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課程時長 14 時間：
課程簡介
DevSecOps與AI整合入門
- DevSecOps的原則與目標
- AI與機器學習在DevSecOps中的角色
- 安全自動化趨勢與工具分類
結合AI的靜態與動態代碼分析
- 使用SonarQube、Semgrep或Snyk Code進行靜態分析
- 透過AI輔助的測試案例生成進行動態測試
- 解讀分析結果並與版本控制系統整合
密鑰與憑證洩露偵測
- 利用AI增強硬編碼密鑰的偵測能力（例如：GitHub Advanced Security、Gitleaks）
- 防止密鑰進入來源控制系統
- 建立自動阻擋與警報規則
AI驅動的相依性與容器掃描
- 使用Trivy及AI啟用的外掛程式掃描容器
- 監控第三方函式庫及物料清單（SBOM）
- 提供自動化的修復建議與補丁警報
智慧型威脅建模與風險評估
- 使用AI工具進行自動威脅建模
- 利用機器學習模型進行風險優先級排序
- 將業務影響與技術漏洞相連結
CI/CD管線整合與自動化
- 在Jenkins、GitHub Actions或GitLab CI中嵌入安全檢查
- 建立「政策即代碼」以在各環境中執行規則
- 生成AI輔助的報告以滿足稽核與合規需求
案例研究與安全自動化模式
- AI在安全管線中的實際應用案例
- 為您的生態系統選擇合適的工具
- 構建與維護安全管線的最佳實務
總結與後續步驟
最低要求
- 理解DevOps生命週期與CI/CD管線
- 具備應用程式安全原則的基本知識
- 熟悉代碼儲存庫及基礎設施即代碼（Infrastructure-as-Code）工具
適用對象
- 重視安全性的DevOps團隊
- DevSecOps工程師與雲端安全專員
- 合規性與風險管理專業人員
