Nagli uspon umjetne inteligencije (AI) u razvoj softvera i DevSecOps procese donosi hrvatskom IT sektoru neviđene prilike za ubrzanje inovacija, ali istovremeno i nove, složene sigurnosne izazove. Od integracije AI pomoćnika za kodiranje, poput Anthropic Claude Code, s platformama tipa GitLab Duo Agent, do automatiziranog upravljanja artefaktima, mijenja se način na koji se softver stvara i isporučuje. Za hrvatske tvrtke ključno je razumjeti kako ove promjene utječu na sigurnost opskrbnog lanca softvera i kako se na njih učinkovito pripremiti.
Hrvatske tvrtke, posebno one u reguliranim industrijama, suočavaju se s rastućim pritiskom da osiguraju integritet i sigurnost svog softverskog opskrbnog lanca. S AI-jem koji automatski dodaje ovisnosti iz javnih repozitorija, povećava se rizik unošenja zlonamjernih ili ranjivih paketa u buildove. Taj je problem nedavno istaknut otkrićem ranjivosti ConfigPoisoning u DeepSeek-Reasonix Studio, koja je omogućavala daljinsko izvršavanje koda. Takvi incidenti služe kao podsjetnik da alati namijenjeni ubrzanju razvoja mogu uvesti neočekivane rizike ako nisu pravilno osigurani i nadzirani.
Jedna od ključnih preporuka za hrvatske tvrtke je uvođenje robusnog „Dependency Firewall-a“ (vatrozida ovisnosti). Ovaj alat, koji može blokirati rizične pakete prije nego što se uključe u buildove, postaje neophodan element moderne obrane. Na taj način se aktivno sprječava da potencijalno zlonamjerne komponente dospiju u interne sustave, a potom i u produkcijsko okruženje. Konsolidirana rješenja za upravljanje artefaktima, poput GitLab Artifact Central, dodatno pomažu u rješavanju problema fragmentacije repozitorija i osiguravaju dosljednost i pouzdanost svih softverskih komponenti, što je posebno važno za hrvatske tvrtke koje imaju opsežna i heterogena IT okruženja.
Drugi izazov leži u upravljanju modularnim pristupom autorizaciji i ovlastima unutar internih GRC (Governance, Risk, and Compliance) alata. Kao što je opisano u nedavnom primjeru s Django GRC aplikacijom, ispravno postavljanje pristupa na razini modula je kritično, posebno kada alat služi različitim timovima s različitim razinama osjetljivosti podataka. Za hrvatske tvrtke, koje često moraju ispunjavati stroge regulative (npr. GDPR), ključno je imati detaljnu kontrolu nad time tko ima pristup kojim podacima i funkcijama. Transparentnost i granularne ovlasti temelj su za učinkovito upravljanje rizikom i usklađenost s propisima.
S obzirom na brzi razvoj AI i njezinu integraciju u DevSecOps, neophodno je da hrvatske organizacije usvoje strategiju „Security by Design“ (sigurnost po dizajnu) za sve svoje procese obogaćene AI-jem. To znači proaktivnu procjenu rizika povezanih s upotrebom AI pomoćnika za kodiranje, implementaciju automatiziranih kontrola kvalitete koda i sigurnosnih skeniranja te kontinuirano praćenje cjelokupnog opskrbnog lanca. Na kraju, važno je educirati programere i sigurnosne timove o novim vrstama prijetnji koje AI donosi.
Zaključno, AI i automatizacija mijenjaju pravila igre u DevSecOps-u. Za hrvatske tvrtke koje žele ostati konkurentne i istovremeno zaštititi svoju digitalnu imovinu, ključno je ulagati u prave tehnologije i procese za osiguranje opskrbnog lanca softvera. Integracija Dependency Firewall-a i centraliziranog upravljanja artefaktima u GitLab ekosustav je put naprijed.