JFrog об’єднує DevSecOps та ШІ в єдину платформу

JFrog відомий своїм підходом до безпечної розробки програмного забезпечення, а останнє оновлення – це розширення посібника DevSecOps для ШІ. Іншими словами, це означає, що відтепер моделі штучного інтелекту можна буде контролювати, так само як і будь-який інший артефакт розробки.

Чому це має значення? Бо в багатьох компаніях проєкти ШІ існують окремо від основних DevOps-процесів, що створює «сліпі зони» у безпеці та управлінні.

Як працює DevSecOps у JFrog?

JFrog пропонує комплексне рішення — платформу, яка охоплює весь життєвий цикл розробки:

• Інтеграція з IDE та Git — розробники працюють у звичних середовищах, тоді як розширення JFrog автоматично перевіряє pull requests через FrogBot.
• CI/CD — після пушу коду запускається збірка, артефакти зберігаються у JFrog Artifactory, а потім перевіряються на вразливості та ліцензії за допомогою JFrog Xray.
• Розповсюдження — тільки перевірені компоненти потрапляють у продакшн через JFrog Distribution.
• Контроль на кожному етапі — цифрові підписи, логування, автоматизація, контроль версій.

Тепер ці ж підходи JFrog застосовує і до ШІ.

ШІ = Програмне забезпечення?

У регіоні Азії моделі ШІ — це ті самі програмні артефакти, тільки з іншими нюансами. І якщо вже створено реєстр для звичайного ПЗ, то логічно використовувати його і для моделей штучного інтелекту.

Один із ключових інструментів — ML-BOM (Machine Learning Bill of Materials):

• Подібно до SBOM, він показує всі залежності та складники моделі ШІ.
• Враховує не тільки саму модель, а й дані для тренування — їх походження, етичність, наявність упереджень і навіть ліцензії.

JFrog вміє перевіряти:

• Чи не порушує модель політики безпеки
• Чи не має прихованих викликів інших моделей
• Чи можна використовувати модель у регульованих галузях (фінанси, охорона здоров’я, урядовий сектор)

Навіщо це компаніям?

Ринок ШІ стрімко розвивається, і компанії готуються до нової хвилі — agentic AI, коли штучний інтелект сам ініціює дії та взаємодіє із зовнішніми системами. Особливо активний цей процес у фінансах, ритейлі та девелоперських інструментах.

Щоб бути готовими, компанії вже зміцнюють свої SecOps-команди, автоматизують контроль і впроваджують нові стандарти.

JFrog, зі свого боку, зробив важливий крок — придбав Qwak AI, який тепер став JFrog ML. Завдяки цьому з’явилися можливості:

• A/B тестування моделей;
• моніторинг продуктивності у реальному часі;
• експерименти з гіперпараметрами;
• контроль витрат на інференс.

Один інструмент замість десятків

JFrog позиціонує себе як єдину платформу, яка поєднує:

• IDE (типу VS Code),
• сховища коду (GitHub, GitLab),
• Репозиторії ШІ (Hugging Face, Nvidia),
• та всі проміжні етапи розгортання.

Таким чином зникає потреба в десятках окремих рішень, які часто не інтегруються одне з одним.