AI DevSecOps：机器学习如何重塑软件开发生命周期
这件事讲了什么
这篇文章讲的是把机器学习用到软件安全开发流程里的做法，也就是所谓的 AI DevSecOps。原来安全团队面对扫描器报出的大量漏洞，光靠人工根本处理不过来，AI 生成代码又让漏洞数量迅速增加。现在可以用 AI 智能体自动合并重复的漏洞、按误报可能性和严重程度排序，并生成修复代码，让开发者直接从修复请求开始工作。但 AI 本身也带来三个新风险：从公开渠道下载的模型可能被篡改、训练数据可能被投毒、提示注入可能影响线上应用。文章主要介绍 Harness 这类平台如何用智能体串联扫描、分流和修复，并强调成熟度取决于治理而非功能数量。
可以使用的工具
文中可用工具
- Harness在流水线中编排扫描器、用智能体分流和修复安全问题，并执行策略
- Triage Agent按误报可能性、可利用性和可达性给漏洞发现排序
- Remediation Agent生成并验证修复方案，让开发者从修复请求开始
- Security Testing Agent在 40 多个商业和开源扫描器上做漏洞发现的分流与去重
- CursorAI 编程工具，在提交代码前就已生成代码
- DevinAI 编程工具，在提交代码前就已生成代码
- Claude CodeAI 编程工具，在提交代码前就已生成代码
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