Test de Google Gemini 2.5 Pro pour la génération de code sécurisé

Aperçu

Explorez les capacités du Google Gemini 2.5 Pro dans la génération de code sécurisé grâce à une évaluation complète. Cet événement se penche sur la question de savoir si cet outil d'IA sophistiqué peut créer un code sécurisé pour une application de prise de notes, en évaluant ses performances face à des vulnérabilités de sécurité connues.

Rejoignez-nous pour obtenir des informations sur la puissance et les limites de l'IA dans le domaine du développement logiciel, avec un accent particulier sur la garantie de la sécurité.

Acquérez une compréhension plus profonde de l'intersection entre l'intelligence artificielle et les sciences informatiques en suivant cet événement sur YouTube. Cette session est idéale pour les passionnés et les professionnels intéressés par les solutions de codage dirigé par l'IA et leurs implications pratiques.

Catégories :

Cours d'intelligence artificielle, Cours de sciences informatiques

Programme

• Introduction au cours
Vue d'ensemble de Google Gemini 2.5 Pro
Objectifs du cours
Vue d'ensemble des principes du code sécurisé
• Comprendre l'IA dans la génération de code
Bases des modèles de génération de code
Introduction à Google Gemini 2.5 Pro
• Introduction à la sécurité logicielle
Vulnérabilités de sécurité courantes (e.g., OWASP Top Ten)
Principes du développement logiciel sécurisé
• Configuration de l'environnement de développement
Installation et configuration de Google Gemini 2.5 Pro
Outils et ressources pour les tests
• Conception d'une application de prise de notes sécurisée
Spécification des exigences
Identification des exigences de sécurité
• Génération de code avec Google Gemini 2.5 Pro
Processus de génération de code
Meilleures pratiques pour l'intégration de code généré par l'IA
• Test des vulnérabilités de sécurité
Analyse de code statique
Test dynamique et test de pénétration
• Évaluation des résultats de Google Gemini 2.5 Pro
Évaluation de la qualité du code
Identification des failles de sécurité
• Atténuation des risques de sécurité
Techniques pour améliorer la sécurité après la génération de code
Correctif des vulnérabilités dans le code généré par l'IA
• Études de cas
Analyse de la génération réussie de code sécurisé avec l'IA
Leçons tirées des exploits de vulnérabilités
• Avenir de l'IA dans la génération de code sécurisé
Tendances et attentes
Considérations éthiques dans la génération de code par l'IA
• Projet final
Développer et tester une application de prise de notes sécurisée
Documentation et présentation des résultats
• Conclusion du cours
Récapitulatif des apprentissages clés
Retour d'expérience et orientations futures

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Sujets

Informatique