随着组织对更快、更好、更安全的软件创新需求的不断增加，数字化转型已经无所不在。推动这一转型的程序代码为相关数字服务提供技术支持，而这些数字服务则定义了用户如何开展银行业务、购物、接受政府服务和沟通。

从零售商和金融服务提供商到制造商和能源公司，各个行业的组织也在转型。组织的目标是提高效率并提供流程创新，使其领先于竞争对手，并帮助他们应对宏观经济不确定性带来的挑战。

随着团队努力加快转型，平衡创新与服务可靠性和安全性变得越来越困难。软件更新频率不断加快，加上当今云原生架构的复杂性越来越高，导致缺陷和漏洞更容易不被发现并进入生产环境。

由于每天都要进行多次代码部署，团队根本没有足够的时间像以前每月甚至每季度发布周期那样严格测试代码。这正在推动向DevSecOps等工作实践的发展，使DevOps和安全团队能够以快速创新要求的速度和规模确保代码安全，但这些方法仍处于起步阶段。

随着业务需求的增加和可支配资源的减少，DevSecOps团队需要找到更有效的方法来加快创新，同时又不牺牲软件质量和安全性。手动方法根本无法扩展并且会产生人为错误。团队无法承受耗费时间来寻找并解决问题。相反，他们需要专注于通过DevSecOps等实践，尽可能快速有效地为用户带来高质量、安全的创新。

这些需求正在推动对整个软件交付管道自动化的投资增加，从而减少工作浪费，使团队能够专注于创造真正具有商业价值的任务。

为此，DevSecOps和安全团队需要从运行时环境创建反馈循环，以便他们采用的人工智能(Al)解决方案可以使用这种上下文来计算风险和影响。然而，为了让组织接受这些更加自动化的方法，团队还需要能够相信人工智能正在得出正确结论并做出最佳决策。

来源：灵迹软件

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