Prise de décision assistée par l'IA pour les besoins d'examen de sécurité des nouvelles fonctionnalités

Aperçu

Rejoignez-nous pour une exploration approfondie des stratégies de prise de décision assistée par l'IA, conçues pour identifier les nécessités d'évaluation de sécurité des nouvelles fonctionnalités. Dans cette conférence perspicace, nous abordons les défis pressants rencontrés dans les cycles de vie de développement logiciel modernes (SDLC), visant à améliorer la supervision de la sécurité dans des environnements caractérisés par leurs processus de développement à grande vitesse.

Diffusée via YouTube, cette session est une ressource inestimable pour ceux impliqués dans l'Intelligence Artificielle et intéressés par l'amélioration des protocoles de sécurité au sein du développement logiciel.

Programme

• Introduction à l'IA dans le développement logiciel
Aperçu des applications de l'IA dans le SDLC
Importance de l'IA dans les revues de sécurité
• Principes fondamentaux de la sécurité dans le développement logiciel
Principes de base de la sécurité logicielle
Vulnérabilités de sécurité courantes et leur impact
• Algorithmes et modèles d'IA pour la prise de décision
Aperçu des modèles d'apprentissage automatique
Arbres de décision, réseaux neuronaux et méthodes d'ensemble
• Identification des besoins de revue de sécurité
Critères pour déterminer la nécessité d'une revue de sécurité
Évaluation des risques et priorisation
• Conception de systèmes d'IA pour l'analyse de sécurité
Intégration d'outils d'IA dans le SDLC
Collecte et préparation des données pour les modèles d'IA
• Processus de revue de sécurité assistée par l'IA
Flux de travail de la prise de décision de sécurité assistée par l'IA
Surveillance continue et boucles de rétroaction
• Études de cas et applications pratiques
Exemples concrets de l'IA dans les revues de sécurité
Leçons tirées des applications industrielles
• Défis et limites de l'IA en matière de sécurité
Écueils courants dans la prise de décision assistée par l'IA
Traiter le biais et assurer l'équité dans les modèles
• Tendances futures de l'IA pour la sécurité et le développement
Technologies émergentes et leur impact potentiel
Normes et meilleures pratiques en évolution
• Projet de fin d'études
Appliquer les concepts appris à une fausse version de fonctionnalité
Effectuer une revue de sécurité assistée par l'IA et présenter les résultats

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