Toma de Decisiones Asistida por IA sobre la Necesidad de Revisiones de Seguridad para Nuevas Funcionalidades

Resumen

Únase a nosotros para una exploración exhaustiva de las estrategias de toma de decisiones asistidas por IA diseñadas para identificar las necesidades de revisión de seguridad para nuevas funciones. En esta charla perspicaz, abordamos los desafíos urgentes encontrados dentro de los Ciclos de Vida del Desarrollo de Software (SDLC) modernos, con el objetivo de mejorar la supervisión de la seguridad en entornos caracterizados por sus procesos de desarrollo de alta velocidad.

Presentada a través de YouTube, esta sesión es un recurso invaluable para aquellos involucrados en la Inteligencia Artificial e interesados en mejorar los protocolos de seguridad dentro del desarrollo de software.

Programa de estudio

• Introducción a la IA en el Desarrollo de Software
Visión general de las aplicaciones de IA en el SDLC
Importancia de la IA en las revisiones de seguridad
• Fundamentos de Seguridad en el Desarrollo de Software
Principios básicos de seguridad del software
Vulnerabilidades de seguridad comunes y su impacto
• Algoritmos y Modelos de IA para la Toma de Decisiones
Visión general de los modelos de aprendizaje automático
Árboles de decisión, redes neuronales y métodos de conjunto
• Identificación de Necesidades de Revisión de Seguridad
Criterios para determinar la necesidad de revisión de seguridad
Evaluación de riesgos y priorización
• Diseño de Sistemas de IA para Análisis de Seguridad
Integración de herramientas de IA en el SDLC
Recolección y preparación de datos para modelos de IA
• Proceso de Revisión de Seguridad Asistido por IA
Flujo de trabajo de toma de decisiones de seguridad asistido por IA
Monitorización continua y ciclos de retroalimentación
• Estudios de Caso y Aplicaciones Prácticas
Ejemplos reales de IA en revisiones de seguridad
Lecciones aprendidas de aplicaciones en la industria
• Desafíos y Limitaciones de la IA en Seguridad
Errores comunes en la toma de decisiones asistida por IA
Abordar sesgos y garantizar equidad en los modelos
• Tendencias Futuras de la IA para Seguridad y Desarrollo
Tecnologías emergentes y su impacto potencial
Evolución de estándares y mejores prácticas
• Proyecto Culminante
Aplicar conceptos aprendidos a una liberación simulada de características
Realizar una revisión de seguridad asistida por IA y presentar hallazgos

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Asignaturas

Charlas de Conferencia