2025 AI对DevSecOps的影响及相关工具推荐

数字经济时代，伴随着数字应用编程开发方式、应用协作发布方式、应用架构设计和基础设施运行环境的变化，我们熟知的软件供应链安全正向数字供应链跃迁式演进，数字供应链安全风险亦日趋严峻。为了应对覆盖全生命周期的数字应用安全风险，打造安全可信的数字供应链，各行业的企业组织正积极拥抱DevSecOps并付诸实践，通过一套全新的方法论及配套工具链将安全能力完整嵌入整个DevOps体系，在保证业务研发效能的同时能够实现敏捷安全共生和自成长。

AI时代下，激发创新的同时也大幅增加了复杂性，开发人员在将人工智能集成到DevSecOps工作流中时，面临着特别的挑战：

比如，开发速度 ，开发人员通过人工智能生成的代码比质量保证（QA）测试的速度要快，但质量保障流程必须与自动化测试工具一同演进，跟上开发步伐，确保质量无误。

AI生成的代码并不是完美无瑕，出了功能性测试外，安全性测试同样至关重要，即使是AI编写的代码，也存在漏洞。

更多的AI资产需要更多验证的内容，包括幻觉。将AI应用在它真正擅长的领域，同时通过强有力的监督保持系统的稳定性。

在整个软件开发过程中，忽视质量的而追求AI速度的优先性可能会带来严重后果，甚至决定企业成败。用AI的方式治理AI或许才是正解。

比如，国内知名DevSecOps领域厂商悬镜安全主要围绕其核心的“AI智能代码疫苗”技术展开，通过将AI技术深度融入软件开发生命周期的各个环节，实现从开发到运营的全流程安全赋能。

比如 源鉴SCA快速扫描数字应用和容器镜像中存在的各类开源风险，基于LLM大模型，实现AI自动化分析开源许可证风险，帮助企业全面了解许可证法律合规问题。且提供AI成分分析能力，快速检测AI生成代码。规避其潜在安全风险。

灵脉SAST从源头识别安全风险，帮助企业解决软件开发过程中的安全缺陷、质量缺陷和编码规范缺陷，确保研发团队高质量交付。提供快速检测能力，检测速度可达百万行/小时。基于AI大模型智能聚类分析，检测结果精确，各语言误报率不超过15%，漏报率不超过13%。

灵脉PTE自动化渗透测试平台，借助先进的AI算法不断进行“智力”成长和逻辑推理决策，以贴近实际人工的方式，持续性全方位的对给定目标进行从信息收集到漏洞利用的渗透测试，从而降低人力成本，提高测试效率。

云脉XSBOM数字供应链安全情报预警平台，基于AI安全大数据云端分析能力，实时对全球数字供应链安全漏洞、投毒情报进行动态监测，并交叉验证风险，使用专业的情报发布标准，确保漏洞情报快速可靠。

同时可以联动赋能SCA、IAST、SAST、RASP、PTE和ASPM等敏捷安全工具，增强从代码开发到上线运营的全周期安全风险监控和响应能力，实现全面安全保障。

夫子ASPM开发安全态势管理平台实现DevSecOps全流程安全一站式管理，借助AI赋能算法，ASPM平台可实现漏洞数据统一收集和格式化；通过漏洞风险的综合关联分析，确定修复优先级。通过运用安全运营指标数据看板，帮助组织快速识别和定位应用中需要优先处理的风险点，并结合平台提供的修复方案进行快速闭环修复。