主要观点：通过关键的Trivy SBOM 生成修复（PR #9224）可扩展为企业 GenAI 驱动平台，实现全面 DevSecOps 自动化和数百万成本节省，从核心依赖解析改进到企业规模 AI 驱动漏洞情报进行探索。
关键信息：

• 介绍了 Trivy 中跨结果依赖解析的基础问题及解决方案，从破碎的 UUID 到正确的 PURLs，为企业规模 AI 分析创建数据质量。
• 阐述了扩展到企业 DevSecOps 的技术架构，包括增强的 SBOM 智能管道、GenAI 增强的依赖分析、CI/CD 集成等。
• 强调 DevSecOps 集成中的安全政策，如基于 SBOM 的安全策略和实时漏洞响应。
• 提及企业实施的技术组件，如用于扩展的微服务架构、性能指标和监控。
• 进行了量化的业务影响分析，包括自动化指标收集和技术投资回报率计算。
• 规划了技术实施路线图，分阶段进行核心平台搭建、增强 AI 能力和企业优化。
  重要细节：
• 在技术架构部分，详细说明了 GitLab CI 管道中各阶段的任务和配置，以及各种工具和模型的使用。
• 安全政策部分展示了如何使用增强的 SBOM 数据进行政策驱动的安全自动化和零日漏洞响应。
• 技术组件部分给出了 Kubernetes 部署的具体配置和性能监控指标的定义。
• 技术实施路线图阶段 1 包括基础设施设置和集成点的配置，阶段 2 引入了高级预测模型，阶段 3 实现了高级分析和报告。