软件驱动世界,软件开发的要求越来越高。为了按时交付软件,开发和运维工作必须紧密协作,DevOps应运而生。此外,随着安全的重要性日益凸显,DevSecOps 成为很多企业的安全策略。当然,并不会有一个开关,可以将 DevOps直接一键转换成为 DevSecOps。这需要自动化工具组合和长期实践。
软件开发模式正迅速迈向DevSecOps,这使得开发与运维团队得以相互协作,向着“快速交付高质量、高可信的软件”这一共同目标而奋进。新思科技认为,实施DevSecOps是一场文化、流程和技术上的变革,而将安全活动集成到软件开发生命周期(SDLC)中从而实现安全左移是其关键。
中国信息通信研究院发布的《中国DevOps现状调查报告(2022)》显示:36.49%的受访企业尚未开展DevSecOps实践;35.72%的受访企业尚未将安全测试“左移”到需求阶段。这表明DevOps向DevSecOps的演进已经取得了长足进步,但提升的空间仍然很大。
新思科技中国区软件应用安全技术总监付红勋指出:“安全左移涉及文化、流程及技术的优化,涉及一系列管理活动和工程活动的调整,是实现DevSecOps的要点与难点。而实现安全左移则需要把握9大要点,即:以SHIFT LEFT的方式实现 Shift Left。”
新思科技中国区软件应用安全业务总监杨国梁总结道:“知易行难。DevSecOps不是微小的改变,是对公司文化的真正改变。这需要时间、培训、工具以及拥抱DevSecOps文化的意愿。将安全性集成到DevOps团队的日常工作中可能需要耗费更多时间,但这带来巨大的价值。开发、运维和安全团队将协同工作,以提高交付软件的质量和安全性,从而加快软件交付速度,最终提升客户满意度。”
好文章,需要你的鼓励
OpenAI在与多家新闻机构的版权诉讼中陷入困境。以《纽约时报》为首的原告指控OpenAI在长达两年时间里向法庭撒谎,刻意隐瞒其已对ChatGPT日志进行大规模搜索的事实。据悉,OpenAI实际上已拥有包含1000万和7800万条记录的日志样本,并曾用于研究版权内容过滤器,却对外声称无法进行此类搜索。原告据此提出制裁动议,要求法院追责。OpenAI则否认相关指控,坚称其立场基于合理使用原则。
斯坦福与UC伯克利提出LLM-as-a-Verifier框架,通过提取AI模型内部概率分布生成连续评分,在代码、机器人、医疗领域均达到最优性能,且无需额外训练。
美国加州大学圣地亚哥分校研究团队在《自然》期刊发表研究成果:外科医生通过远程操控宇树G1仿人机器人,成功完成两例活体猪胆囊切除手术,创下全球首例。与造价数十至数百万美元的达芬奇手术机器人相比,仿人机器人成本更低、体积更小,未来有望部署于农村、战地乃至太空等资源匮乏的医疗场景。但目前仍存在需频繁重新校准、机械臂活动范围受限等挑战。
字节跳动Seed团队发现AI智能体在真实环境中学习的进步曲线精确遵循对数S形规律,R?达0.998,且前沿模型的学习速度每三个月翻倍。