Artikel Unggulan

Validasi file upload berbasis ekstensi dan Content-Type header mudah dimanipulasi penyerang. Artikel ini membahas hardening endpoint Spring Boot menggunakan inspeksi magic byte via Apache Tika langsung dari InputStream, mitigasi path traversal, konfigurasi batas request, dan unit testing file palsu.

Panduan praktis menghubungkan coding agent ke Vercel MCP melalui OAuth, membatasi scope, dan membaca konteks deployment untuk diagnosis build. Artikel ini juga membahas audit, guardrail, troubleshooting, verifikasi, dan pencabutan akses.

Panduan praktis membangun bot AI di Slack dengan OAuth least privilege, verifikasi request, pemrosesan event idempoten, dan pencegahan respons ganda. Artikel ini juga membahas isolasi workspace, audit output, human review, kill switch, serta fallback ketika model atau Slack API gagal.

Artikel ini membahas cara merancang workflow CI untuk audit keamanan multi-tahap dengan temuan machine-readable yang dapat diverifikasi independen. Fokusnya pada arsitektur pipeline, output JSON/Markdown, approval gate, artefak audit, dan DX agar audit cepat tanpa menghambat delivery.

Artikel ini membahas cara mengaudit desain kontrak webhook agar aman terhadap retry, duplikasi, event out-of-order, dan kegagalan verifikasi. Fokusnya pada kontrak API, idempotensi, observability, dan checklist penerimaan integrasi yang bisa dipakai tim backend maupun reviewer API.

AI coding assistant bisa mempercepat delivery, tetapi hasilnya tetap harus diperlakukan seperti kontribusi kode biasa: diverifikasi, diuji, dan direview. Artikel ini membahas checklist CI/CD praktis untuk memvalidasi output AI sebelum merge, lengkap dengan pipeline sederhana, strategi fail-fast, approval manual, dan metrik DX.

Artikel ini membahas studi kasus backend ketika patch vulnerability yang benar justru ditolak sistem approval otomatis berbasis AI/rules engine, lalu 20 hari kemudian memicu kerugian besar. Fokusnya ada pada gejala nyata, langkah investigasi berurutan, reproduksi lokal, root cause teknis, dan guardrail agar patch keamanan tidak tertahan lagi.

Masalah utama penggunaan AI di tim engineering bukan apakah kode ditulis manual atau dengan AI, tetapi apakah proses review dan CI cukup kuat untuk menahan perubahan berisiko. Artikel ini membahas policy praktis, level penggunaan AI, checklist PR, label, ownership, dan gate CI agar tim tetap cepat tanpa menurunkan kualitas rilis.

Saat tim makin sering menerima kode dari AI atau non-technical builder, CI/CD perlu berfungsi sebagai guardrail, bukan sekadar formalitas. Artikel ini membahas pipeline ringan namun efektif: format check, lint, type check, unit test, secret scan, dependency audit, preview environment, dan checklist review PR dengan contoh alur GitHub Actions.