DevSecOps-Teams sind mit den richtigen Methoden und dem richtigen Mindset in der Lage, einen „Security-First-Ansatz“ zu verfolgen, bei dem die Frage nach dem Schutz der Software jeden Schritt eines Softwareprojektes durchdringt. So können sie Fehler sehr früh im Softwareentwicklungs- oder -auslieferungsprozess erkennen und die IT-Sicherheit bereits beim Aufsetzen der Softwarearchitektur mitbedenken.
Bei der praktischen Umsetzung helfen ihnen auch Cloud Computing und KI ungemein. Doch wo Licht ist, ist manchmal auch ein wenig Schatten. Consol beleuchtet die Vor- und Nachteile der Cloud und künstlicher Intelligenz im DevSecOps-Kontext.
1. DevSecOps und Cloud
Die Cloud hat ihren Wert in Sachen Performance und Flexibilität bereits in vielen Softwareprojekten unter Beweis gestellt: Gerade Clouds großer Anbieter zeichnen sich durch ihre vielen Services und ihre hohe Skalierbarkeit aus. Sie ermöglichen es Unternehmen, agil auf Veränderungen zu reagieren. Grundsätzlich können Cloud-Provider Sicherheitsupdates schnell und unkompliziert bereitstellen – etwas, das DevSecOps-Teams mit On-premises-Umgebungen selbst tun müssten, was wiederum kostbare Zeit beansprucht. Zudem haben die Cloud-Anbieter dedizierte Sicherheitsexperten, die sich mit ihrer Infrastruktur bestens auskennen. Diese sind auch ein wertvoller Wissenspool, auf den DevSecOps-Teams der Cloud-Nutzer bei Bedarf zurückgreifen können.
Die Sicherheit hat bei DevSecOps oberste Priorität und die Cloud-Technologie ist in den vergangenen Jahren tatsächlich immer sicherer geworden, wodurch sie sich auch für den Einsatz in diesem Kontext eignet. Dennoch haftet ihr noch immer das Stigma des erhöhten Risikos von unbefugtem Zugriff auf die Daten an. Deshalb sollten Unternehmen auf einen Provider mit Sitz in der EU zurückgreifen, der an die DSGVO gebunden ist. Ein weiterer potenzieller Problemfaktor ist das komplexe Identitätsmanagement einer Cloud-Umgebung. DevSecOps-Teams müssen daher die einzelnen Benutzerkonten streng definieren und einen Zero-Trust-Ansatz fahren, der jedem Nutzer nur die Zugriffsrechte zugesteht, die er wirklich braucht.
2. DevSecOps und künstliche Intelligenz
ChatGPT, Google Bard und der Copilot von Microsoft: KI-Assistenten sind derzeit allgegenwärtige und beliebte Tools. Auch für DevSecOps-Teams gibt es interessante digitale Helfer, zum Beispiel den GitHub Copilot oder den AWS Codewhisperer. Sie erkennen Fehler im Quelltext automatisch und können sie – je nach Befugnissen – sogar ohne manuelles Eingreifen der Nutzer korrigieren. Sogenannte Coding Assistants informieren auch während der Arbeit von Entwicklern über Best Practices für spezielle Anwendungsfälle und verringern dadurch die Fehlerquote. KI kann zudem die Produktivität steigern, indem sie Prozesse analysiert und Verbesserungsvorschläge macht.
Trotz des gigantischen Potenzials dieser Zukunftstechnologie besteht leider immer die Gefahr sogenannter Halluzinationen. Gemeint sind damit Antworten eines KI-Assistenten oder Ratschläge, die leider falsch sind – auch wenn sie gut klingen. Sie kommen unter anderem dadurch zustande, dass eine KI die Antworten basierend auf Wahrscheinlichkeiten berechnet. Dieser Vorgang ist nicht hundertprozentig fehlerfrei. Nutzer und insbesondere DevSecOps-Teams müssen daher die Aussagen und Hilfestellungen von KI-Assistenten immer genau prüfen und sollten nicht alles blind übernehmen, was die KI vorschlägt.
„Wie viele andere Unternehmensbereiche profitieren auch DevSecOps-Teams von Technologien wie künstlicher Intelligenz oder der Cloud“, erklärt Dr. Christoph Ehlers, Leiter DevOps bei Consol. „Allerdings müssen Entwickler und Administratoren stets wachsam sein und gegebenenfalls kontrollierend eingreifen. Tun sie das, können KI und Cloud Computing echte Gamechanger in ihrem Arbeitsalltag sein – und gleichzeitig noch die Sicherheit erhöhen.“