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全新原生集成助力企业借助端到端软件供应链的可视性、治理和安全性，高效地交付 ML 应用程序

眼下，人工智能（AI）和机器学习（ML）等赛道被热议，已经成为了习惯。事实上，在DevOps领域，与之相关的话题更是备受瞩目。随着科技不断演进，这三个领域的融合对于企业的数字化转型和多层次的创新发挥着越来越重要的作用。

网络威胁变幻莫测，最近备受瞩目的开源软件安全事件（如 log4Shell、Solar Winds、Colors and Fakers 等）及其对全球数以千计公司造成的灾难性影响，凸显了企业目前在强化数字环境方面所面临的挑战。

今日，如果听到许多领域的企业正在加大举措，推进DevOps在实际业务中的实践，再也不会令人惊讶。显而易见，这样的形势正是源于企业紧迫的业务需求，DevOps的实施已经写入了企业的发展宝典。

新年立下新志向，开启新征程。对于 CISO 和 CSO们来说，这也意味着他们能够借此机会打造能把自身企业安全作为优先考量的解决方案。

随着AI应用的规模不断扩大以及大语言模型（LLM）的商品化，开发者越来越多地承担起将人工智能（AI）和机器学习（ML）模型与软件更新或新软件一起打包的任务。

JFrog软件供应链平台的全新安全、DevOps和MLOps功能

助力企业从代码到运行时都能放心地构建和发布软件

创新型业务框架助力合作伙伴有效提供DevOps和DevSecOps解决方案，

帮助企业更好地构建与保障软件供应链

事实证明，生成式AI在许多相对基础的用例中已发挥作用，但是当它需要在技术方面给予更多指导时，表现又如何呢？

管理安全漏洞并非易事，这不仅是因为漏洞可能很难被发现，还因为漏洞类型繁多。