Области применения ИИ в разработке ПО

Искусственный интеллект и машинное обучение уже давно внедряются в программные продукты. В этой статье мы исследуем потенциальные возможности применения искусственного интеллекта при разработке информационных систем.

Области применения ИИ в разработке ПО

Технологии искусственного интеллекта могут быть с успехом использованы на всех этапах создания программного обеспечения. Давайте подробнее посмотрим на эти возможности:

1. Сбор технических требований.

Цифровые помощники анализируют документацию с требованиями, выявляют несоответствия в текстах, нестыковки в данных, таких как единицы измерения и суммы. Они также могут предлагать решения для устранения этих разногласий.

2. Быстрое прототипирование.

Процесс преобразования бизнес-требований в программный код традиционно занимает много времени. Однако, методы машинного обучения существенно ускоряют этот процесс, позволяя менее опытным разработчикам создавать прототипы, используя естественный язык или визуальные интерфейсы.

3. Кодирование.

В процессе написания кода системы автозаполнения на базе ИИ предлагают идеи для завершения строк. Интеллектуальные помощники способны сократить время разработки вполовину, а также рекомендовать обратиться к связанной документации и лучшие практики, предоставляя примеры кода.

4. Анализ и обработка ошибок.

Виртуальные ассистенты могут извлекать уроки из прошлого опыта, чтобы находить распространенные ошибки и помечать их в процессе разработки. Использование машинного обучения позволяет эффективно анализировать системные логи для своевременного выявления и предупреждения ошибок.

5. Автоматический рефакторинг кода.

Чистота кода – ключ к совместной разработке и его дальнейшему обслуживанию. Машинное обучение помогает анализировать и оптимизировать код для повышения читаемости и производительности.

6. Тестирование.

Автоматизированные тестовые системы используют ИИ не только для запуска тестирования, но и для создания тестовых сценариев.

7. Ввод в эксплуатацию.

Некоторые ошибки проявляются лишь после развертывания программного обеспечения. Однако инструменты ИИ позволяют избежать таких ситуаций, проводя предварительный анализ предыдущих релизов и логов.

8. Управление проектами.

Разработка программного обеспечения часто сталкивается с превышением бюджета и сроков. Современные аналитические системы могут использовать данные множественных проектных активов для прогнозирования необходимых ресурсов, задач и времени на реализацию.

Интеграция ИИ/МЛ в DevSecOps

DevSecOps – это целый этап эволюции DevOps, изменяющий традиционное понимание роли подразделений информационной безопасности в обеспечении качества и надежности кода. Ранее специалисты по безопасности подключались на завершающей стадии разработки перед релизом, но теперь их непосредственное участие требуется на всех этапах. Методология DevSecOps на сегодня популярна, и аналитики Gartner указывают на рост её продуктивности в 2022 году, что обещает множество возможностей для дальнейшей настройки.

Российские компании всё чаще переходят к разработке программного обеспечения собственными силами. Это дает возможность быстрее реагировать на изменения запросов пользователей и оставаться независимыми от внешних факторов, сохраняя гибкость и конкурентоспособность. Однако растущая необходимость в обеспечении безопасности программного обеспечения становится актуальной, особенно с увеличением числа кибератак.

Платформы класса ASOC (Application Security Orchestration and Correlation) предлагают обширные функциональные преимущества, включая возможности централизованного управления. Для интеллектуального управления необходимо создать дополнительный модуль для консолидации и анализа данных. Это включает в себя корректировку шагов реализации для обработки исходных данных, метрик и KPI с применением технологий ИИ и машинного обучения, что позволит формировать панели управления на основе обработанных данных.

Практическое применение технологий AI/ML в DevSecOps

Автоматическая проверка качества ПО.

ИИ может динамически формировать критерии прохождения контроля качества разработанных артефактов, основываясь на собранных данных. Это позволит максимально автоматизировать процесс выпуска сборок через DevSecOps конвейеры.

CI/CD пайплайн как код.

Подход к управлению CI/CD пайплинами как к коду упрощает процессы их развертывания, управления и отслеживания статусов. Решения класса ASOC позволяют быстро создавать CI/CD конвейеры с точно заданными критериями качества.

Корреляция уязвимостей (AVC).

Технологии AI/ML помогают выявлять и группировать дубликаты и аналогичные проблемы безопасности, что значительно сокращает время на их устранение и позволяет сосредоточить внимание на наиболее критичных уязвимостях.

Автоматизированное руководство по устранению уязвимостей.

Технологии AVC могут приоритизировать и давать рекомендации по устранению критических уязвимостей, а платформы ASOC аккумулируют данные из различных инструментов тестирования безопасности, предлагая шаблоны безопасного кода.

Управление соответствием требованиям ИБ.

Автоматизация процессов управления требованиями значительно упрощает выполнение задач, а постоянный мониторинг на основе точек контроля качества обеспечивает соответствие ПО необходимым нормам и стандартам.

Использование технологий ИИ и машинного обучения в DevSecOps – это мощный инструмент для повышения качества разработки и обеспечения безопасности программного обеспечения.