Pourquoi la détection des logiciels malveillants est importante
Les outils de détection de logiciels malveillants ne sont plus une option, ils sont indispensables pour toute équipe DevOps développant des logiciels sécurisés. Si la plupart des discussions se concentrent encore sur la détection des menaces dans les packages open source, la réalité est que les logiciels malveillants peuvent se cacher partout : dans votre code source, vos scripts de compilation, votre infrastructure en tant que code, ou même… CI/CD C'est pourquoi les équipes modernes ont besoin d'outils de prévention des malwares plus performants et d'outils d'analyse des malwares qui comprennent le fonctionnement réel du DevOps.
Aujourd'hui, les attaquants ne se contentent plus d'injecter du code malveillant dans les bibliothèques. Ils détournent les flux de travail tout au long de la chaîne d'approvisionnement logicielle. CrowdStrike Des recherches ont révélé que 45 % des attaques contre la chaîne d'approvisionnement des logiciels impliquent désormais CI/CD systèmes, et pas seulement dépendances vulnérables. BleepingComputer et Laboratoire de sécurité GitHub ont également signalé une recrudescence des actes malveillants pull requests, où les attaquants soumettent du code de porte dérobée via des forks et des PR.
Des chercheurs de Google et de SentinelOne ont observé des logiciels malveillants qui usurpent l'identité d'agents de compilation ou exploitent des scripts d'automatisation pour s'installer discrètement et durablement dans le système. pipeline. Sécuriser uniquement vos dépendances ne suffit plus.
Ainsi, lors de l'évaluation des outils de détection de logiciels malveillants pour votre DevSecOps pipelineLa question pertinente est donc la suivante : cet outil protège-t-il uniquement au niveau des dépendances, ou surveille-t-il tout, du code au cloud ?
Comparatif rapide : Les 5 meilleurs outils de détection de logiciels malveillants
| Outil | SDLC Territoire desservi | CI/CD Originaire | AI Code Security | Modèle de prix | Idéal pour |
|---|---|---|---|---|---|
| Xygéni | Intégrale (code vers cloud) | Oui | Oui (Inventaire IA) | À partir de $ 35 / mois | Les équipes DevSecOps ont besoin d'une couverture complète.pipeline prévention des logiciels malveillants |
| Laboratoires d'inversion | Artefacts post-compilation uniquement | Partiel | Non | Enterprise / coutume | Les équipes SOC se sont concentrées sur la validation binaire et des artefacts |
| Douille | Dépendances OSS uniquement | Oui (GitHub) | Non | Par utilisateur | Hygiène open source axée sur les développeurs |
| Aïkido | OSS + conteneurs/IaC | Oui | Non | À partir de 300 $/mois (10 utilisateurs) | Équipes de sécurité applicative de taille moyenne souhaitant une couverture étendue |
| Véracode | Dépendances OSS (via Phylum) | Oui | Non | Enterprise / coutume | Forte exigence de conformité enterprises avec un investissement Veracode existant |
Fonctionnalités essentielles à rechercher dans les outils de détection de logiciels malveillants
Lors du choix d'un outil d'analyse de logiciels malveillants, ne vous contentez pas d'une simple analyse. Privilégiez un ensemble de fonctionnalités adapté aux méthodes de travail de votre équipe et aux modes opératoires réels des attaquants.
Capacités de numérisation complètes
L'outil doit inspecter chaque couche de votre application, du code source aux binaires en passant par les packages open source. Les outils d'analyse de logiciels malveillants performants détectent les menaces qui échappent aux scanners traditionnels en analysant des schémas inhabituels ou des charges utiles cachées.
Sans couture CI/CD Intégration :
Votre outil de prévention des logiciels malveillants devrait se connecter à votre CI/CD pipelines, numérisation automatique pendant pull requests, construit ou déploie, fournissant un retour d'information sans ralentir la vélocité DevOps.
Priorisation et évaluation contextuelle des risques
Les outils qui prennent en charge l'évaluation de l'exploitabilité ou de l'accessibilité réduisent le bruit en indiquant quelles menaces sont réellement dangereuses dans votre environnement, afin que votre équipe puisse se concentrer sur l'essentiel.
Réputation des packages et renseignements sur les menaces
Les outils de détection de logiciels malveillants les plus performants s'appuient sur des flux de données de menaces mondiaux et sur les scores de réputation des packages. Ces éléments permettent de repérer rapidement les composants suspects, avant même la publication des CVE officielles.
Surveillance et alertes en temps réel
Qu’une dépendance malveillante soit ajoutée manuellement ou via un paquet compromis, votre équipe doit être alertée immédiatement, avant que le problème ne se propage.
Correction et mise à jour automatisées
Les meilleurs outils de prévention des logiciels malveillants vont au-delà des simples alertes. Ils proposent une mise en quarantaine automatique, des suggestions de correctifs ou bloquent le déploiement de code dangereux, simplifiant ainsi le processus de réponse.
Intuitif Dashboards et rapports
Recherchez des plateformes qui offrent des services clairs dashboards, cartes thermiques des risques et fonctions intégrées SBOM Ce support simplifie les audits, améliore la production de rapports et aide les développeurs à comprendre et à résoudre plus rapidement les menaces.
Outils de détection de logiciels malveillants pour DevSecOps en 2026
1. Xygeni : Complet-Pipeline Protection contre les logiciels malveillants conçue pour le DevSecOps
Aperçu : Xygeni n'est pas un simple scanner. C'est une plateforme de sécurité applicative tout-en-un conçue pour détecter et prévenir les logiciels malveillants à chaque étape du cycle de vie de votre développement logiciel. Alors que de nombreux outils se concentrent uniquement sur les packages tiers, Xygeni protège votre code source. CI/CD pipelines, infrastructure, composants de code générés par l'IA et artefacts de construction — bref, l'ensemble de votre environnement : systèmes, infrastructure, composants de code générés par l'IA et artefacts de construction. SDLC.
La détection des logiciels malveillants est intégrée nativement à la plateforme Xygeni ; aucun plugin externe, synchronisation tierce ou intégration différée n’est requis. Tout fonctionne en temps réel et s’adapte à votre infrastructure DevOps. pipeline, que vous déployiez une fois par semaine ou que vous publiiez des mises à jour quotidiennement.
Xygeni prend également en charge à la fois les solutions SaaS et on-premise des déploiements qui offrent aux équipes la flexibilité de choisir ce qui convient le mieux aux exigences de conformité ou aux préférences d'infrastructure.
Fonctionnalités clés
Détection native des logiciels malveillants sur l'ensemble de la pile technologique : Xygeni propose des outils de prévention des logiciels malveillants entièrement intégrés, combinant analyse statique, analyse comportementale et détection d'anomalies en temps réel, sans dépendre de moteurs tiers.
Full SDLC Couverture, du code au cloud : Xygeni analyse chaque couche de votre pile logicielle : code source, dépendances open source, tâches de compilation, IaC modèles, conteneurs et événements d'infrastructure. Si un logiciel malveillant est caché dans un commit, injecté dans le CI ou intégré lors du packaging, il est signalé tôt.
Inventaire du code IA : À mesure que le développement assisté par l'IA devient standardLa fonctionnalité d'inventaire IA de Xygeni identifie et suit les composants de code générés par l'IA au sein de votre base de code. Les équipes de sécurité peuvent ainsi voir ce que Copilot, Cursor et autres outils similaires introduisent dans votre logiciel et vérifier si ces composants respectent vos politiques de sécurité.
Pare-feu et bouclier de dépendance : Le pare-feu de dépendances de Xygeni évalue et bloque automatiquement les paquets open source à risque avant leur intégration à votre projet. pipelineLa couche Shield ajoute une couche de contrôle proactive empêchant les dépendances malveillantes ou non conformes aux politiques connues d'atteindre votre environnement.
Surveillance du registre et alerte précoce : Xygeni surveille en permanence npm, PyPI et Maven afin de détecter les nouveaux logiciels malveillants publiés, y compris ceux qui ne sont pas encore répertoriés dans les bases de données CVE. Votre équipe bénéficie ainsi d'un avantage précieux en matière d'anticipation des menaces émergentes.
Blocage contextuel : Xygeni bloque automatiquement les dépendances compromises, les flux de travail suspects et les scripts d'installation malveillants avant qu'ils ne puissent causer des dommages. Cela réduit le tri manuel et accélère la réponse.
Pipeline Surveillance des anomalies : Xygeni observe le comportement en temps réel de votre CI/CD pipelines. S'il détecte des écritures de fichiers non autorisées, une utilisation abusive d'identifiants ou une exfiltration de jetons, il génère des alertes avec un contexte complet, permettant aux équipes d'agir immédiatement et en toute confiance.
Expérience DevOps native : La plateforme s'intègre nativement à GitHub, GitLab, Bitbucket, Jenkins et autres outils clés. Les développeurs bénéficient d'une visibilité en temps réel. pull request retour d'information, tandis que les équipes de sécurité bénéficient pleinement pipeline visibilité, sans ralentir le cycle de livraison.
SaaS ou On-Premise Déploiement: Que vous ayez besoin de la vitesse du cloud ou du contrôle sur site, Xygeni s'adapte à votre modèle de déploiement, ce qui le rend idéal pour les équipes agiles et les environnements réglementés. enterprises.
(I.e. Prix
- Débute à $ 35/mois pour plateforme tout-en-un complète sans frais supplémentaires pour les fonctionnalités de sécurité de base.
- Inclut: outils de détection de logiciels malveillants, outils de prévention des logiciels malveillants et outils d'analyse des logiciels malveillants à travers SCA, SAST, CI/CD sécurité, analyse des secrets, IaC numérisation et protection des conteneurs.
- Aucune limite cachée ni frais surprise
- De plus, des formules tarifaires flexibles sont disponibles pour s'adapter à la taille et aux besoins de votre équipe, que vous soyez une start-up dynamique ou une entreprise soucieuse de sa sécurité. enterprise.
- En résumé : Xygeni est le seul outil de cette liste qui couvre l'intégralité du processus. SDLC nativement (à partir du code source et CI/CD pipelines aux conteneurs, IaC, et maintenant du code généré par l'IA) ce qui en fait le choix le plus efficace pour la prévention de bout en bout des logiciels malveillants dans les environnements DevSecOps.
2. ReversingLabs : Analyse binaire des artefacts de pré-publication
MarchéReversingLabs est un outil spécialisé de détection de logiciels malveillants conçu pour analyser les artefacts logiciels compilés. Il se concentre sur les étapes post-compilation, en analysant les binaires, les conteneurs et les packages de déploiement à l'aide d'outils d'analyse de logiciels malveillants avancés. Cela en fait un outil idéal comme dernier point de contrôle avant la mise en production d'un logiciel.
Sa plateforme, Spectra Assure, utilise l'inspection binaire assistée par l'IA et une base de données de renseignements sur les menaces contenant plus de 422 milliards de fichiers. Elle peut ainsi détecter les logiciels malveillants dissimulés et les altérations dans les artefacts, même en l'absence de code source. Bien qu'elle fonctionne parfaitement avec des référentiels d'artefacts comme JFrog, elle ne propose pas d'outils de prévention des logiciels malveillants intégrés au code ou détectés à un stade précoce.
Caractéristiques principales:
- Analyse des logiciels malveillants au niveau binaire : Effectue une inspection approfondie des artefacts compilés à l'aide d'un déballage binaire propriétaire et d'une analyse statique.
- Flux de renseignements sur les menaces importantes : Identifie instantanément les composants malveillants en les comparant à l'une des plus grandes bases de données de réputation de fichiers au monde.
- Intégration du référentiel d'artefacts : Analyse les packages, les pots et les conteneurs à l'intérieur de référentiels tels que JFrog Artifactory ou Sonatype Nexus.
- Blocage des attaques de la chaîne d'approvisionnement : Arrête les artefacts compromis ou falsifiés en mettant en quarantaine les menaces avant leur publication.
- Validation des logiciels tiers : Aide à vérifier les logiciels des fournisseurs sans avoir besoin de code source en analysant directement les binaires.
Inconvénients :
- Non SDLC-Balayage de scène : N'analyse pas le code source, les dépendances open source ou IaC plus tôt dans le cycle de développement.
- Non centré sur le développeur : Il manque des intégrations IDE et des flux de travail axés sur les développeurs, ce qui limite la visibilité en temps réel pendant le développement.
- Configuration complexe et Enterprise Prix : Nécessite un contact commercial pour la tarification et la configuration. Cette solution est conçue pour les grandes équipes SOC plutôt que pour les environnements DevOps en constante évolution.
(I.e. Prix:
- Enterprise tarification basée sur le volume et les fonctionnalités de l'artefact.
- Aucun plan public disponible. Contactez le service commercial pour obtenir un devis.
3. Socket : outils de détection de logiciels malveillants
Aperçu : Socket est un outil de détection de logiciels malveillants destiné aux développeurs et qui se concentre sur une couche critique de la chaîne d'approvisionnement logicielle : les dépendances tierces. Plutôt que d'analyser l'intégralité de votre environnement, Socket se concentre sur une couche critique de la chaîne d'approvisionnement logicielle. SDLCSocket se concentre sur l'identification des comportements à risque dans les paquets open source. Il surveille en permanence des écosystèmes comme npm, PyPI et Go, et signale les comportements suspects tels que l'accès au système de fichiers, la logique obscurcie ou les appels réseau dissimulés dans les scripts d'installation.
Il est important de noter par ailleurs que Socket ne fournit pas d'outils d'analyse de logiciels malveillants pour votre code personnalisé. CI/CD pipelines, ou infrastructure en tant que code (IaC) configurations. Par conséquent, bien qu'il soit très efficace pour analyser les bibliothèques open source, les équipes recherchant des outils de prévention des logiciels malveillants de bout en bout devront le combiner avec des plateformes plus complètes qui protègent chaque étape du développement.
Caractéristiques principales:
- Analyse des dépendances basée sur le comportement : Avant toute chose, Socket évalue le comportement d'un paquet, et non seulement les métadonnées qu'il déclare. Il signale l'installation hooks, une utilisation suspecte des API et des signes d'exfiltration ou d'abus de privilèges, aidant ainsi les développeurs à détecter les logiciels malveillants cachés dans les composants open source.
- GitHub Pull Request Protection: De plus, Socket s'intègre à GitHub pour analyser pull requests en temps réel. Il empêche par défaut la fusion de packages risqués, offrant ainsi une couche de défense proactive directement intégrée au flux de travail des développeurs.
- Flux de logiciels malveillants en temps réel : De plus, Socket maintient un flux en temps réel des nouveaux logiciels malveillants découverts dans les registres open source. Ainsi, les développeurs sont alertés si un package de leur projet est compromis, ce qui permet une réponse plus rapide aux incidents.
- Interface conviviale pour les développeurs : L'outil CLI simple de Socket, web dashboardLes alertes Slack sont conçues pour les développeurs. Cette simplicité d'utilisation réduit les frictions et évite de surcharger les équipes avec des alertes peu prioritaires ou des informations superflues.
- Enterprise-Pare-feu de dépendance prêt : Pour les équipes plus importantes, Socket propose des politiques personnalisables permettant de bloquer automatiquement les paquets contenant des logiciels malveillants connus, garantissant ainsi un contrôle à l'échelle de l'organisation sur l'hygiène des dépendances.
Inconvénients :
- Focus étroit sur les dépendances : Bien que Socket excelle dans l'analyse des paquets tiers, il n'analyse pas le code propriétaire. CI/CD pipelines, conteneurs ou IaC fichiers. Cela laisse des étapes clés du SDLC non protégé, sauf s'il est complété par d'autres outils de détection de logiciels malveillants.
- La couverture de l'écosystème continue de s'étendre : À la mi-2025, son support le plus important concerne JavaScript et Python. Parallèlement, les écosystèmes comme Java (Maven) ou Ruby restent partiellement pris en charge ou en cours de développement.
- Premium Fonctionnalités derrière Paywall : Plusieurs fonctionnalités essentielles, telles que le blocage automatisé, les contrôles à l'échelle de l'organisation et l'analyse approfondie des packages, nécessitent un abonnement payant. Les organisations doivent en tenir compte lors du déploiement à grande échelle sur plusieurs équipes ou projets.
- Pas une solution AppSec complète : Bien que Socket joue un rôle important dans les outils de prévention des logiciels malveillants pour la chaîne d'approvisionnement, il ne s'agit pas d'une plateforme complète. Les équipes ont toujours besoin d'outils d'analyse de logiciels malveillants supplémentaires pour sécuriser la chaîne. pipelines, builds et bases de code de manière holistique.
(I.e. Prix:
- Socket utilise un modèle de tarification par utilisateur pour premium d’APOB.
- Les équipes doivent planifier les budgets en fonction du nombre d’utilisateurs et de la manière dont l’outil sera déployé dans les projets.
4. Aikido : outils de détection de logiciels malveillants
Aperçu : Aikido Security propose une plateforme AppSec unifiée intégrant des outils de détection de logiciels malveillants à sa solution globale. Ses fonctionnalités les plus performantes se concentrent sur les écosystèmes de packages open source, notamment npm et PyPI. Au lieu de se fier uniquement aux vulnérabilités connues, Aikido utilise une analyse statique basée sur l'IA pour détecter les logiciels malveillants avant qu'ils ne soient signalés publiquement. Par exemple, il signale les packages contenant du code obscurci, des scripts post-installation ou des comportements suspects, souvent liés au vol d'identifiants ou à l'exfiltration de données.
De plus, Aikido se connecte aux flux de travail des développeurs via des plugins IDE et CI/CD Cette plateforme offre un système de détection précoce des importations à risque. Cependant, bien qu'elle garantisse une couverture complète de la chaîne d'approvisionnement, ses outils de prévention des logiciels malveillants se concentrent principalement sur les dépendances tierces. Par conséquent, les organisations recherchant des outils d'analyse de logiciels malveillants plus complets, couvrant l'ensemble de la chaîne, doivent se tourner vers des solutions plus adaptées. SDLC il faudra peut-être l’associer à des solutions complémentaires.
Fonctionnalités clés
- Détection de logiciels malveillants zero-day dans les registres : Aikido analyse les nouveaux paquets publiés sur les principaux registres comme npm et PyPI. Il évalue les modèles de code en temps réel et détecte rapidement les menaces de logiciels malveillants inconnus, souvent avant l'attribution d'une CVE.
- Intégration du flux de travail du développeur : Grâce aux plugins IDE et pull request Grâce aux vérifications, Aikido empêche l'introduction de paquets suspects dans le code source. De cette façon, il s'intègre au processus de développement sans ajouter de friction.
- Conteneur et IaC Numérisation des couches : Outre les packages de code, Aikido inspecte les images de conteneurs et les fichiers IaaS (Infrastructure as Code). Il recherche les logiciels malveillants intégrés, tels que les mineurs de cryptomonnaies ou les secrets codés en dur, susceptibles de compromettre les déploiements.
- Flux de renseignements en direct sur les logiciels malveillants : Aikido maintient un flux en direct des nouveaux paquets malveillants découverts. Ainsi, les équipes restent informées des menaces émergentes et peuvent réagir avant qu'elles ne s'aggravent.
Inconvénients
- Étroit SDLC Couverture: Bien qu'efficace pour surveiller les registres, Aikido n'analyse pas votre code source personnalisé, CI/CD pipelines, ou activité d'infrastructure pour les logiciels malveillants. Par conséquent, il passe à côté d'étapes importantes où les menaces peuvent émerger.
- Manque d'entonnoir de priorisation : Aikido fait remonter les alertes et les signaux d'alerte, mais ne fournit pas de système de priorisation pour aider les équipes à décider des correctifs à apporter en priorité. Sans ce filtrage, les développeurs pourraient être contraints d'évaluer manuellement les problèmes nécessitant une attention immédiate, ce qui ralentit le processus de réponse.
- Limites de l’écosystème linguistique : La prise en charge des écosystèmes autres que JavaScript et Python est encore en phase de maturation. Les équipes travaillant avec Java, Ruby ou .NET peuvent constater des lacunes dans la couverture du registre ou la profondeur de détection.
- Complexité de l'installation et de la configuration
En tant que plate-forme tout-en-un, l'Aïkido peut nécessiter un réglage pour éviter le bruit d'alerte, en particulier lors de l'activation de fonctionnalités telles que SAST or IaC numérisation parallèlement aux outils de détection de logiciels malveillants. - Premium Fonctionnalités nécessitant un abonnement
Bien que la détection de base soit disponible, de nombreuses fonctionnalités avancées, notamment l'automatisation des politiques et les contrôles à l'échelle de l'équipe, sont protégées par des plans payants.
💲 Tarification
- Commence autour de 300 $/mois pour 10 utilisateurs dans le cadre du forfait Basic.
- Les plans payants incluent la détection des logiciels malveillants, l'analyse des secrets, les vérifications de vulnérabilité, IaC/analyse des conteneurs, et CI/CD l'intégration.
- Tarification par utilisateur peut augmenter avec la taille de l'équipe ou des contrôles avancés.
- Encadrement Sur Mesure enterprise plans disponibles pour des déploiements à grande échelle.
5. Veracode : outils de détection de logiciels malveillants
Aperçu : Veracode a récemment amélioré son analyse de la composition logicielle en y ajoutant des outils de détection de logiciels malveillants. Il est important de noter que cette fonctionnalité est intégrée à un logiciel tiers. Plus précisément, en janvier 2025, Veracode a acquis le moteur d'analyse de logiciels malveillants de Phylum Inc. et a commencé à l'intégrer à son système existant. SCA produit. En conséquence, Veracode propose désormais une couche de base d'outils de prévention des logiciels malveillants en analysant les dépendances open source à la recherche de packages malveillants connus.
Cependant, cette fonctionnalité est strictement axée sur les bibliothèques open source et n'analyse pas votre code source, CI/CD des tâches, ou une infrastructure en tant que code pour les logiciels malveillants. Autrement dit, la détection des logiciels malveillants n'est pas native de la plateforme Veracode, mais plutôt superposée à ses SCA module utilisant le flux de données et la logique de pare-feu de Phylum.
Par conséquent, les équipes utilisant Veracode peuvent désormais bloquer les composants open source infectés lors de la résolution des dépendances. Cependant, il manque une analyse comportementale plus approfondie ou une détection d'anomalies, contrairement aux outils d'analyse de malware plus complets.
Fonctionnalités clés
- Plateforme AppSec tout-en-un : Veracode combine SAST, DAST et SCA dans un seul environnement, ce qui permet aux équipes de sécurité de gérer plus facilement les risques sur plusieurs applications.
- Gestion et conformité des politiques : Les équipes peuvent appliquer des règles de blocage des packages en fonction de leur gravité, de leur score CVE ou de leur type de licence. Cela permet aux organisations de s'aligner sur leurs politiques internes et externes. standards.
- Pipeline et SCM Intégrations: Prend en charge les analyses planifiées ou par build grâce à des intégrations avec Jenkins, GitHub, Bitbucket, etc. Cela offre des contrôles de sécurité pendant CI/CD sans effort manuel.
- Rapports prêts pour l'audit : Le moteur de reporting de Veracode facilite la supervision exécutive, les examens de conformité et les audits internes, en particulier dans les grandes entreprises. enterprise environnements.
Inconvénients
- Aucun moteur anti-malware natif : La détection des logiciels malveillants est limitée à Phylum SCA flux et ne couvre pas le code personnalisé ou l'infrastructure.
- Aucune détection de logiciel malveillant dans CI/CD Pipelines: Veracode ne scanne pas pipeline Les scripts, les exécuteurs de tâches ou les artefacts de construction pour les logiciels malveillants constituent un angle mort important dans la sécurisation de la distribution de logiciels modernes.
- Aucune détection d'anomalie ou basée sur le comportement
Les logiciels malveillants zero-day ou les menaces obscurcies peuvent contourner le scanner s'ils ne sont pas déjà catalogués dans les flux de menaces. - Commentaires limités des développeurs : Les résultats de l'analyse ne sont pas en temps réel et les intégrations dédiées aux développeurs (comme les plugins IDE ou les commentaires au niveau des relations publiques) sont minimes.
- Enterprise-Prix uniquement : Veracode ne propose pas d'offre gratuite. Les tarifs sont groupés et commencent à enterprise échelle, ce qui peut être restrictif pour les petites équipes.
(I.e. Prix:
- Encadrement Sur Mesure enterprise les prix commencent dans la fourchette des cinq chiffres par an.
- Les services groupés comprennent SAST, DAST, SCA, l'application des politiques et la détection limitée des logiciels malveillants.
- SCA et les fonctionnalités anti-malware ne sont pas proposées de manière autonome, et il n'y a pas d'essai public.
Pourquoi Xygeni est l'outil de prévention des logiciels malveillants le plus intelligent pour le DevSecOps
Bien que chaque fournisseur de cette liste offre quelque chose d'utile, Xygéni Xygeni se distingue comme l'outil de prévention des logiciels malveillants le plus complet pour sécuriser l'intégralité du cycle de vie du développement logiciel. Il va bien au-delà de l'analyse des dépendances open source. Il inclut des outils natifs de détection de logiciels malveillants qui inspectent le code source. CI/CD Flux de travail, conteneurs, infrastructure en tant que code et même composants de code générés par l'IA : Xygeni détecte les logiciels malveillants, qu'ils soient intégrés à une action GitHub, une image Docker ou injectés lors d'un processus de compilation, avant leur mise en production.
Il s'intègre également naturellement aux flux de travail DevOps existants (grâce à son intégration avec GitHub, GitLab, Bitbucket et Jenkins), offrant ainsi aux développeurs un accès instantané. pull request Les équipes de retour d'information et de sécurité sont au complet pipeline visibilité sans ralentir la livraison.
La couverture est un autre facteur de différenciation clé. Alors que la plupart des outils d'analyse de logiciels malveillants se concentrent uniquement sur les menaces liées aux dépendances, Xygeni offre une protection complète. SDLC: depuis l'écriture du code jusqu'à son déploiement final en production, y compris CI/CD emplois, IaC configurations, scripts de compilation et binaires tiers.
La flexibilité de déploiement est également intégrée. Xygeni est disponible en mode SaaS ou peut être déployé. on-premise, offrant un contrôle total en fonction des exigences de conformité ou des préférences en matière d'infrastructure.
Le modèle de tarification est transparent. Pour 35 $/mois, vous bénéficiez d'un accès complet à toutes les fonctionnalités de sécurité : SCA, SAST, détection de secrets, analyse de conteneurs, IaC securityInventaire IA et protection contre les logiciels malveillants en temps réel. Aucun frais par utilisateur, aucune limite d'utilisation, aucun frais caché.
Si vous recherchez une plateforme qui privilégie la sécurité sans freiner l'innovation, Xygeni est le choix le plus judicieux pour les équipes DevSecOps.
Questions fréquemment posées
Quel est le meilleur outil de détection de logiciels malveillants pour CI/CD pipelines?
Xygeni est le seul outil de cette liste doté d'une détection native de logiciels malveillants intégrée. CI/CD pipeline surveillance. Elle détecte les comportements anormaux en temps réel (notamment les écritures de fichiers non autorisées, l'utilisation abusive d'identifiants et l'exfiltration de jetons) directement au sein de votre système. pipeline, et pas seulement au niveau des dépendances.
Quelle est la différence entre la détection de logiciels malveillants et l'analyse de la composition logicielle ?SCA)?
SCA Ce système identifie les vulnérabilités connues des dépendances open source. La détection de logiciels malveillants va plus loin : elle recherche les codes malveillants intentionnellement exécutés, les scripts obfusqués, les comportements suspects et les altérations de la chaîne d’approvisionnement, y compris les menaces pour lesquelles aucune CVE n’a encore été attribuée.
Les logiciels malveillants peuvent-ils se cacher dans CI/CD pipelines?
Oui. Les attaquants ciblent de plus en plus les attaques. CI/CD systèmes via des actions GitHub malveillantes, des scripts de compilation compromis et des manipulations pipeline configurations. CrowdStrike a constaté que 45 % des attaques contre la chaîne d'approvisionnement logicielle impliquent désormais des configurations. CI/CD systèmes directement.
Ai-je besoin à la fois d'un outil de détection de logiciels malveillants et d'un SCA outil?
Dans la plupart des cas, oui, sauf si votre plateforme prend en charge les deux nativement. Des outils comme Socket ou ReversingLabs sont spécialisés dans une seule couche. Xygeni couvre les deux au sein d'une plateforme unifiée.
Quel est l'outil de détection de logiciels malveillants le plus abordable pour les équipes DevSecOps ?
Xygeni propose un accès complet à la plateforme à partir de 35 $/mois par contributeur. Socket et Aikido utilisent une tarification par utilisateur ou par paliers, dont le coût peut évoluer considérablement en fonction de la taille de l'équipe. ReversingLabs et Veracode sont… enterprise-uniquement sans affichage public des prix.
