Augmenter nos pipelines SecDevOps sur Azure avec des agents IA (2/2)

Ce que nous augmentons (en termes simples)

Nous travaillons avec Azure DevOps et Azure Cloud depuis assez longtemps pour connaître cette vérité: nos pipelines produisent déjà les données/réponses dont nous avons besoin, mais ils les cachent dans des journaux, des métriques et des alertes répartis dans les outils. Les agents de l’IA nous aident à assembler cette histoire. Dans cet article, nous partageons un modèle simple et concret que nous utilisons chez JPSoftWorks pour augmenter SecDevOps sur Azure avec des agents qui surveillent, corrèlent et conseillent, sans gêner l’équipe.

Où l’agent se branche

Notre base de référence nous semble familière : Azure Repos ou GitHub, Azure Pipelines pour CI/CD, portes de sécurité pour SCA/SAST/DAST et déploiements d’atterrissage dans Azure Kubernetes Service (AKS) ou Azure App Service. L’observabilité réside dans Azure Monitor et Application Insights, Defender pour le cloud et Microsoft Defender pour DevOps alimentant les signaux de risque. Cette pile est solide, mais les gens se noient toujours dans l’information. La couche d’agent renverse le scénario en faisant trois choses pour nous:

1. Enrichir : Capturez les sorties du pipeline, les journaux et les résultats de sécurité; ajoutez du contexte comme les validations récentes, les différences de dépendance, la dérive de l’infrastructure et les tickets de modification.
2. Corréler : Relier les symptômes aux causes probables. Par exemple, associez un pic de temps de déploiement à un crochet Helm nouvellement ajouté, ou associez une augmentation des vulnérabilités faussement positives à une mise à jour de la règle d’analyse.
3. Conseiller : Proposer des actions qui s’adaptent à nos garde-fous. Il peut s’agir d’ouvrir automatiquement une PR pour resserrer une politique Azure, de suggérer un changement de parallélisme de test ou d’escalader un incident réel au bon canal d’équipe de service.

Nous plaçons l’agent d’IA sur le chemin d’événement qui existe déjà dans Azure :

• Ingestion : Azure Pipelines publie des artefacts et des journaux de build/test dans Azure Blob Storage; les données de télémétrie sont transmises à Log Analytics via Azure Monitor et Application Insights. Les signaux de sécurité arrivent de Defender pour le Cloud et de Defender pour DevOps.
• Bus : Nous reflétons les événements clés dans Event Hubs (ou Service Bus) pour garder l’agent découplé du pipeline (important).
• Runtime de l’agent : un service léger sur Azure Functions ou un conteneur dans AKS s’abonne à ces événements.
• Raisonnement + politiques : L’agent utilise nos invites (prompts), règles et playbooks internes, et lorsque nous avons besoin de capacités LLM, nous appelons Azure OpenAI avec un ancrage strict sur notre propre base de connaissances dans Azure AI Search ou un compte de stockage privé.
• Action : L’agent réécrit les commentaires dans Azure DevOps (fils de discussion PR, résumés de pipeline), crée des branches Git avec des correctifs, file des éléments de travail ADO ou publie des alertes annotées dans Teams. Pour les problèmes d’exécution, il peut ouvrir un incident Sentinel avec des preuves enrichies.

Ce que cela change pour l’observabilité

• Des journaux bruts aux récits : Au lieu de cinq alertes dans cinq outils, nous obtenons un récit : « Le déploiement a ralenti de 34% depuis le 20 août après l’ajout d’OWASP ZAP à l’étape de publication; envisagez de paralléliser les analyses ou de définir la portée des cibles.
• Sensibilisation aux tendances : L’agent suit les lignes de base mobiles. Lorsque le temps de construction augmente de 5% par semaine pendant trois semaines, nous en entendons parler avant de le sentir.
• Priorisation de la sécurité : Les résultats sont classés en fonction de l’exploitabilité, de l’exposition et du rayon d’explosion. Un chemin critique sur un code mort ne saute pas la file d’attente sur un support sur un service Internet.
• Boucles de rétroaction : L’agent teste ses propres conseils. Si la réduction de la conservation des journaux nuit aux médico-légaux, elle annule la recommandation et explique pourquoi.

Un plan simple dans Azure

Voici un diagramme minimal que nous utilisons pour expliquer le modèle aux équipes. (cliquez pour agrandir)

 

Comment nous l’exploitons en toute sécurité

• Les limites des données d’abord : l’agent ne voit que ce qu’il doit. Nous étendons les requêtes Log Analytics par service et nous acheminons les secrets via Key Vault. Les appels de LLM sont privés, et la consignation rapide et de réponse est effacée.
• Expliquez, puis agissez : les conseils sont par défaut; les actions nécessitent soit un runbook avec des types de changements préapprouvés, soit une approbation humaine explicite dans la vérification de la demande de tirage ou du pipeline.
• Connaissances versionnées : Les playbooks qui guident l’agent sont versionnés comme du code et validés dans des pipelines non producteurs.
• Contrôle des coûts : Nous regroupons les événements, utilisons la génération augmentée de récupération uniquement lorsque cela est nécessaire et mettons en cache le raisonnement préalable pour les problèmes répétés.

Cas d’utilisation du jour 1:

1. Détecteur de dérive de pipeline : Alertez lorsque l’ordre des étapes, les conditions ou les budgets de temps changent considérablement; ouvrez un PR pour rétablir les normes.
2. Réducteur de bruit pour les analyses de sécurité : regroupez les doublons, supprimez les familles connues et reclassez-les par chemins d’exposition découverts à partir d’Azure Resource Graph.
3. Chien de garde SLO : surveillez les budgets d’erreurs à partir d’App Insights; si le taux d’utilisation dépasse la politique, l’agent met en pause les déploiements risqués et propose un retour en arrière avec des liens vers des traces défaillantes.
4. Coach en risque de dépendance : Lorsqu’un nouveau colis atterrit, l’agent vérifie les fenêtres de support et les vulnérabilités transitives, puis propose une solution de rechange ou une stratégie d’épinglage plus sûre.

Conclusion : nous conservons notre pile Azure existante. Nous ajoutons simplement un agent qui écoute plus attentivement, relie les points plus rapidement et nous pousse à prendre de meilleures décisions.