DevSecOps Sentinel: GenAI-Driven Agentic Workflows for Comprehensive Supply Chain Security
Notice bibliographique
Résumé
A growing number of security challenges are born out of the complexity of modern software supply chains that span microservices, containerization, and cloud-native architectures. The increasing rate of new cyber-threats, and the need to quickly deploy software updates after a security incident, typically outpaces traditional DevSecOps security practices. In this paper, we propose a novel DevSecOps Sentinel system, which employs Generative AI (GenAI) driven agentic workflows to improve software supply chain security holistically. In this paper, we elaborate on the architecture of DevSecOps Sentinel: by integrating cutting-edge GenAI models, and by deploying intelligent agentic workflows. Then we dive into how the system impacts our software development life cycle from code writing to production and beyond. Our results indicate that agentic workflows powered by GenAI are a viable method to tackle the intricate security issues of modern software supply chains. Integrating the analysis capability of AI and marrying this with the strengths that come from agentic systems, DevSecOps Sentinel reveals a way forward for organizations seeking to strengthen their security profile in an ever more hostile digital world - to build better software — faster, safer, and reliable.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».