai/4-ways-ai-can-help-devops-teams-improve-security.yml","pt-br/the-source/ai/4-ways-ai-can-help-devops-teams-improve-security","yml",{"_path":53,"_dir":54,"_draft":6,"_partial":6,"_locale":7,"data":55,"_id":355,"_type":46,"title":356,"_source":48,"_file":357,"_stem":358,"_extension":51},"/shared/pt-br/main-footer","pt-br",{"text":56,"source":57,"edit":63,"contribute":68,"config":73,"items":78,"minimal":347},"Git é uma marca comercial da Software Freedom Conservancy e nosso uso do nome \"GitLab\" está sob licença",{"text":58,"config":59},"Acessar a origem da 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Tecnologia Nacional do GitLab. Ele colabora ativamente para o crescimento do GitLab desde 2017. Seus 25 anos de experiência em liderança abrangem não apenas o setor público dos EUA, mas também empresas pequenas e médias e empresas internacionais. Joel combina seu profundo conhecimento em políticas governamentais com uma vasta experiência em tecnologia, desenvolvimento de software, IA e cibersegurança. 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Ele é responsável por estabelecer e manter a visão, a estratégia e o programa da empresa para garantir que os ativos e as tecnologias da informação estejam adequadamente protegidos, fortalecendo a plataforma DevSecOps do GitLab e garantindo o mais alto nível de segurança para os clientes.",{"altText":847,"config":857},{"src":858},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1751463405/f4rqtiecakrekvxfhqar.jpg",{"componentName":510},"josh-lemos","content:pt-br:the-source:authors:josh-lemos.yml","pt-br/the-source/authors/josh-lemos.yml","pt-br/the-source/authors/josh-lemos",{"_path":865,"_dir":495,"_draft":6,"_partial":6,"_locale":7,"config":866,"seo":867,"content":869,"type":511,"slug":876,"_id":877,"_type":46,"title":868,"_source":48,"_file":878,"_stem":879,"_extension":51},"/pt-br/the-source/authors/julie-griffin",{"layout":9},{"title":868},"Julie 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