Բաց կոդով վնասակար ծրագրերի սկաներները օգնում են կազմակերպություններին նույնականացնել վնասակար փաթեթները, խախտված կախվածությունները, հետին դռները, տրոյական ծրագրերը և ծրագրային ապահովման մատակարարման շղթայի հարձակումները, նախքան դրանք հասնեն արտադրական միջավայրեր: Քանի որ ծրագրային ապահովման մատակարարման շղթայի հարձակումները շարունակում են աճել, կազմակերպություններին անհրաժեշտ են անվտանգության գործիքներ, որոնք կարող են հայտնաբերել վնասակար վարքագիծը նույնիսկ այն դեպքում, երբ CVE գոյություն չունի:
Ավանդական խոցելիության սկաներները ստուգում են կախվածությունները հայտնի խոցելիության տվյալների բազաների համեմատ: Չնայած արդյունավետ են կատալոգացված թերությունների համար, դրանք հաճախ բաց են թողնում նոր հրապարակված վնասակար փաթեթները և զրոյական օրվա մատակարարման շղթայի հարձակումները: Այս ուղեցույցը համեմատում է 2026 թվականի լավագույն բաց կոդով վնասակար ծրագրերի սկաներները՝ գնահատելով վնասակար ծրագրերի հայտնաբերման տեխնիկան, software supply chain security կարողությունները, CI/CD ինտեգրացիաներ և իդեալական օգտագործման դեպքեր։
Արդյունաբերության վերլուծաբանները գնալով ավելի են գիտակցում, որ software supply chain security պահանջում է ավելին, քան պարզապես խոցելիության կառավարումը։ Ժամանակակից AppSec ծրագրերը ավելի ու ավելի են համատեղում վնասակար ծրագրերի հայտնաբերումը, ծրագրային ապահովման կազմի վերլուծությունը (SCA), Application Security Posture Management (ASPM), Եւ software supply chain security վերահսկման միջոցներ՝ ինչպես հայտնի խոցելիությունները, այնպես էլ դիտավորյալ չարամիտ բաղադրիչները հայտնաբերելու համար։
2026 թվականի լավագույն 5 բաց կոդով վնասակար ծրագրերի սկաներները
Համեմատական աղյուսակ. Բաց կոդով վնասակար ծրագրերի սկաներներ
| Գործիք | Հայտնաբերման մոտեցում | SDLC Ծածկույթ | CI/CD Ինտեգրում | Լավագույն For |
|---|---|---|---|---|
| Քսիգենի | ՄՄ-ով օժանդակվող վնասակար ծրագրերի հայտնաբերում, վարքային վերլուծություն, արհեստական բանականության անվտանգություն և արհեստական բանականության կառավարման համակարգ (AI-SPM) | Աղբյուրի կոդ, կախվածություններ, CI/CD, IaC, կոնտեյներներ, ծրագրային ապահովման մատակարարման շղթա և արհեստական բանականության աշխատանքային հոսքեր | Բնիկ վնասակար ծրագրերի firewall, pipeline guardrailsև քաղաքականության կիրառումը | Կազմակերպություններ, որոնք փնտրում են SDLC- լայնածավալ վնասակար ծրագրերից պաշտպանություն և software supply chain security |
| ReversingLabs | Երկուական մակարդակի խորը ստուգում սպառնալիքների հետախուզությամբ | Կառուցումից հետո՝ բինար ֆայլեր, կոնտեյներներ, արտեֆակտներ | Արտեֆակտների պահոցի ինտեգրում | Մեծ enterpriseնախնական թողարկման երկուական վավերացման կարիք ունեցող ֆայլեր |
| Կցորդիչ | Փաթեթի վարքային վերլուծություն տեղադրման ժամանակ | Միայն կախվածություններ՝ npm և PyPI հիմնական | GitHub PR ինտեգրացիա | Մշակողների վրա կենտրոնացած թիմեր, որոնք վերահսկում են բաց կոդով կախվածության վարքագիծը |
| Այկիդո | Փաթեթների կոդի ձևանմուշների արհեստական բանականության վրա հիմնված ստատիկ վերլուծություն | Կախվածություններ, կոնտեյներներ, IaCսահմանափակ SDLC | IDE պլագիններ և CI/CD Դարպասներ | Մշակողների թիմերը ցանկանում են զրոյական օրվա փաթեթների հայտնաբերում լայն AppSec-ի միջոցով |
| Վերակոդ | Ստատիկ և դինամիկ վերլուծություն՝ օգտագործելով SCA | Դիմումի կոդը և կախվածությունները | CI/CD pipeline ինտեգրում | Կարգավորման enterpriseհամապատասխանության վրա հիմնված AppSec ծրագրերով |
1. Xygeni. Բաց կոդով վնասակար ծրագրերի սկաներ
Տեսություն. Քսիգենի այս համեմատության մեջ միակ գործիքն է, որը միաժամանակ ներառում է վնասակար ծրագրերի հայտնաբերումը ծրագրային ապահովման մշակման կյանքի ցիկլի բոլոր շերտերում՝ ծրագրի կոդ, բաց կոդով կախվածություններ, CI/CD pipelines, IaC ֆայլեր, կառուցել արտեֆակտներ և կոնտեյներներ: Մինչդեռ մյուս գործիքները մասնագիտանում են մեկ փուլում, Xygeni-ն պաշտպանում է ամբողջը pipeline մեկ հարթակից:
Ի տարբերություն ավանդական բաց կոդով վնասակար ծրագրերի սկաներների, որոնք կենտրոնանում են միայն փաթեթների վերլուծության վրա, Xygeni-ն համատեղում է վնասակար ծրագրերի հայտնաբերումը, software supply chain security, Արհեստական ինտելեկտի անվտանգության կեցվածքի կառավարում (AI-SPM), CI/CD անվտանգությունը և կիրառման անվտանգության թեստավորումը մեկ հարթակում: Սա թույլ է տալիս կազմակերպություններին նույնականացնել վնասակար փաթեթները, վնասված կառուցվածքը pipelineարհեստական բանականության հետ կապված ռիսկերը և ծրագրային ապահովման մատակարարման շղթայի սպառնալիքները ամբողջ տարածքում SDLC.
Դրա վնասակար ծրագրերի հայտնաբերումը գերազանցում է օրինաչափությունների համապատասխանեցումը և CVE որոնումները: Xygeni-ն օգտագործում է սեփական ML-օգնությամբ շարժիչ՝ անհայտ վնասակար ծրագրեր հայտնաբերելու համար, ներառյալ զրոյական օրվա սպառնալիքները, որոնք չունեն հանրային CVE: Այն վերլուծում է նոր հրապարակված փաթեթները npm, PyPI, Maven և այլ գրանցամատյաններում իրական ժամանակում՝ ապահովելով վաղ նախազգուշացման համակարգ, որը նշում է կասկածելի փաթեթները և տեղադրում դրանք կարանտինում, նախքան դրանք մուտք գործեն: SDLCՀրատարակչի և կրիտիկականության վերլուծությունը գնահատում է փաթեթների հուսալիությունը պահպանողի հեղինակության պատմության և տարբեր հարթակների կրիտիկականության միավորների միջոցով՝ բացահայտելով այն ռիսկերը, որոնք միայն վարքային վերլուծությունը կարող է բաց թողնել։
Սեփականատիրական կոդի համար Xygeni-ն ստուգում է սկզբնական ֆայլերը՝ հետին դռների, տրոյական ծրագրերի և թաքնված սպառնալիքների, այդ թվում՝ CWE-506 (ներկառուցված վնասակար կոդ) օրինաչափությունների առկայության համար, ապահովելով, որ կոդի բազան մնա հուսալի՝ իր կողմից ներգրավվող կախվածությունների հետ մեկտեղ: Վնասակար ծրագրերի կախվածության firewall-ը գործում է որպես կանխարգելիչ պատնեշ՝ կանխելով վնասակար փաթեթների ներթափանցումը հավելվածներ, նախքան մշակողները նույնիսկ փոխազդեն դրանց հետ: Դուք կարող եք ավելին իմանալ... Արհեստական բանականության միջոցով գործող վնասակար ծրագրերի հայտնաբերում ծրագրային ապահովման մատակարարման շղթայում և ինչպես կարող է վնասակար կոդը վնաս պատճառել լրացուցիչ համատեքստի համար։
Առանցքային Նկարագրություն:
- Սեփական մեքենայական ուսուցման օժանդակությամբ շարժիչ, որը հայտնաբերում է անհայտ վնասակար ծրագրեր CVE-ի վրա հիմնված սպառնալիքների տվյալների բազաներից այն կողմ
- npm, PyPI, Maven և այլ գրանցամատյանների իրական ժամանակի մոնիթորինգ, ամեն օր նոր հրապարակված և թարմացված փաթեթների վերլուծությամբ
- Վաղ նախազգուշացման համակարգ՝ փաթեթների կարանտինով, որը նշում է կասկածելի բաղադրիչները նախքան դրանց մշակման աշխատանքային հոսքեր մտնելը
- Հրատարակչի և քննադատականության վերլուծություն, որը գնահատում է պահպանողի հեղինակությունը, պատմությունը և տարբեր հարթակների քննադատականության միավորները
- Վնասակար ծրագրերի կախվածության firewall-ը կանխարգելիչ կերպով կանխում է վնասակար փաթեթների ներթափանցումը հավելվածներ
- CWE-506-ին և դրան առնչվող օրինաչափություններին համապատասխանող ծրագրի կոդում հետին դռների, տրոյական ծրագրերի և թաքնված սպառնալիքների հայտնաբերում
- Pipeline և CI/CD անվտանգությունը հայտնաբերում է հակադարձ shell հրամաններ, վնասակար մատակարարներ և վնասակար ծրագրերի ներբեռնումներ pipeline սահմանումներ եւ այլն IaC Ֆայլեր
- Գործնականում կիրառելի վնասակար ծրագրերի վերաբերյալ տեղեկատվություն՝ օգտագործելով commit մանրամասներ, մշակողի տեղեկություններ, ժամանակային նշաններ և աուդիտի ամբողջական հետքեր
- Պատմական փաթեթների որոնում, որը հնարավորություն է տալիս մուտք գործել բաց կոդով փաթեթների վնասակար ծրագրերի գրառումներին, այդ թվում՝ գրանցամատյաններից հեռացվածներին, միջադեպերին արձագանքելու և կառավարելու համար։
- Ծրագրային ապահովման մատակարարման շղթայում ի հայտ եկող ռիսկերի մասին ահազանգերով շարունակական իրական ժամանակի սպառնալիքների մոնիթորինգ
- Մայրենի CI/CD ինտեգրում GitHub Actions-ի, GitLab CI-ի, Jenkins-ի, Bitbucket-ի հետ Pipelines և Azure DevOps
- Միասնական հարթակի մի մասը, որը ներառում է SAST, SCA, DAST, IaC Security, Գաղտնիքների հայտնաբերում, CI/CD Անվտանգություն, ASPM, Build Securityև անոմալիաների հայտնաբերում
Լավագույնը ` DevSecOps թիմերը, որոնք կարիք ունեն համապարփակ վնասակար ծրագրերից պաշտպանության յուրաքանչյուր փուլում SDLC, ոչ միայն կախվածությունների սկանավորում, այլև միասնական AppSec հարթակի մաս։
գնագոյացում: Սկսած $33/ամսականից՝ ամբողջական «բոլորը մեկում» հարթակի համար: Ներառում է վնասակար ծրագրերի հայտնաբերում ամբողջ տարածքում: SCA, SAST, CI/CD Անվտանգություն, Գաղտնիքների Հայտնաբերում, IaC Securityև կոնտեյներների սկանավորում։ Անսահմանափակ պահոցներ և մասնակիցներ՝ առանց մեկ տեղի համար նախատեսված գնի։
2. ReversingLabs. Բաց կոդով վնասակար ծրագրերի սկաներ
Տեսություն. ReversingLabs մասնագիտացված չարամիտ ծրագրերի վերլուծության հարթակ է, որը կենտրոնացած է հետ-build security Կոմպիլացված ծրագրային արտեֆակտների համար: Դրա հիմնական արտադրանքը՝ Spectra Assure-ը, կիրառում է արհեստական բանականության վրա հիմնված բինար ֆայլերի ստուգում՝ համակցված աշխարհի ամենամեծ ֆայլերի հեղինակության տվյալների բազաներից մեկի հետ, որը ներառում է միլիարդավոր ֆայլեր: Սա այն դարձնում է ծրագրային ապահովման թողարկումից առաջ պաշտպանության ուժեղ վերջին գիծ, մասնավորապես այն թիմերի համար, որոնք կոմպիլացված ծրագրային ապահովում են տարածում հաճախորդներին կամ ինտեգրում են երրորդ կողմի բինար ֆայլեր, որոնք չեն կարող ստուգել սկզբնաղբյուրի մակարդակում:
ReversingLabs-ը ավելի վաղ չի սկանավորում SDLC փուլեր։ Այն կենտրոնանում է բացառապես արդեն կառուցվածի վրա, ինչը այն դարձնում է լրացուցիչ գործիք, այլ ոչ թե հիմնական վնասակար ծրագրերի սկաներ այն թիմերի համար, որոնք կարիք ունեն ձախից տեղաշարժման պաշտպանության։ Դրա արժեքն ամենաբարձրն է կարգավորվող ոլորտներում և ծրագրային ապահովման մատակարարներում, որտեղ նախնական թողարկման բինար վավերացումը համապատասխանության պահանջ է։ Համատեքստի համար build security և արտեֆակտի ամբողջականությունը, այդ հղումը ներառում է կապակցված հասկացություններ։
Առանցքային Նկարագրություն:
- Երկուական մակարդակի վնասակար ծրագրերի սկանավորում՝ օգտագործելով սեփական փաթեթավորումը և կազմված արտեֆակտների ստատիկ վերլուծությունը
- Սպառնալիքների հետախուզության տվյալների բազա, որը ներառում է միլիարդավոր ֆայլեր՝ վնասակար բաղադրիչների արագ նույնականացման համար
- Ինտեգրացիա արտեֆակտների պահոցների հետ, ներառյալ JFrog Artifactory-ն և Sonatype Nexus-ը
- Կոտրված կամ կեղծված արտեֆակտների կարանտին՝ թողարկումից առաջ սպառնալիքները կանխելու համար
- Երրորդ կողմի ծրագրային ապահովման վավերացում՝ առանց աղբյուրի կոդին մուտք գործելու անհրաժեշտության
Դեմ:
- Չի սկանավորում ելակետային կոդը, բաց կոդով կախվածությունները, IaC ֆայլեր, կամ pipeline վարքագիծ; ծածկույթը սահմանափակվում է կառուցումից հետո ստեղծված արտեֆակտներով
- Մշակողի վրա կենտրոնացած գործառույթներ չկան, ինչպիսիք են IDE ինտեգրացիան կամ իրական ժամանակի PR հետադարձ կապը
- Բարդ կարգավորում և enterprise-մակարդակի գնագոյացում, որը պահանջում է վաճառքի ներգրավվածություն; ավելի հարմար է մեծ SOC թիմերի համար, քան ճկուն DevOps միջավայրերի համար։
գնագոյացում: Enterprise Գնագոյացումը հիմնված է արտեֆակտների ծավալի և ընտրված հատկանիշների վրա: Հանրային պլաններ հասանելի չեն. կապվեք վաճառքի բաժնի հետ՝ գնանշում ստանալու համար:
3. Socket: Բաց կոդով վնասակար ծրագրերի սկաներ
Տեսություն. Կցորդիչ մշակողների վրա կենտրոնացած վնասակար ծրագրերի հայտնաբերման գործիք է, որը վերլուծում է բաց կոդով փաթեթների վարքագիծը՝ CVE տվյալների բազաների հետ համեմատելու փոխարեն: Խոցելիության դասակարգմանը սպասելու փոխարեն, Socket-ը ստուգում է, թե իրականում ինչ է անում փաթեթը՝ արդյոք այն անսպասելիորեն մուտք է գործում ցանց, կարդում է միջավայրի փոփոխականներ, փոփոխում է ֆայլային համակարգը, թե օգտագործում է հավատարմագրերի գողության և տվյալների արտահոսքի հետ կապված օրինաչափություններ: Այս վարքային մոտեցումը բռնում է մատակարարման շղթայի հարձակումները առանց CVE-ի, որը սպառնալիքի այն դասն է, որը ավանդական սկաներները բաց են թողնում: Այս տեսակի վեկտոր օգտագործող իրական աշխարհի մատակարարման շղթայի հարձակումների համատեքստի համար տե՛ս Շայ-Հուլուդ npm մատակարարման շղթայի հարձակման վերլուծություն.
Socket-ը հիմնականում կենտրոնացած է npm-ի և PyPI-ի վրա, մասնակի աջակցությամբ՝ այլ էկոհամակարգերի համար, որոնք դեռևս զարգանում են։ Այն չի սկանավորում սեփական կոդը, CI/CD pipelineներ, կոնտեյներներ կամ IaC ֆայլեր, ուստի թիմերը պետք է լրացնեն այն ավելի լայն SDLC անվտանգության գործիքակազմ՝ լիարժեք ծածկույթի համար։
Առանցքային Նկարագրություն:
- Վարքային փաթեթի վերլուծություն, որը հայտնաբերում է կասկածելի գործունեություն տեղադրման ժամանակ՝ անկախ CVE տվյալների բազաներից
- Տեղադրման հայտնաբերում hooks, API-ի անսովոր օգտագործում, ցանցային զանգեր և տվյալների արտահոսքի նշաններ բաց կոդով փաթեթներում
- GitHub ինտեգրացիա իրական ժամանակի PR սկանավորման և ռիսկային փաթեթների արգելափակման հետ միաձուլումից առաջ
- Վնասակար ծրագրերի ուղիղ հեռարձակում, որը անընդհատ թարմացումներ է տրամադրում բաց կոդով գրանցամատյաններում ի հայտ եկող սպառնալիքների վերաբերյալ
- Enterprise Կախվածության firewall՝ կազմակերպության ողջ տարածքում պաշտպանության համար կարգավորելի արգելափակման քաղաքականությամբ
- Մշակողի համար հարմար ինտերֆեյս՝ CLI-ով և վեբով dashboardև Slack-ի ծանուցումներ
Դեմ:
- Ծածկույթը սահմանափակվում է երրորդ կողմի կախվածություններով. չի սկանավորում սեփական կոդը, CI/CD pipelineներ, կոնտեյներներ կամ IaC Ֆայլեր
- JavaScript-ի և Python-ի հիմնական էկոհամակարգի աջակցություն; Java-ն, Ruby-ն և այլք մասնակիորեն աջակցվում են կամ մշակման փուլում են։
- Ավտոմատացված արգելափակումը և կազմակերպչական վերահսկողությունը պահանջում են վճարովի պլաններ
- Ոչ լիարժեք AppSec հարթակ, պահանջում է լրացուցիչ գործիքակազմ SDLC- լայնածավալ վնասակար ծրագրերի ծածկույթ
գնագոյացում: Բաց կոդով նախագծերի համար հասանելի է անվճար մակարդակ: Վճարովի թիմային և կազմակերպչական պլաններ հասանելի են պահանջարկի դեպքում՝ մեկ օգտատիրոջ համար նախատեսված գներով:
4. Այկիդո. Բաց կոդով վնասակար ծրագրերի սկաներ
Տեսություն. Այկիդոյի անվտանգություն միասնական կիրառական անվտանգության հարթակ է, որը ներառում է զրոյական օրվա բաց կոդով վնասակար ծրագրերի սկաներ, որը կենտրոնացած է npm և PyPI գրանցամատյանների վրա: Միայն հայտնի խոցելիությունների վրա հույսը դնելու փոխարեն, դրա արհեստական բանականության վրա հիմնված ստատիկ վերլուծությունը վաղ հայտնաբերում է վնասակար փաթեթները՝ նշելով խճճված կոդը, կասկածելի տեղադրման սկրիպտները և հավատարմագրերի գողության և տվյալների արտահոսքի հետ կապված օրինաչափությունները: Այն ընդլայնում է սկանավորումը փաթեթներից այն կողմ՝ մինչև կոնտեյներների պատկերներ և IaC ֆայլերը՝ այն դարձնելով ավելի լայն SDLC ծածկույթն ավելի մեծ է, քան Socket-ը, միաժամանակ մնալով ավելի սահմանափակ, քան full-stack հարթակները։
Aikido-ն ինտեգրվում է մշակողների աշխատանքային հոսքերի մեջ IDE հավելվածների միջոցով և CI/CD pipeline դարպասներ, որոնք ժամանակին արձագանք են տրամադրում ռիսկային փաթեթների ներմուծման վերաբերյալ՝ առանց աշխատանքային հոսքի էական փոփոխությունների պահանջի: Այն թիմերի համար, որոնք փնտրում են մշակողների վրա կենտրոնացած AppSec հարթակ, որը համատեղում է վնասակար ծրագրերի հայտնաբերումը ավելի լայն խոցելիության և գաղտնիքների սկանավորման հետ, այն առաջարկում է գործնական համախմբված մուտքի կետ:
Առանցքային Նկարագրություն:
- Զրոյական օրվա վնասակար ծրագրերի սկաներ, որը վերլուծում է npm-ի և PyPI-ի վրա նոր հրապարակված փաթեթները իրական ժամանակում, նախքան CVE-ների նշանակումը։
- Արհեստական բանականության վրա հիմնված ստատիկ վերլուծություն, որը հայտնաբերում է խճճված կոդը, վնասակար տեղադրման սկրիպտները և տվյալների արտահոսքի օրինաչափությունները
- IDE հավելվածը և PR ինտեգրացիան արգելափակում են կասկածելի փաթեթները որպես ամենօրյա մշակման աշխատանքային գործընթացի մաս
- Կոնտեյների պատկերը և IaC շերտային սկանավորումը ընդլայնում է ծածկույթը փաթեթներից կախվածությունից այն կողմ
- Վնասակար ծրագրերի մասին տեղեկատվության ուղիղ հեռարձակում՝ գրանցամատյանի սպառնալիքների շարունակական մոնիթորինգի համար
Դեմ:
- Հիմնականում կենտրոնացած է բաց կոդով փաթեթների վրա. չի սկանավորում հատուկ կոդը կամ CI/CD pipeline վնասակար ծրագրերի վարքագիծ
- Ավտոմատացված առաջնահերթության որոշման ձագար չկա. ահազանգերը պահանջում են ձեռքով տեսակավորում, ինչը կարող է դանդաղեցնել միջադեպերի արձագանքը։
- JavaScript-ից և Python-ից այն կողմ էկոհամակարգի աջակցությունը դեռևս հասունանում է
- Առաջադեմ քաղաքականության ավտոմատացում և թիմային կառավարում՝ հասանելի միայն վճարովի պլաններում
գնագոյացում: Սկսվում է մոտավորապես $300/ամսականից 10 օգտատիրոջ համար՝ Basic պլանի շրջանակներում: Մեկ օգտատիրոջ համար գինը մեծանում է թիմի չափի հետ մեկտեղ: Անհատականացված enterprise ավելի մեծ տեղակայման համար հասանելի պլաններ։
5. Veracode: Բաց կոդով վնասակար ծրագրերի սկաներ
Տեսություն. Վերակոդ է enterprise կիրառական անվտանգության հարթակ, որը համատեղում է ստատիկ վերլուծությունը, դինամիկ թեստավորումը և ծրագրային ապահովման կազմի վերլուծությունը: Չնայած այն հիմնականում չի դիրքավորվում որպես վնասակար ծրագրերի սկաներ, այն SCA հնարավորությունները հայտնաբերում են վնասակար կամ վնասված բաց կոդով բաղադրիչներ՝ հայտնի խոցելիությունների հետ մեկտեղ, ինչը այն դարձնում է արդիական այն թիմերի համար, որոնք կարիք ունեն համապատասխանության վրա հիմնված AppSec ծրագրի, որը ներառում է մատակարարման շղթայի ռիսկերի կառավարում: Դրա ուժեղ կողմը կարգավորվող ոլորտներում է, որտեղ աուդիտի հետքերը, քաղաքականության կիրառումը և ինտեգրումը enterprise Կառավարման աշխատանքային հոսքերը անվիճելի պահանջներ են։
Veracode-ի վնասակար ծրագրերի հայտնաբերումը սահմանափակ է Socket կամ Xygeni-ի նման վարքային սկաներների համեմատ: Այն կենտրոնանում է սպառնալիքների տվյալների բազաներում դասակարգված հայտնի սպառնալիքների վրա, այլ ոչ թե փաթեթների ակտիվության իրական ժամանակի վարքային վերլուծության վրա: Այն թիմերի համար, որոնց հիմնական անվտանգության ծրագիրը կառուցված է Veracode-ի ավելի լայն հարթակի շուրջ, դրա... SCA շերտը ապահովում է բաց կոդով ռիսկերի կառավարման համար ողջամիտ բազային գիծ այդ էկոհամակարգի շրջանակներում: Համատեքստի համար կիրառման անվտանգության փորձարկման լավագույն փորձը, այդ հղումը ներառում է ավելի լայն փորձարկման ոլորտը։
Առանցքային Նկարագրություն:
- SCA բաց կոդով բաղադրիչներում խոցելիությունների և լիցենզավորման ռիսկերի հայտնաբերման սկանավորում
- Ստատիկ վերլուծություն (SAST) սեփական կոդի խոցելիության հայտնաբերման համար
- Դինամիկ վերլուծություն (DAST) տեղակայված ծրագրերի աշխատանքային ժամանակի խոցելիության թեստավորման համար
- Քաղաքականության կիրառման և համապատասխանության հաշվետվությունը՝ համապատասխանեցված PCI-DSS, HIPAA և NIST չափանիշներին standards
- Ինտեգրում հետ CI/CD pipelineի եւ enterprise զարգացման գործիքներ
Դեմ:
- Իրական ժամանակում վարքային չարամիտ ծրագրերի հայտնաբերում չի իրականացվում. հիմնված է հայտնի սպառնալիքների տվյալների բազաների վրա, այլ ոչ թե զրոյական օրվա վարքային վերլուծության վրա։
- Նոր հրապարակված վնասակար փաթեթների համար կանխարգելիչ փաթեթների կարանտին կամ վաղ նախազգուշացման համակարգ չկա
- Հարթակի վրա կենտրոնացած դիզայնը կարող է սահմանափակել ինտեգրման ճկունությունը Veracode էկոհամակարգից դուրս
- Բարձր գին՝ տարեկան մոտ $18,633 միջին պայմանագրային արժեքով. թափանցիկ ինքնասպասարկման գնագոյացում չկա
գնագոյացում: Հաճախորդների գնումների տվյալների հիման վրա պայմանագրի միջին արժեքը տարեկան մոտավորապես $18,633 է: Թափանցիկ ինքնասպասարկման գնագոյացում հասանելի չէ. անհրաժեշտ են անհատական գնանշումներ:
Դիտեք մերը SafeDev-ի ոչ փակ զրույցի դրվագ վնասակար ծրագրերի հարձակումների էվոլյուցիայի մասին ավելին իմանալ դրանց և ձեր ծրագրային ապահովման մատակարարման շղթաները պաշտպանելու համար կանխարգելիչ ռազմավարությունների անհրաժեշտության մասին։
Բաց կոդով վնասակար ծրագրերի սկաներներում փնտրելու հիմնական առանձնահատկությունները
Համեմատած գործիքների հետ, սրանք են այն չափանիշները, որոնք ամենակարևորն են վնասակար ծրագրերի արդյունավետ սկանավորման ծածկույթ ընտրելու համար.
Վարքային հայտնաբերում CVE-ներից այն կողմ։ CVE տվյալների բազաները ներառում են միայն կատալոգացված փաթեթներում հայտնի խոցելիությունները: Առավել վտանգավոր մատակարարման շղթայի հարձակումները օգտագործում են փաթեթներ, որոնք վնասակար են հրապարակման պահից՝ առանց նշանակված CVE-ի: Սկաներները, որոնք ստուգում են միայն CVE տվյալների բազաները, չեն կարող հայտնաբերել այս սպառնալիքները: Վարքային վերլուծությունը, որը ուսումնասիրում է, թե ինչ է իրականում անում փաթեթը տեղադրման պահին, միակ մոտեցումն է, որը բռնում է զրոյական օրվա մատակարարման շղթայի հարձակումները:
Գրանցամատյանի մոնիթորինգ՝ վաղ նախազգուշացմամբ։ Վնասակար փաթեթի հրապարակման և հայտնաբերման միջև ընկած ժամանակահատվածը ամենավտանգավոր ժամանակահատվածն է: Գործիքները, որոնք անընդհատ վերահսկում են գրանցամատյանները և նշում են կասկածելի փաթեթները, նախքան դրանք CVE ցուցակներում հայտնվելը, զգալիորեն ավելի վաղ պաշտպանություն են ապահովում, քան նրանք, որոնք սպասում են տվյալների բազայի թարմացումներին:
SDLC ծածկույթի խորությունը։ Կա գործնական տարբերություն կախվածությունները սկանավորող գործիքի և սեփականատիրական կոդը նաև ստուգող գործիքի միջև, pipeline սահմանումներ, IaC ֆայլեր և կառուցել արտեֆակտներ: Վնասակար ծրագիրը կարող է թաքնվել այս շերտերից որևէ մեկում: Հասկանալով, թե որ փուլերն է ներառում յուրաքանչյուր գործիքը, կանխում է մասնակի ծածկույթի կեղծ վստահությունը: Տես փոխզիջման նշաններ CI/CD pipelines համատեքստի համար pipeline- կոնկրետ սպառնալիքներ։
Հրատարակչի և պահպանողի հեղինակության վերլուծություն։ Մաքուր վարքային պրոֆիլ ունեցող փաթեթը դեռ կարող է գալ վարակված կամ չարամիտ պահպանողի հաշվից: Հրատարակչի հեղինակությունը, պահպանողի պատմությունը և տարբեր հարթակների կրիտիկականության գնահատականները գնահատող գործիքները տրամադրում են լրացուցիչ ազդանշանային շերտ, որը միայն վարքային վերլուծությունը չի կարող ապահովել:
Պատմական փաթեթի որոնում։ Վնասակար փաթեթները հաճախ հայտնաբերումից հետո արագ հեռացվում են գրանցամատյաններից, բայց թիմերը կարող են դրանք արդեն ներառել իրենց կառուցվածքներում: Հայտնաբերված վնասակար ծրագրերի, այդ թվում՝ հեռացված փաթեթների պատմական գրառումները պահպանող գործիքները հնարավորություն են տալիս արձագանքել միջադեպերին և հետադարձ աուդիտի:
CI/CD իրագործման կարողություն։ Հայտնաբերումն առանց կիրառման նշանակում է վնասակար ծրագիրը գտնել այն բանից հետո, երբ այն արդեն մուտք է գործել pipelineԳործիքներ, որոնք կարող են կանխել վնասակար փաթեթների դուրսբերումը, կարանտինացնել կասկածելի բաղադրիչները կամ ձախողվել pipeline Կառուցվում է, երբ սպառնալիքներ են հայտնաբերվում, հայտնաբերումը վերածում է իրական անվտանգության դարպասի։
Ինչպես ընտրել ճիշտ բաց կոդով վնասակար ծրագրերի սկաներ
Եթե ձեզ անհրաժեշտ է լիարժեք SDLC վնասակար ծրագրերի ծածկույթը մեկ հարթակում. Xygeni-ն այստեղ միակ գործիքն է, որը ներառում է աղբյուրի կոդը, կախվածությունները, pipelines, IaCև արտեֆակտներ միաժամանակ՝ անհայտ վնասակար ծրագրերի համար նախատեսված սեփական ML շարժիչով, վաղ նախազգուշացման համակարգով և վնասակար ծրագրերից կախվածության firewall-ով՝ որպես կանխարգելիչ պաշտպանություն։
Եթե ձեր հիմնական կարիքը նախնական թողարկման երկուական վավերացումն է. ReversingLabs-ը ամենաուժեղ տարբերակն է այն թիմերի համար, որոնք պետք է վավերացնեն կոմպիլացված արտեֆակտները տարածումից առաջ, հատկապես, երբ երրորդ կողմի բաղադրիչների համար աղբյուրի կոդը հասանելի չէ։
Եթե ցանկանում եք npm և PyPI փաթեթների մշակողի կողմից նախևառաջ վարքային վերլուծություն. Socket-ը ապահովում է JavaScript-ի և Python-ի կախվածության էկոհամակարգերի համար առավել մատչելի վարքային սկաներ՝ մշակողների աշխատանքային հոսքերի համար լավ GitHub ինտեգրացիայով։
Եթե ցանկանում եք ավելի լայն AppSec հարթակ՝ զրոյական օրվա փաթեթների հայտնաբերմամբ. Aikido-ն համատեղում է վնասակար ծրագրերի սկանավորումը խոցելիությունների կառավարման, գաղտնիքների հայտնաբերման և կոնտեյներների անվտանգության հետ՝ մշակողների համար հարմար հարթակում, չնայած դրա վնասակար ծրագրերի ծածկույթն ավելի նեղ է, քան Xygeni-ի առումով։ SDLC խորություն.
Եթե ձեր ծրագիրը հիմնված է համապատասխանության վրա և կառուցված է enterprise կառավարում: Veracode-ը տրամադրում է կարգավորվող ոլորտներում անհրաժեշտ աուդիտի հետքերը, քաղաքականության կիրառումը և համապատասխանության հաշվետվությունները՝ SCA ծածկույթ՝ որպես ավելի լայն AppSec հարթակի մաս։
Վերջնական Մտքեր
Բաց կոդով վնասակար ծրագրերի սկանավորումը CVE-ի վրա հիմնված խոցելիությունների կառավարումից տարբեր ոլորտ է: Մատակարարման շղթայի հարձակումների միջոցով կատարված խախտումների մեծ մասը շահագործում է այնպիսի փաթեթներ, որոնք հարձակման պահին CVE չունեն: Միայն հայտնի խոցելիությունների տվյալների բազաները ստուգող սկաների ընտրությունը ամենավտանգավոր հարձակման դասը թողնում է լիովին աննկատ:
Այստեղ վերանայված հինգ գործիքները առաջարկում են զգալիորեն տարբեր մոտեցումներ: Առավել լայն ծածկույթի կարիք ունեցող թիմերի համար, որոնք համատեղում են վարքային վերլուծությունը, մեքենայական ուսուցման վրա հիմնված անհայտ վնասակար ծրագրերի հայտնաբերումը, իրական ժամանակի գրանցամատյանի մոնիթորինգը և... SDLCՀամապարփակ պաշտպանություն մեկ հարթակում, Xygeni-ն ապահովում է ամենաընդգրկուն մոտեցումը 2026 թվականին։
Համապարփակ որոնումներ կատարող կազմակերպությունների համար software supply chain security, միայն վնասակար ծրագրերի հայտնաբերումը բավարար չէ: Ամենաարդյունավետ հարթակները համատեղում են վնասակար ծրագրերի հայտնաբերումը, կախվածության վերլուծությունը, CI/CD անվտանգություն, արհեստական բանականության անվտանգություն, ծրագրային ապահովման մատակարարման շղթայի պաշտպանություն և ռիսկերի առաջնահերթություն: Xygeni-ն այս հնարավորությունները միավորում է մեկ հարթակում՝ օգնելով թիմերին նույնականացնել, արգելափակել, առաջնահերթություն տալ և վերացնել սպառնալիքները ծրագրային ապահովման մշակման ողջ ցիկլի ընթացքում:
ՀՏՀ
Ի՞նչ է բաց կոդով վնասակար ծրագրերի սկաները:
Բաց կոդով վնասակար ծրագրերի սկաները վերլուծում է բաց կոդով փաթեթները, կախվածությունները և կոդը՝ վնասակար վարքագծի, թաքնված սպառնալիքների և մատակարարման շղթայի հարձակումների համար: Ի տարբերություն ավանդական խոցելիության սկաներների, որոնք ստուգում են CVE տվյալների բազաները, վնասակար ծրագրերի սկաներները օգտագործում են վարքային վերլուծություն, ստատիկ ստուգում և սպառնալիքների հետախուզություն՝ հանրային CVE չունեցող սպառնալիքները հայտնաբերելու համար, ինչը և գործում է մատակարարման շղթայի հարձակումների մեծ մասի դեպքում:
Ի՞նչ տարբերություն կա վնասակար ծրագրերի սկաների և խոցելիության սկաների միջև։
Խոցելիության սկաները ստուգում է ծրագրային բաղադրիչները հայտնի CVE տվյալների բազաների հետ՝ հրապարակայնորեն բացահայտված անվտանգության թերությունները հայտնաբերելու համար: Վնասակար ծրագրերի սկաները վերլուծում է կոդը և փաթեթների վարքագիծը՝ չարամիտ մտադրությունը հայտնաբերելու համար, ներառյալ հետին դռները, տրոյական ծրագրերը, խճճված տրամաբանությունը և մատակարարման շղթայի հարձակման ձևերը, որոնք կարող են CVE չունենալ: Երկու մոտեցումներն էլ լրացնում են միմյանց. խոցելիության սկանավորումը ներառում է հայտնի թերությունները, իսկ վնասակար ծրագրերի սկանավորումը՝ դիտավորյալ սպառնալիքները:
Ո՞րն է տարբերությունը ծրագրային ապահովման կազմի վերլուծության (...) միջև։SCA) և վնասակար ծրագրերի սկանավորումը՞
Ծրագրային ապահովման կազմի վերլուծություն (SCA) բացահայտում է հայտնի խոցելիությունները, լիցենզիայի ռիսկերը և համապատասխանության խնդիրները բաց կոդով կախվածություններում՝ համեմատելով բաղադրիչները խոցելիության տվյալների բազաների հետ, ինչպիսին է NVD-ն: Վնասակար ծրագրերի սկանավորումը կենտրոնանում է միտումնավոր վնասակար կոդի հայտնաբերման վրա, ներառյալ հետին դռները, տրոյական ծրագրերը, տվյալների գողացողները, խճճված սկրիպտները և ծրագրային ապահովման մատակարարման շղթայի հարձակումները, որոնք կարող են չունենալ նշանակված CVE:
Երկու մոտեցումներն էլ լուծում են տարբեր ռիսկեր։ SCA օգնում է կազմակերպություններին կառավարել հայտնի խոցելիությունները, մինչդեռ վնասակար ծրագրերի սկանավորումը օգնում է նույնականացնել վնասակար փաթեթները, նախքան դրանք հանրային տվյալների բազաներում ցուցակագրվելը: Ժամանակակից software supply chain security ծրագրերը սովորաբար օգտագործում են երկու տեխնոլոգիաները միասին՝ հայտնի թերություններից և ի հայտ եկող սպառնալիքներից պաշտպանվելու համար։
Ինչո՞ւ են մատակարարման շղթայի հարձակումների մեծ մասը շրջանցում CVE-ի վրա հիմնված սկաներները։
Մատակարարման շղթայի հարձակումները սովորաբար օգտագործում են նոր հրապարակված վնասակար փաթեթներ, վնասված պահպանողների հաշիվներ կամ typosquatting տեխնիկաներ՝ վնասակար կոդը հայտնի գրանցամատյաններում ներարկելու համար: Այս փաթեթները վնասակար են հրապարակման պահից և չունեն նշանակված CVE, քանի որ դրանք դեռևս չեն կատալոգավորվել որևէ հանրային տվյալների բազայում: CVE-ի վրա հիմնված սկաներները չունեն ազդանշան, որի հետ համեմատեն, ուստի փաթեթը ներկայացնում են որպես մաքուր: Վարքային սկաներները վերլուծում են, թե ինչ է իրականում անում փաթեթը՝ հայտնաբերելով վնասակար գործունեություն՝ անկախ CVE կարգավիճակից:
Ո՞ր բաց կոդով վնասակար ծրագրերի սկաներն է ամենաշատը ծածկում SDLC փուլերը՞
Xygeni-ն ընդգրկում է ամենալայն շրջանակը SDLC փուլերը մեկ հարթակում՝ ծրագրի սկզբնական կոդ, բաց կոդով կախվածություններ, CI/CD pipeline սահմանումներ, IaC ֆայլեր, կառուցել արտեֆակտներ և կոնտեյներներ: Այն օգտագործում է սեփական ML-օգնությամբ շարժիչ՝ անհայտ վնասակար ծրագրերի հայտնաբերման համար, զուգորդված իրական ժամանակի գրանցամատյանի մոնիթորինգի և Malware Dependency Firewall-ի հետ՝ կանխարգելիչ արգելափակման համար: Այս համեմատության մեջ ներկայացված մյուս գործիքները ներառում են մեկ կամ երկու փուլ, բայց ոչ ամբողջը: pipeline.
Կարո՞ղ են բաց կոդով վնասակար ծրագրերի սկաներները հայտնաբերել զրոյական օրվա սպառնալիքները:
Այո, բայց դա կարող են անել միայն այն գործիքները, որոնք օգտագործում են վարքային վերլուծություն կամ մեքենայական ուսուցման վրա հիմնված հայտնաբերման շարժիչներ: CVE-ի վրա հիմնված սկաներները չեն կարող հայտնաբերել զրոյական օրվա սպառնալիքները, քանի որ դեռևս որևէ CVE չի հրապարակվել վնասակար փաթեթի համար: Xygeni-ի մեքենայական ուսուցման օժանդակությամբ շարժիչը, Socket-ի վարքային վերլուծությունը և Aikido-ի արհեստական բանականության վրա հիմնված ստատիկ վերլուծությունը կարող են հայտնաբերել վնասակար վարքագիծը փաթեթներում մինչև CVE-ի գոյությունը, որը կարևորագույն ժամանակահատվածն է, երբ մատակարարման շղթայի հարձակումների մեծ մասը ակտիվ է:
Ինչպե՞ս են բաց կոդով վնասակար ծրագրերի սկաներները հայտնաբերում վնասակար փաթեթները։
Բաց կոդով վնասակար ծրագրերի սկաներները օգտագործում են վարքային վերլուծություն, ստատիկ կոդի ստուգում, մեքենայական ուսուցում, սպառնալիքների հետախուզություն և հեղինակության վերլուծություն՝ վնասակար փաթեթները հայտնաբերելու համար: CVE-ի վրա հիմնված գործիքներից տարբերվող՝ դրանք վերլուծում են, թե իրականում ինչ է անում ծրագիրը, այլ ոչ թե հույսը դնում են միայն հայտնի խոցելիությունների վրա:
