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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。

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。

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。

DevOps 团队、ML 工程师和数据科学家现可放心地存储、保障、治理和管理AI组件，包括业界首个检测恶意ML模型的平台

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

业务成功的关键驱动力在于企业开发和交付软件的速度。团队任务是不断寻找尽可能高效的工作新方法，通常会借助开源库和组件来加快交付速度。事实上，有研究表明市场上多达 97% 的应用程序都使用开源软件。

使用JFrog软件供应链平台的公司显著加快软件交付时间、降低隐性成本、增加工作效率，在不到六个月的时间内可实现约 2000万美元的投资回报

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。