人工智能企业引入S-SDLC，推动安全能力大跃升，保障AI技术体系深化落地

本文主要是介绍人工智能企业引入S-SDLC，推动安全能力大跃升，保障AI技术体系深化落地，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

某人工智能公司是国际知名的上市企业，核心技术处于世界前沿水平。多年来，该企业在智慧教育、智慧医疗、智慧城市、智慧司法、金融科技、智能汽车、运营商、消费者等领域进行深度技术赋能，深入推进各个行业的智能化、数字化转型建设。

人工智能加速企业生产,安全管理成为战略支撑

该企业围绕数字技术在各个行业的应用，积极推进高性能AI算力基础设施建设，深化AI技术在企业生产场景中的应用。同时，该企业一直重视信息安全管理，竭力保障信息安全及用户的安全权益。为进一步防御能力建设，提升合规性，该企业在软件开发过程中围绕以下几个方面进行升级。

增强合规性：许多行业都制定了严格的安全标准和合规性要求，该企业所研发的软件必须符合要求，才能帮助客户大幅降低法律风险、财务损失和信誉损失。

提升响应安全事件的能力：当应用程序面临安全事件，如漏洞被利用、数据泄露时，需要迅速响应并采取措施来减轻损失。

建立体系规划与统一管理制度：内部软件安全各自建设、各自运维，没有形成统一的网络安全管理制度和标准，需要一体化的安全监控体系、监督检查机制，落实安全需求。

建立全流程的防御体系，形成内生安全的能力架构

面对开发过程中不断涌现出的安全问题，该企业一直采用点对点的防控措施，发现问题即着手解决问题。然而，一时的应急处置并不是长久之计，面对长期出现的诸多问题点，不能一“堵”了之，应建立软件开发全生命周期的防控体系，系统化防治。开源网安基于S-SDLC服务，提出的安全左移与内生安全体系建设解决方案得到了该企业的高度认可。

引入安全标准和最佳实践，与各个行业政策标准对齐，帮助该企业满足安全标准和监管要求，并以最低的难度和成本维持软件合规性。
S-SDLC通过引入安全测试和代码审查等活动，确保应用程序在发布前经过充分的安全验证和测试，从而提高软件的质量和可靠性，保障应用程序在处理和存储敏感数据时具备足够的安全性。
将安全性纳入软件开发生命周期的各个阶段，确保从需求分析到发布和维护都考虑了安全因素。同时帮助研发团队建立了合适的S-SDLC流程体系，提升研发流程全局管控能力。

该企业引入开源网安S-SDLC后，通过内部标准体系的建设，将各个部门、项目的安全建设拉到一张网中，彼此协同，实现了组织化和流程化的运营。同时，也帮助该企业将多源、动态、零散的安全需求映射到统一标准的安全能力体系中，形成内生的安全架构，安全能力水平得到了质的提升，进一步为客户提供高质量的解决方案，在数字化转型的浪潮下大踏步前进。

未来，该企业将持续以人工智能建设美好世界，以AI融入时代潮流、解决企业刚需，以科技之力推进社会进步。开源网安也将为更多的科技企业注入内生安全基因，推动其业务发展由量变迈向质变。