文 | Ricky 编辑 | 真梓

4月25日，代码托管平台巨头Gitlab发布一项由AI驱动的安全功能——基于大语言模型向用户解释开发过程中的潜在漏洞。据悉，公司计划不断拓展该安全功能，以便实现人工智能自动化解决安全问题的战略目标。

该安全功能通过将潜在漏洞的基本信息与代码特定见解相结合，在代码库中寻找修复漏洞的最佳方法。在GitLab全栈DevSecOps平台支持下，人工智能代码和安全测试的结合，兼顾了AI生成内容的安全性与部署的高效性，也提高开发人员工作效率。此外，考虑到用户隐私与合规性问题，Gitlab首席运营官David DeSanto表示：“如果触及到客户代码，该功能只会将其发送到GitLab云架构内的特定模型，而不会泄露给第三方人工智能。同时，我们不会使用任何用户的私人数据来训练模型。“

据介绍，GitLab的AI将使整个开发生命周期的效率提升十倍，同时DeSanto也指出，如果只是将开发人员的生产力提高100倍，后续投入生产时的效率低下也会拉低整体的效率。因此，Gitlab希望整体提升安全团队、运营团队、合规团队的工作效率，新发布的安全功能便是其中不可或缺的一环。

目前，出了服务于开发人员外，“解释代码”的功能也用来协助安全部门检索日常测试目标。从长远来看，GitLab希望构建更加完善的功能帮助团队自动生成单元测试和安全审查，并将这些功能集成到GitLab平台中。

根据最新的DevSecOps报告，65%的开发人员在测试工作中使用或计划使用人工智能和机器学习，36%的团队利用AI/ML工具协助检查代码。GitLab 在25日中的声明中写道，“考虑到目前面临的资源限制，自动化和人工智能已经成为新的战略资源，我们的DevSecOps平台可以帮助团队填补关键空白，同时自动执行策略，应用合规性框架；同时GitLab将支持自动化安全测试，并提供人工智能辅助建议，从而释放资源。”