თანამედროვე დაუცველობის შეფასება დამოკიდებულია იმაზე, თუ ზუსტად იცით, რომელ დამოკიდებულებებს იყენებს თქვენი კოდი. თუმცა, ბევრი ინსტრუმენტი მაინც ვერ ახერხებს ამ ძირითადი ამოცანის შესრულებას. სწორედ აქ ღრიალი მდე pkg იდენტიფიკატორებს მნიშვნელობა აქვთ. გამოყენებით პაკეტის URL standardუსაფრთხოების ხელსაწყოებს შეუძლიათ წინასწარ განსაზღვრონ დამოკიდებულებებიcisely-ით, შეამცირეთ ხმაური და მიაღწიეთ შედეგებს, რომლებსაც დეველოპერები რეალურად ენდობიან.
პრაქტიკაში, სკანერებს პრობლემები არ აქვთ, რადგან ისინი ვერ ამჩნევენ დაუცველობას. პირიქით, ისინი პრობლემებს აწყდებიან, რადგან ვერ შეთანხმდნენ იმაზე, თუ რა არის სინამდვილეში დამოკიდებულება. პაკეტის სახელები მეორდება ეკოსისტემებში, ვერსიები სწრაფად იცვლება და გარდამავალი დამოკიდებულებები გრაფიკში ღრმად დამალვა.
ამის გამო, დაუცველობის შესახებ ანგარიშები ხშირად შეიცავს ცრუ დადებით შედეგებს, გამოტოვებულ დამთხვევებს ან გაურკვეველ ზემოქმედებას. შედეგად, დეველოპერები დროს კარგავენ შეტყობინებების დადასტურებაზე რეალური რისკის გამოსწორების ნაცვლად.
purl ამ პრობლემას წყვეტს თითოეული დამოკიდებულების უნიკალური და თანმიმდევრული იდენტობის მინიჭებით. როგორც კი ინსტრუმენტები იდენტობაზე შეთანხმდებიან, დაუცველობის შეფასება უფრო ნათელი, სწრაფი და მასზე რეაგირება უფრო ადვილი ხდება.
რა არის purl და რატომ არის მნიშვნელოვანი pkg?
purl (პაკეტის URL) არის გახსნა standard რომელიც უნიკალურად ახდენს პროგრამული უზრუნველყოფის პაკეტის იდენტიფიცირებას. პრაქტიკაში, ის დამოკიდებულებას წინასწარ გადააქცევსcise, მანქანით წასაკითხი იდენტიფიკატორი. ეს იდენტიფიკატორი ყოველთვის იწყება pkg, რომელიც განსაზღვრავს პაკეტის ეკოსისტემას და სტრუქტურას.
სხვა სიტყვებით, pkg არის საფუძველი, ხოლო purl არის ფორმატი, რომელსაც უსაფრთხოების ინსტრუმენტები ეყრდნობა დამოკიდებულებების ორაზროვნების გარეშე იდენტიფიცირებისთვის.
ნაკეცზე აგებული ნაკეცი pkg აღწერს:
- პაკეტის ტიპი, მაგ. npm, maven, pypi ან docker
- სახელთა სივრცე ან ჯგუფი
- პაკეტის სახელი
- ზუსტი ვერსია
- დამატებითი კვალიფიკაციები, როგორიცაა არქიტექტურა ან დისტრიბუცია
- დამატებითი ქვეგზის დეტალები
ამ სტრუქტურის გამო, pkg-ზე დაფუძნებული purl იდენტიფიკატორები ვარაუდებს აშორებენორი დამოკიდებულება ერთი და იგივე სახელით, მაგრამ განსხვავებული ეკოსისტემებით აღარ ეჯახება ერთმანეთს. შედეგად, სკანერები წყვეტენ გამოცნობას და იწყებენ დამაჯერებლად შესაბამისობის დადგენას.
მარტივად რომ ვთქვათ, pkg ინსტრუმენტებს საერთო ენას აძლევს მთელ სპექტრში დამოკიდებულებების აღსაწერად SDLC.
რატომ არის pkg და purl კრიტიკული დაუცველობის შეფასებისთვის
A დაუცველობის შეფასება მუშაობს მხოლოდ მაშინ, როდესაც დამოკიდებულების იდენტიფიკაცია წინასწარ არის განსაზღვრული.cisე. წინააღმდეგ შემთხვევაში, შედეგები კარგავს ნდობას და დეველოპერები დროს პრობლემების გამოსწორების ნაცვლად შეტყობინებების დადასტურებაში ხარჯავენ.
ეს არის სადაც პაკეტზე დაფუძნებული purl იდენტიფიკატორები შეცვალე თამაში.
ისინი ეხმარებიან, რადგან:
- ორაზროვნების აღმოფხვრა, როდესაც პაკეტის სახელები მეორდება ეკოსისტემებში
- გააუმჯობესეთ შესაბამისობა დაუცველობის მონაცემთა ბაზები როგორიცაა NVD და OSV
- სკანერების გასწორება, SBOMs და იმავე დამოკიდებულების იდენტობის გარშემო ანგარიშებს აკეთებს
შედეგად, დაუცველობის შეფასების დადასტურება უფრო სწრაფი და მასზე რეაგირება უფრო ადვილი ხდება.
კითხვის „ეს იგივე დამოკიდებულებაა?“ ნაცვლად, გუნდებს შეუძლიათ ყურადღება გაამახვილონ შემდეგზე: „ეს რეალურად მოქმედებს ჩვენზე?“
მარტივი ტექნიკური მაგალითი: pkg და purl პრაქტიკაში
წარმოიდგინეთ Java სერვისი, რომელიც იყენებს Log4j-ს. სკანერმა უნდა განსაზღვროს დამოკიდებულების ზუსტი ვერსია, რათა სწორად დააკავშიროს დაუცველობები.
ერთად შეფუთვა და purl, ეს დამოკიდებულება ასე გამოიყურება:
pkg:maven/org.apache.logging.log4j/log4j-core@2.17.1
ეს ერთი ხაზი ინსტრუმენტს ეუბნება ყველაფერს, რაც მას სჭირდება:
- ეკოსისტემა: Maven
- ჯგუფი: org.apache.logging.log4j
- პაკეტი: log4j-core
- ვერსია: 2.17.1
გარეშე პაკეტზე დაფუძნებული იდენტიფიკაციასკანერმა შეიძლება მხოლოდ დაინახოს:
log4j-core
ამ ეტაპზე ინსტრუმენტი ვარაუდობს. შესაბამისად, ჩნდება ცრუ დადებითი შედეგები და რეალური რისკები იმალება.
ერთად შეფუთვა და purl, სკანერები ზუსტად და თანმიმდევრულად ადასტურებენ რჩევებს.
შეფუთვა, ჩანთა, SBOMs და დამოკიდებულების რუკა
ღირებულება შეფუთვა და purl კიდევ უფრო იზრდება, როდესაც გუნდები ქმნიან SBOMs და გამოიყენეთ დამოკიდებულების რუკების ხელსაწყოები.
თანამედროვე აპლიკაციის დამოკიდებულების რუკების შედგენის ინსტრუმენტები დაეყრდნოს pkg-ზე დაფუძნებული იდენტიფიკატორები დასაკავშირებლად:
- დამოკიდებულება
- ხარვეზები
- აშენებს და pipelines
- შესაბამისობის არტეფაქტები
რადგან ყველა სისტემა ერთსა და იმავეს იყენებს შეფუთვა და purl, დასკვნები თანმიმდევრული რჩება საწყისი კოდიდან წარმოებამდე.
როგორ ჩნდება pkg SBOM (CycloneDX-ის მაგალითი)
აქ არის მინიმალური CycloneDX-ის მაგალითი:
{
"bomFormat": "CycloneDX",
"specVersion": "1.5",
"components": [
{
"type": "library",
"name": "log4j-core",
"version": "2.17.1",
"purl": "pkg:maven/org.apache.logging.log4j/log4j-core@2.17.1"
}
]
}
ეს საშუალებას იძლევა ნებისმიერი დაუცველობის შეფასების ან SCA ინსტრუმენტი:
- სწორად შეუსაბამეთ რჩევები
- დამოკიდებულების თვალყურის დევნება სხვადასხვა ბილდებს შორის
- დააკავშირეთ დასკვნები გაშვების კონტექსტთან
პრაქტიკაში, pkg წებოს როლს ასრულებს შორის SBOMs, სკანერები და დამოკიდებულების რუკების შედგენის ინსტრუმენტები.
დამოკიდებულების შემოწმების ინსტრუმენტები დამოკიდებულების რუკების შედგენის ინსტრუმენტების წინააღმდეგ
ტრადიციული დამოკიდებულების შემოწმება ინსტრუმენტები პასუხობს ერთ კითხვას:
„ეს დამოკიდებულება დაუცველია?“
დამოკიდებულების რუკების ინსტრუმენტები უპასუხე უფრო რთულ კითხვას:
„სად აქვს სინამდვილეში მნიშვნელობა ამ დამოკიდებულებას?“
შემოწმება პრობლემებს ავლენს. რუკაზე დატანა ხსნის გავლენას.
როდესაც ინსტრუმენტები გამოიყენება შეფუთვა და purl, როგორც შემოწმება, ასევე რუკაზე დატანა ერთად მუშაობს. შედეგად, დაუცველობის გრძელი სიები გარდაიქმნება მკაფიო, დეველოპერებისთვის მოსახერხებელ დეველოპერად.cisიონები.
პაკეტიდან და ჩხვლეტიდან მოქმედებამდე Xygeni-ის დახმარებით SCA
გამოყენება pkg მდე ღრიალი ინსტრუმენტებს დამოკიდებულებების იდენტიფიცირების საერთო გზას აძლევს. თუმცა, მხოლოდ იდენტიფიკაცია რისკს არ აგვარებს. შემდეგ, რაც დეველოპერებს სჭირდებათ, არის მკაფიო მოქმედება.
ეს არის სადაც ქსიგენი SCA აკავშირებს დამოკიდებულების მონაცემებს რეალურ გამოსწორების სამუშაო პროცესებთან.
Xygeni იყენებს პაკეტზე დაფუძნებული purl იდენტიფიკატორები როგორც მისი პროგრამული უზრუნველყოფის შემადგენლობის ანალიზის ძრავის საფუძველი. რადგან ყველა დამოკიდებულებას აქვს წინასწარიcisელექტრონული იდენტურობით, Xygeni-ს შეუძლია საიმედოდ დააკავშიროს მონაცემები სკანერებს შორის, SBOMs და გაშვების დროის სიგნალები.
შედეგად, პლატფორმა სცილდება ძირითადი დამოკიდებულების შემოწმებებს.
როგორ გარდაქმნის Xygeni დამოკიდებულების მონაცემებს De-დcisიონების
როდესაც Xygeni აღმოაჩენს დაუცველ დამოკიდებულებას, ის მიჰყვება მკაფიო თანმიმდევრობას:
- ის განსაზღვრავს დამოკიდებულებას pkg-სა და purl-ის გამოყენებით, თავიდან აიცილებს სახელთა კონფლიქტებს.
- ის ასახავს, თუ სად ჩანს ეს დამოკიდებულება საცავებსა და სერვისებში.
- ის ამოწმებს, რეალურად მუშაობს თუ არა დაუცველი კოდის გზა
- ის აფასებს ექსპლუატაციადობას EPSS-ის და ცნობილი ექსპლუატაციის მონაცემების გამოყენებით.
- ის აფასებს პრობლემას რეალური რისკის მიხედვით და არა მხოლოდ სიმძიმის მიხედვით.
ამ ნაკადის გამო, დეველოპერები აღარ იღებენ უმი შეტყობინებებს. ისინი იღებენ კონტექსტს.
ჩაშენებული დეველოპერებისთვის მოსახერხებელი კორექტირება
როგორც კი Xygeni დაადასტურებს, რომ დამოკიდებულება მნიშვნელოვანია, ის ეხმარება დეველოპერებს მის გამოსწორებაში სამუშაო პროცესის დატოვების გარეშე.
მაგალითად:
- Guardrails შეუძლია დაბლოკოს სახიფათო შერწყმები, როდესაც სარისკო დამოკიდებულებები ჩნდება
- ის Xygeni Bot ხსნის ა pull request უსაფრთხო განახლებით
- ტესტები ავტომატურად იმუშავებს შერწყმამდე
- პრობლემა იხურება, როგორც კი გამოსწორება მოხდება
პრაქტიკაში, შეფუთვა და purl უზრუნველყოფს გამჭვირვალობასდა ქსიგენი SCA ამ სიცხადეს მოქმედებად აქცევს.
რატომ არის ეს მნიშვნელოვანი რეალურ პროექტებში
თანამედროვე აპლიკაციები იზიარებენ დამოკიდებულებებს გუნდებს, სერვისებსა და pipelineრუკების შექმნის გარეშე გუნდები ვარაუდობენ. რუკების შექმნის შემთხვევაში ისინი მოქმედებენ.
კომბინირებით pkg, ღრიალი, დამოკიდებულების რუკების შედგენა და ავტომატიზაცია, Xygeni SCA ამოკლებს გზას აღმოჩენიდან გამოსწორებამდე. შედეგად, დეველოპერები ასწორებენ სწორ დამოკიდებულებას, სწორ ადგილას, სწორ დროს.
სწორედ ასე ხდება დამოკიდებულების უსაფრთხოება ყოველდღიური განვითარების ნაწილი და არა ცალკე უსაფრთხოების ამოცანა.
როგორ მიმდინარეობს დამოკიდებულების უსაფრთხოება აღმოჩენიდან გამოსწორებამდე
აღმოჩენა → რუკების შედგენა → შესწორება
გამოვლენა
ქსიგენი SCA ადგენს დაუცველ დამოკიდებულებებს ზუსტი მონაცემების გამოყენებით შეფუთვა და purl იდენტიფიკატორები ყველა საცავსა და ბილდში.
კარტოგრაფირება
პლატფორმა ასახავს, თუ სად გამოიყენება თითოეული დამოკიდებულება, ამოწმებს ხელმისაწვდომობას და ამატებს ექსპლუატაციის კონტექსტს რეალური რისკის დასადასტურებლად.
ფიქსის
Xygeni აღასრულებს guardrails, უსაფრთხოდ იხსნება pull requests, ატარებს ტესტებს და ეხმარება დეველოპერებს უსაფრთხო განახლებების სწრაფად გაერთიანებაში.
შედეგი
კლიარ დეcisიონები, ნაკლები ცრუ დადებითი შედეგი და უფრო სწრაფი გამოსწორება დეველოპერის პროცესის შეფერხების გარეშე.
დასკვნა: დამოკიდებულების შემოწმებიდან რეალურ დამოკიდებულების უსაფრთხოებამდე
თანამედროვე განვითარებაში დამოკიდებულების შემოწმების ინსტრუმენტები კვლავ მნიშვნელოვან როლს თამაშობენ. თუმცა, რეალური უსაფრთხოება მხოლოდ აღმოჩენაზე მეტს მოითხოვს. დღესდღეობით, დაუცველობის ეფექტური შეფასება იწყება იმის ზუსტად ცოდნით, თუ რომელ დამოკიდებულებებს იყენებს თქვენი კოდი და როგორ იქცევიან ისინი რეალურ გარემოში.
პრაქტიკაში, სწორედ აქ არის purl და pkg იდენტიფიკატორები ნამდვილად მნიშვნელოვანი. დამოკიდებულებების იდენტიფიცირების მკაფიო და თანმიმდევრული გზის შექმნით, გუნდები თავიდან აიცილებენ დაბნეულობას ეკოსისტემებს შორის. შედეგად, სკანერები, SBOMs და რეესტრები საბოლოოდ ერთსა და იმავე ენაზე საუბრობენ.
გარდა ამისა, ზუსტი იდენტიფიკაცია პრიორიტეტების განსაზღვრას გაცილებით აადვილებს. როდესაც ინსტრუმენტები იდენტობაზე თანხმდებიან, დეველოპერები ნაკლებ დროს ხარჯავენ შეტყობინებების დადასტურებაზე და მეტ დროს რეალური რისკის გამოსწორებაზე. სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, სიცხადე ვარაუდებს ცვლის.
ქსიგენი SCA ამ საფუძველს ეფუძნება. დამოკიდებულებების სტატიკურ სიებად განხილვის ნაცვლად, ის ერთ უწყვეტ სამუშაო პროცესში აერთიანებს pkg-ს, purl-ს, დამოკიდებულებების რუკას და ავტომატიზაციას. შესაბამისად, დაუცველობის შეფასება უფრო სწრაფი და წინასწარი ხდება.cisე, და უფრო ადვილია მოქმედება.
საბოლოო ჯამში, თანამედროვე AppSec არ ეხება მეტი პრობლემის პოვნას. ის დამოკიდებულებების უკეთ გააზრებას და იმის გამოსწორებას, რაც ნამდვილად მნიშვნელოვანია. როდესაც დამოკიდებულებების უსაფრთხოება იწყება pkg-ით, თანმიმდევრული რჩება purl-ის განმავლობაში და უწყვეტად მუშაობს დაუცველობის შეფასების ნაწილად, გუნდები იძენენ სიჩქარეს, თავდაჯერებულობას და კონტროლს მთელ სისტემაზე. SDLC.
ავტორის შესახებ
დაწერილია ფატიმა Said, კონტენტ მარკეტინგის მენეჯერი, სპეციალიზირებული აპლიკაციების უსაფრთხოებაში Xygeni Security.
Fátima AppSec-ზე ქმნის დეველოპერებისთვის მოსახერხებელ, კვლევაზე დაფუძნებულ კონტენტს, ASPMდა DevSecOps. ის რთულ ტექნიკურ კონცეფციებს გარდაქმნის მკაფიო, ქმედით ხედვად, რომელიც კიბერუსაფრთხოების ინოვაციას ბიზნესზე ზეგავლენასთან აკავშირებს.
