ಆಪ್ಸೆಕ್ನಲ್ಲಿ ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ ಎನ್ನುವುದು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹದಲ್ಲಿ ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪವಿಲ್ಲದೆಯೇ ನೇರವಾಗಿ ದುರ್ಬಲತೆಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಮತ್ತು ಸರಿಪಡಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ. ಆಧುನಿಕ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ತಂಡಗಳಿಗೆ, ಅದು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಮುಂದಿನ ಹೆಜ್ಜೆಯಂತೆ ತೋರುತ್ತದೆ. ಬಾಕಿಗಳು ಬೆಳೆಯುತ್ತಲೇ ಇರುತ್ತವೆ, ಬಿಡುಗಡೆ ಚಕ್ರಗಳು ಕುಗ್ಗುತ್ತಲೇ ಇರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಕೆಲವೇ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಪ್ರತಿಯೊಂದನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ಶಕ್ತವಾಗಿರುತ್ತವೆ. SAST ಹುಡುಕಾಟ, ಅವಲಂಬನೆ ಸಮಸ್ಯೆ, ರಹಸ್ಯ ಸೋರಿಕೆ, ಅಥವಾ IaC ಸಂಪೂರ್ಣ ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಪರಿಹಾರ ಸರದಿಯಲ್ಲಿ ತಪ್ಪು ಸಂರಚನೆ.
ಆದಾಗ್ಯೂ, ಒಂದು ಕ್ಯಾಚ್ ಇದೆ. ತಂಡಗಳು ಬಯಸುತ್ತವೆ ದುರ್ಬಲತೆಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಿ ವೇಗವಾಗಿ, ಆದರೆ ಅವರು ಸದ್ದಿಲ್ಲದೆ ಹಿಂಜರಿತಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುವ, ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ಮುರಿಯುವ ಅಥವಾ ಅಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುವ ಯಾಂತ್ರೀಕರಣವನ್ನು ಬಯಸುವುದಿಲ್ಲ CI/CD. ಆ ಒತ್ತಡವು ಈಗ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಭದ್ರತೆಯ ಕೇಂದ್ರ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. OWASP ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತದೆ CI/CD ತನ್ನದೇ ಆದ ಪ್ರಮುಖ ಅಪಾಯ ವರ್ಗಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಭದ್ರತಾ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿ, ಆದರೆ NISTಯ ಸುರಕ್ಷಿತ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಚೌಕಟ್ಟು ಸುರಕ್ಷಿತ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪದ್ಧತಿಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಎಂದು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತದೆ SDLC ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ ಬೋಲ್ಟ್ ಹಾಕುವ ಬದಲು.
ಅದಕ್ಕೆ ಸ್ವಯಂ ಸರಿಪಡಿಸುವಿಕೆ ಇದು ಕೇವಲ ಉತ್ಪನ್ನದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವಲ್ಲ. ಇದು ಕಾರ್ಯಾಚರಣಾ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ. ಕೆಟ್ಟದಾಗಿ ಮಾಡಿದರೆ, ಅದು ಶಬ್ದ, ಅಪಾಯ ಮತ್ತು ಮುರಿದ ನಿರ್ಮಾಣಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ. ಚೆನ್ನಾಗಿ ಮಾಡಿದರೆ, ಅದು ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ಪರಿಹಾರದ ನಡುವಿನ ಅಂತರವನ್ನು ಮುಚ್ಚುತ್ತದೆ, ಸರಿಪಡಿಸುವ ಸಮಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು DevOps ನ ವೇಗಕ್ಕೆ ಭದ್ರತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯಲ್ಲಿ, ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಏನನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ನೋಡುತ್ತೇವೆ ಆಪ್ಸೆಕ್, ಅದು ಎಲ್ಲಿ ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಸುರಕ್ಷಿತ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪರಿಹಾರ ಹೇಗಿರಬೇಕು ಮತ್ತು ಡೆವಲಪರ್ಗಳು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ನಂಬುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬೇಕು.
AppSec ನಲ್ಲಿ ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ ಎಂದರೇನು?
ಮೂಲ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ, ಸ್ವಯಂ ಸರಿಪಡಿಸುವಿಕೆ ಅಂದರೆ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಭದ್ರತಾ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತದೆ, ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ. ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಉಪಕರಣವು "ಸಮಸ್ಯೆ ಇಲ್ಲಿದೆ" ನಿಂದ "ಪರಿಹಾರ ಇಲ್ಲಿದೆ" ಗೆ ಚಲಿಸುತ್ತದೆ.
ಅದು ಸರಳವೆನಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಇದು ಹಲವಾರು ವಿಭಿನ್ನ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
In SAST, ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ ಎಂದರೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ SQL ಇಂಜೆಕ್ಷನ್, ಕ್ರಾಸ್-ಸೈಟ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟಿಂಗ್, ಅಸುರಕ್ಷಿತ ಡೆಸೀರಿಯಲೈಸೇಶನ್ ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ಗಳು, ದುರ್ಬಲ ಇನ್ಪುಟ್ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಅಥವಾ ಅಸುರಕ್ಷಿತ ದೃಢೀಕರಣ ತರ್ಕದಂತಹ ದುರ್ಬಲತೆಗಳಿಗೆ ಕೋಡ್-ಮಟ್ಟದ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವುದು ಎಂದರ್ಥ. SCA, ಇದರರ್ಥ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅವಲಂಬನೆ ನವೀಕರಣಗಳನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುವುದು ಅಥವಾ ಅನ್ವಯಿಸುವುದು, ಸುರಕ್ಷಿತ ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಪಿನ್ ಮಾಡುವುದು ಅಥವಾ ರಚಿಸುವುದು pull requests ಅದು ಪ್ಯಾಕೇಜ್ಗಳನ್ನು ಪ್ಯಾಚ್ ಮಾಡಿದ ಬಿಡುಗಡೆಗಳಿಗೆ ಸರಿಸುತ್ತದೆ. ಇನ್ ಸೀಕ್ರೆಟ್ಸ್ ಸೆಕ್ಯುರಿಟಿ, ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ ಎಂದರೆ ರುಜುವಾತುಗಳನ್ನು ರದ್ದುಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ತಿರುಗಿಸುವುದು ಎಂದರ್ಥ, ಅವುಗಳನ್ನು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುವುದು ಮಾತ್ರವಲ್ಲ. ಇನ್ IaC, ಇದು ಅಸುರಕ್ಷಿತ ಟೆರಾಫಾರ್ಮ್, ಕುಬರ್ನೆಟ್ಸ್ ಅಥವಾ ಕ್ಲೌಡ್ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ಗಳನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತ ಡೀಫಾಲ್ಟ್ಗಳಾಗಿ ಪುನಃ ಬರೆಯುವುದನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಬಹುದು.
ಪ್ರಮುಖ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೆಂದರೆ: ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ ಎಂಬುದು ಸುಳಿವು ಅಲ್ಲ. ಅನೇಕ ಭದ್ರತಾ ಪರಿಕರಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಸೂಚಿಸಬಹುದು. ಕಡಿಮೆ ಜನರು ಡೆವಲಪರ್-ಸಿದ್ಧ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು. ಇನ್ನೂ ಕಡಿಮೆ ಜನರು ಆ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ನಿಜವಾದ ವಿತರಣಾ ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನ ಮೂಲಕ ಚಲಾಯಿಸಬಹುದು, ಅದನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಮೂಲ ನಿಯಂತ್ರಣದಲ್ಲಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದಾದ ಬದಲಾವಣೆಯಾಗಿ ಡೆವಲಪರ್ಗೆ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಬಹುದು.
ಆಧುನಿಕ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ತಂಡಗಳು PDF ಗಳು ಮತ್ತು ಟಿಕೆಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವುದಿಲ್ಲವಾದ್ದರಿಂದ ಆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಅವರು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ pull requests, ನೀತಿಗಳು, ಪರಿಶೀಲನೆಗಳು ಮತ್ತು pipelines.
ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಪರಿಹಾರ ಏಕೆ ಮಾಪಕವಾಗುವುದಿಲ್ಲ
ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ನ ಪ್ರಕರಣವು ನೋವಿನ ವಾಸ್ತವದೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ: ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಪರಿಹಾರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಆಧುನಿಕ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ವಿತರಣೆಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿಲ್ಲ.
ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಈಗಾಗಲೇ ಸಾಕಷ್ಟು ಸ್ಕ್ಯಾನಿಂಗ್ ಹೊಂದಿವೆ. ಅವರಿಗೆ ಸಾಕಷ್ಟು ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಇಲ್ಲ. ಸ್ಥಿರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಅವಲಂಬನೆ ಸ್ಕ್ಯಾನಿಂಗ್, ರಹಸ್ಯ ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತವೆ. ಏತನ್ಮಧ್ಯೆ, ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ತಂಡಗಳು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ರವಾನಿಸಲು, ಪ್ರಮುಖ ಸಮಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಇರಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಅಸ್ಥಿರಗೊಳಿಸುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಒತ್ತಡದಲ್ಲಿವೆ.
ಫಲಿತಾಂಶವು ಆವಿಷ್ಕಾರ ಮತ್ತು ಕ್ರಿಯೆಯ ನಡುವಿನ ಅಂತರವಾಗಿದೆ.
ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ಸರಳ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ಪ್ರಮಾಣವಿದೆ. ಆಪ್ಸೆಕ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಬುದ್ಧವಾದಷ್ಟೂ, ಅದು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಅದು ಯಾವಾಗಲೂ ಭದ್ರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಅನೇಕ ಪರಿಸರಗಳಲ್ಲಿ, ಇದು ಕೇವಲ ಬ್ಯಾಕ್ಲಾಗ್ ಅನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ. ಕ್ಸಿಜೆನಿಯ ಉತ್ಪನ್ನ ಸಾಮಗ್ರಿಗಳು ಇದನ್ನು ಶಬ್ದ ಮತ್ತು ಆದ್ಯತೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿ ಇರಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಆ ಫ್ರೇಮಿಂಗ್ ವಿಶಾಲವಾದ ಉದ್ಯಮದ ವಾಸ್ತವದೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ: ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುವಿಕೆ, ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ ಮಾತ್ರವಲ್ಲ, ಅನೇಕ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂಗಳು ಹೆಣಗಾಡುವ ಸ್ಥಳವಾಗಿದೆ.
ಎರಡನೆಯದಾಗಿ, ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಪರಿಹಾರವು ವಿನ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ನಿಧಾನವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಡೆವಲಪರ್ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಓದಬೇಕು, ಸ್ಕ್ಯಾನರ್ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು, ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪುನರುತ್ಪಾದಿಸಬೇಕು, ಪರಿಹಾರವನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಬೇಕು, ಅದನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬೇಕು, ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸಬೇಕು, ತೆರೆಯಬೇಕು. pull request, ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನೆಗಾಗಿ ಕಾಯಿರಿ. ಒಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಅದು ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹವಾಗಿರಬಹುದು. ನೂರಾರು ಮಧ್ಯಮ-ತೀವ್ರತೆಯ ಸಂಶೋಧನೆಗಳು, ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಅವಲಂಬನೆ ನವೀಕರಣಗಳು ಅಥವಾ ಬಹು ರೆಪೊಸಿಟರಿಗಳಲ್ಲಿ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ರಹಸ್ಯ ಸೋರಿಕೆಗಳಿಗೆ ಇದು ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹವಲ್ಲ.
ಮೂರನೆಯದಾಗಿ, ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಭದ್ರತೆಯು ಅಪಾಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಬಯಸುತ್ತದೆ. ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಮತ್ತು ನಿರೀಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಪರಿಚಯಿಸಲು ಬಯಸುತ್ತದೆ. ಸಂಶೋಧನೆಗಳ ಹರಿವು ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದ್ದಾಗ ಆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು. ತಂಡಗಳು ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಂದ ತುಂಬಿರುವಾಗ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿದ ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತ, ಕಡಿಮೆ-ಘರ್ಷಣೆ ಪರಿಹಾರಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಯಾವುದೇ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲದಿದ್ದಾಗ ಅದು ಹಾನಿಕಾರಕವಾಗುತ್ತದೆ.
ಯಾಂತ್ರೀಕರಣವು ಅಗತ್ಯವೆಂದು ಕಾಣಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವುದು ಇಲ್ಲಿಯೇ. ಆದರೂ, ಅವಶ್ಯಕತೆ ಮಾತ್ರ ಯಾಂತ್ರೀಕರಣವನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿಸುವುದಿಲ್ಲ.
ನೈವ್ ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ನ ಸಮಸ್ಯೆ
ಎಲ್ಲಾ ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ಗಳು ಉತ್ತಮ ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ ಆಗಿರುವುದಿಲ್ಲ. ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, ಭದ್ರತಾ ಯಾಂತ್ರೀಕರಣದ ಬಗ್ಗೆ ಡೆವಲಪರ್ಗಳು ಹೊಂದಿರುವ ಅನೇಕ ಆಕ್ಷೇಪಣೆಗಳು ಆಟೋಮೇಷನ್ಗೆ ಆಕ್ಷೇಪಣೆಗಳಲ್ಲ. ಅವು ಕೆಟ್ಟ ಆಟೋಮೇಷನ್ಗೆ ಆಕ್ಷೇಪಣೆಗಳಾಗಿವೆ.
ಸರಳವಾದ ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ ಎಂಜಿನ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನಾಲ್ಕು ಸಮಸ್ಯೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ.
ಮೊದಲನೆಯದು, ಅದು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಸಮಾನವಾಗಿ ಸರಿಪಡಿಸಬಹುದಾದಂತೆ ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತದೆ. ಸ್ಕ್ಯಾನರ್ ದುರ್ಬಲ ಅವಲಂಬನೆಯನ್ನು ನೋಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮುಂದಿನ ಪ್ಯಾಚ್ ಮಾಡಿದ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಸರಳವಾಗಿ ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತದೆ. ಕೋಡ್ ಎಂಜಿನ್ ಅಸುರಕ್ಷಿತ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನೋಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪೂರ್ವಸಿದ್ಧ ಬದಲಿಯಲ್ಲಿ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ಅದು ಕೆಲವು ಸರಳ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಬಹುದು. ಕೋಡ್ಬೇಸ್, ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್, ರನ್ಟೈಮ್ ಮತ್ತು ಅವಲಂಬನೆ ಗ್ರಾಫ್ ಎಲ್ಲವೂ ಮುಖ್ಯವಾದ ನೈಜ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಇದು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ಎರಡನೆಯದು ಅದು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಸರಿಯಾಗಿ ಕಾಣುವ ಪರಿಹಾರವು ನೈಜ ಕೋಡ್ ಮಾರ್ಗಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಿದಾಗ ಅಪ್ರಸ್ತುತ, ಸಾಕಷ್ಟಿಲ್ಲದ ಅಥವಾ ಅಪಾಯಕಾರಿಯಾಗಿರಬಹುದು. ಶೋಷಣೆ ಸಂಕೇತಗಳು ತುಂಬಾ ಮುಖ್ಯವಾಗಲು ಇದು ಒಂದು ಕಾರಣವಾಗಿದೆ. FIRST ನ EPSScisಏಕೆಂದರೆ, ಅಲ್ಪಾವಧಿಯಲ್ಲಿ ದುರ್ಬಲತೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಇದೆಯೇ ಎಂಬುದರ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಸೂಚಕ ತೀವ್ರತೆ ಮಾತ್ರ ಅಲ್ಲ. EPSS CVE ಗಳಿಗೆ ಶೋಷಣೆ ಚಟುವಟಿಕೆಯ ದೈನಂದಿನ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಅಂದಾಜನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ತಂಡಗಳು ದಾಳಿಗೆ ಒಳಗಾಗುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಹೆಚ್ಚು ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಸೀಮಿತ ಪರಿಹಾರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಮೂರನೆಯದು, ನಿಷ್ಕಪಟ ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ ಬದಲಾವಣೆಯ ಅಪಾಯವನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಅಪಾಯಕಾರಿ SCA. ಅವಲಂಬನೆ ಅಪ್ಗ್ರೇಡ್ CVE ಅನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಬಹುದು ಮತ್ತು ಇನ್ನೂ API ಅಸಾಮರಸ್ಯಗಳು, ತೆಗೆದುಹಾಕಲಾದ ವಿಧಾನಗಳು, ಮರುಹೆಸರಿಸಿದ ತರಗತಿಗಳು, ಬದಲಾದ ಒಪ್ಪಂದಗಳು ಅಥವಾ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ರನ್ಟೈಮ್ ನಡವಳಿಕೆಯ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಬಹುದು.
ನಾಲ್ಕನೆಯದು ಅತಿಯಾದ ಯಾಂತ್ರೀಕರಣ. ಒಂದು ಉಪಕರಣವು ಕಡಿಮೆ ಮೌಲ್ಯದ ಪ್ರವಾಹವನ್ನು ತೆರೆದಾಗ pull requests, ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಹಲವು ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಲ್ಲಿ ವಿಫಲವಾದರೆ ಅಥವಾ ವಿಲೀನ ಘರ್ಷಣೆಯನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಿದರೆ, ಡೆವಲಪರ್ಗಳು ಅದನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಲು ಕಲಿಯುತ್ತಾರೆ. ಅದು ಪರಿಹಾರ ವೇಗವರ್ಧನೆ ಅಲ್ಲ. ಅದು ಪರಿಹಾರ ಸ್ಪ್ಯಾಮ್.
ಹಾಗಾದರೆ, ತಂಡಗಳು ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಬೇಕೆ ಎಂಬುದು ಸರಿಯಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಯಲ್ಲ. ಯಾವ ರೀತಿಯ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ನೋವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸದೆ ಅಪಾಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದು ಸರಿಯಾದ ಪ್ರಶ್ನೆ.
ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಮುರಿಯುವುದು ನಿಜವಾದ ನಂಬಿಕೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ
ಡೆವಲಪರ್ಗಳು ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ನಂಬುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಹೇಳಿದಾಗ, ಅವರು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿಷಯವನ್ನು ಅರ್ಥೈಸುತ್ತಾರೆ: ಏನನ್ನಾದರೂ ಮುರಿಯುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಅವರು ನಂಬುವುದಿಲ್ಲ.
ಆ ನಂಬಿಕೆಯ ಸಮಸ್ಯೆ ಅವಲಂಬನೆ ಪರಿಹಾರದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಗೋಚರಿಸುತ್ತದೆ.
ದುರ್ಬಲ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ನಲ್ಲಿ ಪ್ಯಾಚ್ ಮಾಡಿದ ಆವೃತ್ತಿ ಲಭ್ಯವಿರಬಹುದು, ಆದರೆ ಅಪ್ಗ್ರೇಡ್ ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಇದರ ಅರ್ಥವಲ್ಲ. ಪ್ಯಾಚ್ ಮಾಡಿದ ಬಿಡುಗಡೆಯು ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಬಳಸುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಬಹುದು. ಇದು API ಅನ್ನು ಮರುಹೆಸರಿಸಬಹುದು. ಇದು ಪ್ರಕಾರದ ಒಪ್ಪಂದವನ್ನು ಬಿಗಿಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಇದು ಯುನಿಟ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ತೀರ್ಣರಾಗುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸಬಹುದು ಆದರೆ ಉತ್ಪಾದನಾ ಹಿಂಜರಿತಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಅನೇಕ ತಂಡಗಳಲ್ಲಿ, ಪರಿಹಾರದ ನಿಜವಾದ ವೆಚ್ಚವು ಪ್ಯಾಚ್ ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ. ಇದು ಬ್ಲಾಸ್ಟ್ ತ್ರಿಜ್ಯವನ್ನು ತನಿಖೆ ಮಾಡುತ್ತಿದೆ.
ಜಾವಾದಲ್ಲಿ ಒಂದು ಸರಳ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಕೋಡ್ಬೇಸ್ ಆವೃತ್ತಿ 1.x ನಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಧಾನವು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದೆ ಆದರೆ ಆವೃತ್ತಿ 2.x ನಲ್ಲಿ ತೆಗೆದುಹಾಕಲಾದ ಲೈಬ್ರರಿಯ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ನವೀಕರಣದ ನಂತರ, foo() ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲ. ದುರ್ಬಲತೆ ಹೋಗಿರಬಹುದು, ಆದರೆ ನಿರ್ಮಾಣವು ಮುರಿದುಹೋಗಿದೆ.
ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ "ಸ್ಥಿರ ಆವೃತ್ತಿಗೆ ನವೀಕರಿಸುವುದು" ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ತಂತ್ರವಲ್ಲ. ಇದು ಒಂದು ಜೂಜಾಟ.
OWASP ಗಳು CI/CD ಆಧುನಿಕ ವಿತರಣೆಯಿಂದಾಗಿ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ಇಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತವಾಗಿದೆ pipelineಗಳು ವೇಗವರ್ಧಕ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ದಾಳಿ ಮೇಲ್ಮೈಗಳು ಎರಡೂ. ಅಸ್ಥಿರ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಅಥವಾ ಅನಿಯಂತ್ರಿತತೆಯನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುವ ಭದ್ರತಾ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು pipeline ನಡವಳಿಕೆಯು ಒಂದು ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಇನ್ನೊಂದನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ. CI/CD ರಕ್ಷಣೆಗಳಿಗೆ ಕೇವಲ ತ್ವರಿತ ಬದಲಾವಣೆಯ ಇಂಜೆಕ್ಷನ್ ಅಲ್ಲ, ಹರಿವಿನ ನಿಯಂತ್ರಣ, ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ನೀತಿ ಜಾರಿ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
ಸುರಕ್ಷಿತ ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ ಆ ವಾಸ್ತವವನ್ನು ಗೌರವಿಸಬೇಕು. ದುರ್ಬಲತೆಯನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಬಹುದೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಮಾತ್ರವಲ್ಲ, ಅದು ರಕ್ಷಿಸಲು ಉದ್ದೇಶಿಸಿರುವ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಜೀವನಚಕ್ರವನ್ನು ಮುರಿಯದೆ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಬಹುದೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಅದು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು.
ಸುರಕ್ಷಿತ ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ ಹೇಗಿರಬೇಕು
ಸುರಕ್ಷಿತ ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ ಎಂದರೆ "ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಬದಲಾವಣೆ ಉತ್ಪಾದನೆ" ಅಲ್ಲ. ಸುರಕ್ಷಿತ ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ ಎಂದರೆ ನಿಯಂತ್ರಿತ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪರಿಹಾರ.
ಅಂದರೆ ಐದು ವಿಷಯಗಳು.
ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ಪರಿಹಾರಗಳು ಸಂದರ್ಭ-ಅರಿವು ಹೊಂದಿರಬೇಕು. ಸುತ್ತಮುತ್ತಲಿನ ಕೋಡ್, ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ ಸಂಪ್ರದಾಯಗಳು, ಡೇಟಾ ಹರಿವು ಅಥವಾ ಅವಲಂಬನೆಯ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುವ ಸುರಕ್ಷಿತ ಸಲಹೆಯು ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಪರಿಹಾರವು ದುರ್ಬಲತೆ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗಬೇಕು.
ಎರಡನೆಯದಾಗಿ, ಪರಿಹಾರಗಳು ಅಪಾಯದ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳಿದಿರಬೇಕು. ಪರಿಹಾರ ಅಪಾಯದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮುಖ್ಯವಾಗುವುದು ಇಲ್ಲಿಯೇ. ಉತ್ತಮ ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುವ ಮೊದಲು ಮೂಲಭೂತ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉತ್ತರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ: ಈ ಪರಿಹಾರವು ಪರಿಚಯಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಏನು? ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಮುರಿಯುವುದು?
ಮೂರನೆಯದಾಗಿ, ಪರಿಹಾರಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಬೇಕು. ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂಗಳು ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಒಂದೇ ಬಾರಿಗೆ ಸರಿಪಡಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಅವು ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಶೋಷಣೆ, ತಲುಪುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಪರಿಣಾಮಕ್ಕೆ ಜೋಡಿಸುತ್ತವೆ. ಇದು ಪ್ರಬುದ್ಧ AppSec ಪ್ರೋಗ್ರಾಂಗಳು ಹೇಗೆ ಹೆಚ್ಚು ವಿಶಾಲವಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ. CISA' ಯ ತಿಳಿದಿರುವ ಶೋಷಿತ ದುರ್ಬಲತೆಗಳ ಕ್ಯಾಟಲಾಗ್ ಮೊದಲೇ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದೆcisಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಶೋಷಣೆಯ ಪುರಾವೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹಾರ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು elycisಅಯಾನುಗಳು, ಕೇವಲ ತೀವ್ರತೆಯ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ಅಲ್ಲ.
ನಾಲ್ಕನೆಯದಾಗಿ, ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ ನಿಜವಾದ ವಿತರಣಾ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕು. ಪರಿಹಾರ ಎಂಜಿನ್ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದರೆ pull requests, ಪರಿಶೀಲನೆಗಳು, ನೀತಿಗಳು ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು, ಆಧುನಿಕ ತಂಡಗಳು ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ತಲುಪಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದರೊಂದಿಗೆ ಇದು ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
ಐದನೆಯದಾಗಿ, ಡೆವಲಪರ್ಗಳು ನಿಯಂತ್ರಣದಲ್ಲಿರಬೇಕು. ಡೆವಲಪರ್-ಅನುಮೋದಿತ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ನ ದೌರ್ಬಲ್ಯವಲ್ಲ. ಅವು ಉತ್ಪಾದನಾ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಯಾಂತ್ರೀಕರಣವನ್ನು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿಸುವ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವಾಗಿದೆ.
ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಸುರಕ್ಷಿತ ಪರಿಹಾರಕ್ಕೆ ಕೇವಲ ಯಾಂತ್ರೀಕರಣವಲ್ಲ, ನಿಯಂತ್ರಣವೂ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.
ನೈವ್ ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ vs ಸೇಫ್ ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್
ಕೆಲಸವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುವ ಯಾಂತ್ರೀಕರಣ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವ ಯಾಂತ್ರೀಕರಣದ ನಡುವಿನ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಕೆಳಗೆ ನೀಡಲಾಗಿದೆ.
| ಆಕಾರ | ನೈವ್ ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ | ಸುರಕ್ಷಿತ ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ |
|---|---|---|
| ಕಾರ್ಯತಂತ್ರ ಸರಿಪಡಿಸಿ | ದುರ್ಬಲತೆ ಪತ್ತೆಯಾದ ತಕ್ಷಣ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪರಿಹಾರಗಳು ಅಥವಾ ನವೀಕರಣಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ. | ಕೋಡ್, ಅವಲಂಬನೆ ನಡವಳಿಕೆ ಮತ್ತು ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸಂದರ್ಭ-ಅರಿವು ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. |
| ಅವಲಂಬನೆ ನವೀಕರಣಗಳು | ಬದಲಾವಣೆಯ ಪರಿಣಾಮ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಇಲ್ಲದೆ ಮುಂದಿನ ಪ್ಯಾಚ್ ಮಾಡಿದ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುತ್ತದೆ. | ನವೀಕರಣ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಸೂಚಿಸುವ ಮೊದಲು ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಮುರಿಯಲು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ. |
| ಆದ್ಯತೆ | ತೀವ್ರತೆಯ ಮೇಲೆ ಮಾತ್ರ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ | ಶೋಷಣೆ, ತಲುಪುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಪ್ರಭಾವದೊಂದಿಗೆ ತೀವ್ರತೆಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ |
| Pipeline ಸುರಕ್ಷತೆ | ಬಿಲ್ಡ್ಗಳು ಅಥವಾ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಲ್ಲಿ ವಿಫಲವಾಗುವ PR ಗಳನ್ನು ತೆರೆಯಬಹುದು | ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸುತ್ತದೆ CI/CD ಪರಿಶೀಲನೆ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನಾ ದ್ವಾರಗಳು |
| ಡೆವಲಪರ್ ಪಾತ್ರ | ಡೆವಲಪರ್ಗಳು ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುತ್ತಾರೆ | ಡೆವಲಪರ್ಗಳು ಸುರಕ್ಷಿತ, ವಿಲೀನಕ್ಕೆ ಸಿದ್ಧವಾದ ಪರಿಹಾರ ಪ್ರಸ್ತಾಪಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ |
| ಫಲಿತಾಂಶ | ಹೆಚ್ಚು ಶಬ್ದ, ಹೆಚ್ಚು ಹಿಂಜರಿತ, ಕಡಿಮೆ ನಂಬಿಕೆ | ವೇಗವಾದ ಪರಿಹಾರ, ಕಡಿಮೆ ಹಿಂಜರಿತಗಳು, ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಳವಡಿಕೆ |
ಈ ಕೋಷ್ಟಕದಿಂದ ನೀವು ಒಂದು ಟೇಕ್ಅವೇ ಬಯಸಿದರೆ, ಅದು ಹೀಗಿದೆ: ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ನ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಅದರ ಸಂದರ್ಭ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟದಿಂದ ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಆಧುನಿಕ DevSecOps ನಲ್ಲಿ ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ Pipeline
ಪ್ರಬುದ್ಧ ವಾತಾವರಣದಲ್ಲಿ, ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ ಒಂದೇ ಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲ. ಇದು ರಚನಾತ್ಮಕ ಪರಿಹಾರ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲಾಗಿದೆ CI/CD.
ಹಸ್ತಚಾಲಿತ, ಸಂಪರ್ಕ ಕಡಿತಗೊಂಡ ಪರಿಹಾರಗಳ ಬದಲಿಗೆ, ಆಧುನಿಕ pipelineನಿರಂತರ ಹರಿವನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತದೆ:
ಆಧುನಿಕ DevSecOps ನಲ್ಲಿ ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ Pipeline
ಪ್ರಬುದ್ಧ ವಾತಾವರಣದಲ್ಲಿ, ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ ಒಂದೇ ಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲ. ಇದು ರಚನಾತ್ಮಕ ಪರಿಹಾರ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲಾಗಿದೆ CI/CD.
ಹಸ್ತಚಾಲಿತ, ಸಂಪರ್ಕ ಕಡಿತಗೊಂಡ ಪರಿಹಾರಗಳ ಬದಲಿಗೆ, ಆಧುನಿಕ pipelineನಿರಂತರ ಹರಿವನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತದೆ:
ಹಂತ ಹಂತದ ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ ಕೆಲಸದ ಹರಿವು
- ಪತ್ತೆ
ಸಂಗ್ರಹಾಲಯಗಳು, pull requests, ಪಾತ್ರೆಗಳು, ಅಥವಾ IaC ಕಲಾಕೃತಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ SAST, SCA, ರಹಸ್ಯಗಳು ಅಥವಾ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳು. - ಆದ್ಯತೆ
ಎಲ್ಲಾ ದುರ್ಬಲತೆಗಳನ್ನು ಸಮಾನವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಇವುಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುತ್ತವೆ:- ತಲುಪುವಿಕೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
- EPSS ನಂತಹ ಶೋಷಣೆ ಸಂಕೇತಗಳು
- ತಿಳಿದಿರುವ ಶೋಷಿತ ದುರ್ಬಲತೆಗಳು (KEV)
- ನಿಯೋಜನೆ ಸಂದರ್ಭ
- ಜನರೇಷನ್ ಸರಿಪಡಿಸಿ
ಸಮಸ್ಯೆಯ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಪರಿಹಾರ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ:- ಕೋಡ್ ಪರಿಹಾರಗಳು SAST ದುರ್ಬಲತೆಗಳು
- ಅವಲಂಬನೆ ನವೀಕರಣಗಳು SCA
- ರಹಸ್ಯ ರದ್ದತಿ ಮತ್ತು ತಿರುಗುವಿಕೆ
- IaC ಸಂರಚನಾ ತಿದ್ದುಪಡಿಗಳು
- Pull Request ಸೃಷ್ಟಿ
ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಡೆವಲಪರ್-ಸ್ಥಳೀಯ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ pull requests ಜೊತೆ:- ಕೋಡ್ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು
- ಸಂದರ್ಭ ಮತ್ತು ತಾರ್ಕಿಕತೆ
- ಸೂಚಿಸಲಾದ ಬದಲಾವಣೆಗಳು
- ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ CI/CD
ವಿಲೀನಗೊಳಿಸುವ ಮೊದಲು, ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಮೂಲಕ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ:- ಘಟಕ ಮತ್ತು ಏಕೀಕರಣ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು
- ಬಿಲ್ಡ್ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳು
- ಭದ್ರತಾ ನೀತಿಗಳು
- ಡೆವಲಪರ್ ಅನುಮೋದನೆ ಮತ್ತು ವಿಲೀನ
ಉತ್ಪನ್ನದಲ್ಲಿ ವಿಲೀನಗೊಳ್ಳುವ ಮೊದಲು ಡೆವಲಪರ್ಗಳು ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ, ಅನುಮೋದಿಸುತ್ತಾರೆ ಅಥವಾ ತಿರಸ್ಕರಿಸುತ್ತಾರೆ.
ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಜೀವನಚಕ್ರವನ್ನು ಬೈಪಾಸ್ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ. ಅದು ಅದರೊಳಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
ಇದು GitHub, GitLab, ಮತ್ತು Azure DevOps ನಂತಹ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸರಾಗವಾಗಿ ಸಂಯೋಜನೆಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ ದುರ್ಬಲತೆ ಪರಿಹಾರವು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲ, ವಿತರಣಾ ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನ ಭಾಗವಾಗುತ್ತದೆ.
ವಿಭಿನ್ನ ದುರ್ಬಲತೆ ವರ್ಗಗಳಿಗೆ ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್
ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ ಸಂಭಾಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಂಡುಬರುವ ತಪ್ಪುಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು, ಎಲ್ಲಾ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಅವು ಒಂದೇ ರೀತಿ ವರ್ತಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬಂತೆ ಪರಿಗಣಿಸುವುದು. ಅವು ಹಾಗೆ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ.
ಇದಕ್ಕಾಗಿ ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ ಮಾಡಿ SAST
ಕೋಡ್-ಮಟ್ಟದ ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ಜನರು ಮೊದಲು ಈ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಸ್ಕ್ಯಾನರ್ SQL ಇಂಜೆಕ್ಷನ್, ಪ್ರತಿಫಲಿತ XSS ಸಿಂಕ್ ಅಥವಾ ಅಸುರಕ್ಷಿತ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತ ಬದಲಿಯನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ನ ಅತ್ಯಂತ ಅರ್ಥಗರ್ಭಿತ ರೂಪವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಫಿಕ್ಸ್ ಮೂಲ ಕೋಡ್ನಲ್ಲಿ ಗೋಚರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಇತರ ಬದಲಾವಣೆಯಂತೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು.
Xygeni ನ ಉತ್ಪನ್ನ ಸಾಮಗ್ರಿಗಳು ಈ ಜಾಗದಲ್ಲಿ AI ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಸಂದರ್ಭ-ಅರಿವಿನ ಪರಿಹಾರವಾಗಿ ಇರಿಸುತ್ತವೆ, ಅದು ಡೆವಲಪರ್-ಸಿದ್ಧ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು pull requests XSS ಮತ್ತು SQL ಇಂಜೆಕ್ಷನ್ನಂತಹ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ. ಉತ್ಪನ್ನದ ಹಕ್ಕು ಸ್ಥಾಪನೆಯನ್ನು ಮೀರಿ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಸಂದೇಶವು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ: ಒಳ್ಳೆಯದು SAST ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ ಕೇವಲ ನಿಯಮಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಅರಿವು ಹೊಂದಿರದೆ, ಕೋಡ್ ಬಗ್ಗೆ ಅರಿವು ಹೊಂದಿರಬೇಕು.
ಇದಕ್ಕಾಗಿ ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ ಮಾಡಿ SCA
ದುರ್ಬಲ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ಗಳು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದರಿಂದ ಮತ್ತು ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಅವಲಂಬನೆ ನಿರ್ವಹಣೆಯು ಅಳೆಯದ ಕಾರಣ ಅವಲಂಬನೆ ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ದೃಷ್ಟಿಯಿಂದ ಹೆಚ್ಚು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಆದರೆ ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ಗಳಿಸುವುದು ಕಷ್ಟಕರವಾದ ಸ್ಥಳವೂ ಇದೇ ಆಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಅವಲಂಬನೆ ನವೀಕರಣಗಳು ನಿಖರವಾಗಿ ಎಲ್ಲಿವೆ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಮುರಿಯುವುದು ಅತ್ಯಂತ ನೋವಿನಿಂದ ಕೂಡುತ್ತದೆ.
ಒಂದು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ SCA ಆದ್ದರಿಂದ ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಪ್ಯಾಚ್ ಮಾಡಿದ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಅಪ್ಗ್ರೇಡ್ ಸುರಕ್ಷತೆ, ಬ್ಲಾಸ್ಟ್ ತ್ರಿಜ್ಯ ಮತ್ತು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.
ಸೀಕ್ರೆಟ್ಸ್ಗಾಗಿ ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್
ರಹಸ್ಯ ಪರಿಹಾರವು ಕೋಡ್ ಪುನಃ ಬರೆಯುವುದರ ಬಗ್ಗೆ ಕಡಿಮೆ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣದ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚು. ಲೈವ್ ರಹಸ್ಯವು ಬಹಿರಂಗಗೊಂಡರೆ, ಆದರ್ಶ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯು ಮುಂದಿನ ವಾರ ಅದನ್ನು ತಿರುಗಿಸಲು ಯಾರನ್ನಾದರೂ ಕೇಳುವ ಟಿಕೆಟ್ ಅಲ್ಲ. ಆದರ್ಶ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯೆಂದರೆ ತಕ್ಷಣದ ರದ್ದತಿ, ಬದಲಿ ಮತ್ತು ಸ್ಪಷ್ಟ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್. ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ರಹಸ್ಯ ಭದ್ರತೆಯಲ್ಲಿ ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕೋಡ್ ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ ಕಾಣುತ್ತದೆ. ಮೌಲ್ಯವು ವೇಗ ಮತ್ತು ಖಚಿತತೆಯಾಗಿದೆ.
ಇದಕ್ಕಾಗಿ ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ ಮಾಡಿ IaC
ಮೂಲಸೌಕರ್ಯದ ತಪ್ಪು ಸಂರಚನೆಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಪುನರಾವರ್ತನೆಯಾಗುತ್ತವೆ. ಅದು ಅವುಗಳನ್ನು ಯಾಂತ್ರೀಕರಣಕ್ಕೆ ಪ್ರಬಲ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ತಂಡಗಳಿಗೆ ಸಾಧ್ಯವಾದರೆ standardಟೆರಾಫಾರ್ಮ್, ಕುಬರ್ನೆಟ್ಸ್, ARM, ಅಥವಾ ಕ್ಲೌಡ್ಫಾರ್ಮೇಷನ್ಗಾಗಿ ಸುರಕ್ಷಿತ ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ, ನಂತರ ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ ಆ ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ಗಳನ್ನು ಬಹಳ ಮೊದಲೇ ಜಾರಿಗೊಳಿಸಬಹುದು pipeline. NIST ಯ SSDF ಪ್ರತಿಯೊಂದರಲ್ಲೂ ಸುರಕ್ಷಿತ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಒತ್ತು ನೀಡುತ್ತದೆ SDLC ಅನುಷ್ಠಾನವು ಇಲ್ಲಿ ನೇರವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ: ಭದ್ರತೆಯು ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನಲ್ಲಿ ಹುದುಗಿದಾಗ ಅದು ಬಲವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ನಂತರದ ಹಂತಗಳಿಗೆ ಮುಂದೂಡಲ್ಪಡುವುದಿಲ್ಲ.
ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ ಬಳಸಿ ಕಟ್ಟಡಗಳು ಒಡೆಯುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವುದು ಹೇಗೆ
ಇದು ಈ ವಿಷಯದ ಹಿಂದಿನ ಪ್ರಮುಖ ಭರವಸೆಯಾಗಿದ್ದು, ಇದು ನೇರ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗೆ ಅರ್ಹವಾಗಿದೆ.
ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ನೊಂದಿಗೆ ಬಿಲ್ಡ್ಗಳನ್ನು ಮುರಿಯುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು, ತಂಡಗಳು ಯಾವುದೇ ಇತರ ಉತ್ಪಾದನಾ-ಬೌಂಡ್ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿಯೇ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಅಂದರೆ:
- ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಮೊದಲು ಅವಲಂಬನೆ ಮತ್ತು ಕೋಡ್ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ.
- ಸರಿಪಡಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿ CI/CD ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಮತ್ತು ನೀತಿಗಳೊಂದಿಗೆ
- ಬ್ಲಾಸ್ಟ್ ತ್ರಿಜ್ಯ ಹೆಚ್ಚಿರುವಲ್ಲಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಮಿತಿಗೊಳಿಸಿ
- ವಸ್ತು ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಗೆ ಡೆವಲಪರ್ ಪರಿಶೀಲನೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ
- ಹೆಚ್ಚಿನ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ನವೀಕರಣಗಳಿಗಾಗಿ ಹಂತ ಹಂತದ ಪರಿಚಯವನ್ನು ಬಳಸಿ.
ಇದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ಪರಿಹಾರ ಅಪಾಯದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ತುಂಬಾ ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿದೆ. ಇದು "ಪರಿಹಾರವಿದೆಯೇ?" ಎಂಬ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು "ಇದು ಸುರಕ್ಷಿತವಾದ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾದ ಪರಿಹಾರವೇ?" ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ಅದು ಹೆಚ್ಚು ಉತ್ತಮವಾದ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಪ್ರಶ್ನೆಯಾಗಿದೆ.
ಅನೇಕ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳು ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುವುದು ಇಲ್ಲಿಯೇ. ಅವು ಥ್ರೋಪುಟ್ಗಾಗಿ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಬದಲಾವಣೆಯ ಸುರಕ್ಷತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುತ್ತವೆ. ಡೆವಲಪರ್ಗಳು ಇದನ್ನು ತಕ್ಷಣ ಗಮನಿಸುತ್ತಾರೆ.
ಇದಕ್ಕೆ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿ, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಬಲವಾದ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ತಂಡಗಳು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಈಗಾಗಲೇ ಅನ್ವಯಿಸುವ ಅದೇ ಬದಲಾವಣೆ-ನಿರ್ವಹಣಾ ಶಿಸ್ತನ್ನು ಗೌರವಿಸುತ್ತದೆ: ಪರಿಶೀಲನೆ, ಪರೀಕ್ಷೆ, ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿ, ವಿಲೀನ.
ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು
ನೀವು ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ ಅಥವಾ ಪಕ್ವಗೊಳಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಗುರಿಯು ನವೀನತೆಯಲ್ಲ, ಅಳವಡಿಕೆಯಾಗಿರಬೇಕು. ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುವ ಕೆಲಸವನ್ನು ರಚಿಸದೆ ನಿರಂತರವಾಗಿ ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸಿದಾಗ ತಂಡಗಳು ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ.
ನೀತಿಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ. ಯಾವ ಸಂಚಿಕೆ ತರಗತಿಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಲು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಮೊದಲು ನಿರ್ಧರಿಸಿ. SAST ಚೆನ್ನಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡ ಪುನಃ ಬರೆಯುವಿಕೆಗಳು, ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಆವೃತ್ತಿ ಶ್ರೇಣಿಗಳೊಳಗಿನ ಅವಲಂಬನೆ ನವೀಕರಣಗಳು ಅಥವಾ ರಹಸ್ಯ ಹಿಂತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಮಾದರಿಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಉತ್ತಮ ಆರಂಭಿಕ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳಾಗಿವೆ.
ನಂತರ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಸಂಕುಚಿತಗೊಳಿಸಿ. ಒಂದೇ ಬಿಡುಗಡೆಯಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಬೇಡಿ. ಮೊದಲು ಸಾಮಾನ್ಯ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿಶ್ವಾಸ ಹೊಂದಿರುವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿ. ಅದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವಿಶಾಲವಾದ ಆದರೆ ಗದ್ದಲದ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಹೊರತರುವುದಕ್ಕಿಂತ ಉತ್ತಮ ವಿಶ್ವಾಸ-ನಿರ್ಮಾಣ ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ.
ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಡೆವಲಪರ್ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳಲ್ಲಿ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಿ. ನಿಮ್ಮ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ತಂಡಗಳು ವಾಸಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ pull requests ಮತ್ತು ಶಾಖೆ ರಕ್ಷಣೆಗಳು, ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ ಕೂಡ ಆಗಬೇಕು.
ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಅಳೆಯಿರಿ. ಸರಿಯಾದ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳು ಕೇವಲ "ರಚಿತವಾದ ಪರಿಹಾರಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ" ಅಲ್ಲ. ಅವು ವಿಲೀನ ದರ, ಹಿಂಜರಿತ ದರ, ಸಮಯ ಉಳಿತಾಯ, ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ ಕಡಿತ ಮತ್ತು ಪರಿಹಾರಕ್ಕೆ ಸಮಯ.
ಕೊನೆಯದಾಗಿ, ಮುಖ್ಯವಾದ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಮಾನವ ಅನುಮೋದನೆಯ ಪದರವನ್ನು ಇರಿಸಿ. ಸುರಕ್ಷಿತ ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ ಡೆವಲಪರ್ ತೀರ್ಪನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದಿಲ್ಲ. ಇದು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಕೆಲಸವನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಿ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಮೌಲ್ಯದ ವಿಮರ್ಶೆಯ ಮೇಲೆ ಗಮನವನ್ನು ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅದನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಪತ್ತೆಯಿಂದ ಪರಿಹಾರದವರೆಗೆ: ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ಮುಚ್ಚುವುದು
ಲೆಗಸಿ ಆಪ್ಸೆಕ್ ಪರಿಕರಗಳಲ್ಲಿನ ಒಂದು ದೊಡ್ಡ ದೌರ್ಬಲ್ಯವೆಂದರೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ತುಂಬಾ ಬೇಗನೆ ಕೊನೆಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಒಂದು ಸಂಶೋಧನೆ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಟಿಕೆಟ್ ರಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಂತರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಕಾಯುತ್ತದೆ.
ಅದು ಮುಚ್ಚಿದ ಲೂಪ್ ಅಲ್ಲ. ಅದು ಹ್ಯಾಂಡಾಫ್.
ಆಧುನಿಕ ಆಪ್ಸೆಕ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯಿಂದ ಆದ್ಯತೆಗೆ, ಪರಿಹಾರಕ್ಕೆ, ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ಕಡಿಮೆ ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಶನ್ನೊಂದಿಗೆ ಹೋಗಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಅದು ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ನ ನಿಜವಾದ ಭರವಸೆ. ಇದು ಕೇವಲ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಪರಿಹಾರವು ಎಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ, ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಪರಿಚಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಕೆಲಸವನ್ನು ಯಾರು ಮಾಡಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ಇದು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ.
ಈ ವಿಷಯವು ತಾಂತ್ರಿಕವಾಗಿ ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ವಾಣಿಜ್ಯಿಕವಾಗಿಯೂ ಮುಖ್ಯವಾಗಲು ಇದು ಕಾರಣವಾಗಿದೆ. ಖರೀದಿದಾರರು ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಪತ್ತೆ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಬಯಸುವುದಿಲ್ಲ. ಬಾಕಿ ಇರುವ ಸಮಸ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಕಡಿತ ಮತ್ತು ಸಮಸ್ಯೆಯ ಆವಿಷ್ಕಾರದಿಂದ ಸಮಸ್ಯೆಯ ಪರಿಹಾರದವರೆಗೆ ವೇಗವಾದ ಚಲನೆಯನ್ನು ಅವರು ಬಯಸುತ್ತಾರೆ.
ಕ್ಸಿಜೆನಿ ಸುರಕ್ಷಿತ ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ
ಕ್ಸಿಜೆನಿಯ ಸಾಮಗ್ರಿಗಳು ಅದರ ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಮೂರು ವಿಷಯಗಳ ಸುತ್ತ ಇರಿಸುತ್ತವೆ: ಸಂದರ್ಭ, ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ವಿತರಣಾ ಏಕೀಕರಣ.
ಕೋಡ್ ಬದಿಯಲ್ಲಿ, ಕ್ಸಿಜೆನಿ AI SAST ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ ಡೆವಲಪರ್-ಸಿದ್ಧ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ, ಅಪಾಯಕಾರಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತ ಪರ್ಯಾಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ತಲುಪಿಸುತ್ತದೆ pull requests ಅಮೂರ್ತ ಶಿಫಾರಸುಗಳ ಬದಲಿಗೆ. ಇದು XSS ಅಥವಾ SQL ಇಂಜೆಕ್ಷನ್ನಂತಹ ದುರ್ಬಲತೆಗಳನ್ನು ತಕ್ಷಣವೇ ಸರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಡೆವಲಪರ್ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋನಲ್ಲಿ ನೇರವಾಗಿ ಸುರಕ್ಷಿತ ಕೋಡಿಂಗ್ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ.
ಆದಾಗ್ಯೂ, ಕ್ಸಿಜೆನಿಯಲ್ಲಿ ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ ಅದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ SAST. ಇದು ಸಹ ಒಳಗೊಂಡಿದೆ ಸೀಕ್ರೆಟ್ಸ್ ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್, ಇದು ಸೋರಿಕೆಯಾದ ರುಜುವಾತುಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪೂರ್ವನಿರ್ಮಿತವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅವುಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಹಿಂತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. playbooks AWS, GCP, ಅಥವಾ GitLab ನಂತಹ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳಲ್ಲಿ. ಇದು ತಕ್ಷಣದ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ವಿಳಂಬವನ್ನು ನಿವಾರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ರುಜುವಾತು ದುರುಪಯೋಗದ ಅಪಾಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಅವಲಂಬನೆಯ ಬದಿಯಲ್ಲಿ, ಕ್ಸಿಜೆನಿ SCA ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ ದುರ್ಬಲ ಅವಲಂಬನೆಗಳಿಗೆ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಅನ್ವಯಿಸುವ ಮೂಲಕ ಬೃಹತ್ ಸ್ವಯಂ-ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ತಂಡಗಳು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪ್ಯಾಚಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಚೋದಿಸಬಹುದು, ರಚಿಸಬಹುದು pull requests ನವೀಕರಿಸಿದ ಆವೃತ್ತಿಗಳೊಂದಿಗೆ, ಮತ್ತು ಪರಿಹಾರವನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸಿ CI/CD pipelineವಿತರಣೆಗೆ ಅಡ್ಡಿಯಾಗದಂತೆ ರು.
ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಈ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ಇಲ್ಲಿಗೆ ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತವೆ ಕೋಡ್ ಆಗಿ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ (IaC) ಮತ್ತು pipeline ಸಂರಚನೆಗಳು, ತಪ್ಪು ಸಂರಚನೆಗಳು ಮತ್ತು ಅಪಾಯಕಾರಿ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಹ ಅದೇ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನ ಭಾಗವಾಗಿ ಸರಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಅದು ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಅಂಶ. ಸುರಕ್ಷಿತ ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಇದು ವ್ಯಾಪಿಸಿದೆ ಕೋಡ್ (SAST), ಅವಲಂಬನೆಗಳು (SCA), ರಹಸ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ (IaC), ಸಂಪೂರ್ಣ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಪೂರೈಕೆ ಸರಪಳಿಯಲ್ಲಿ ಸ್ಥಿರವಾದ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಶೋಷಣೆ-ಆಧಾರಿತ ಆದ್ಯತೆ, ಅವಲಂಬನೆ ಗ್ರಾಫ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು CI/CD ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ, ಆದ್ದರಿಂದ ಪರಿಹಾರಗಳು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮಾತ್ರವಲ್ಲ, ಸುರಕ್ಷಿತ, ಸಂಬಂಧಿತ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ಸಿದ್ಧವಾಗಿವೆ.
ತ್ವರಿತ ಉತ್ತರ: ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ನೊಂದಿಗೆ ನೀವು ದುರ್ಬಲತೆಗಳನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಹೇಗೆ ಸರಿಪಡಿಸುತ್ತೀರಿ?
ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ನೊಂದಿಗೆ ದುರ್ಬಲತೆಗಳನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಸರಿಪಡಿಸಲು, ತಂಡಗಳಿಗೆ ಸಂದರ್ಭ-ಅರಿವು ಪರಿಹಾರಗಳು, ಶೋಷಣೆ-ಆಧಾರಿತ ಆದ್ಯತೆ, ಪರಿಹಾರ ಅಪಾಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ, CI/CD ವಿಲೀನದ ಮೊದಲು ದೃಢೀಕರಣ ಮತ್ತು ಡೆವಲಪರ್ ಅನುಮೋದನೆ.
ಅದು ಚಿಕ್ಕ ಉತ್ತರ.
ಅದಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಏನಾದರೂ ಆಗಿದ್ದರೂ ಅದು ಯಾಂತ್ರೀಕರಣವಾಗಿರಬಹುದು, ಆದರೆ ಅದು ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ಅಭಿವರ್ಧಕರು ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ನಂಬಿಕೆ ಇಡುವ ರೀತಿಯದ್ದಲ್ಲ.
FAQ
AppSec ನಲ್ಲಿ ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ ಎಂದರೇನು?
ಆಪ್ಸೆಕ್ನಲ್ಲಿ ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ ಎಂದರೆ ಕೋಡ್ ದೋಷಗಳು, ದುರ್ಬಲ ಅವಲಂಬನೆಗಳು, ಬಹಿರಂಗಗೊಂಡ ರಹಸ್ಯಗಳು ಅಥವಾ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ತಪ್ಪು ಸಂರಚನೆಗಳಂತಹ ಭದ್ರತಾ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಪರಿಹಾರ ಬದಲಾವಣೆಗಳ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಉತ್ಪಾದನೆ ಮತ್ತು ವಿತರಣೆಯಾಗಿದೆ.
ಬ್ರೇಕ್ ಬಿಲ್ಡ್ಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂ ಸರಿಪಡಿಸಬಹುದೇ?
ಹೌದು. ಅವಲಂಬನೆ ನವೀಕರಣಗಳು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗದ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಿದಾಗ, ಪರಿಹಾರಗಳು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಿದಾಗ ಅಥವಾ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣವಿಲ್ಲದೆ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿದಾಗ ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ ಬಿಲ್ಡ್ಗಳನ್ನು ಮುರಿಯಬಹುದು.
ಹಿಂಜರಿತಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸದೆ ನೀವು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ದುರ್ಬಲತೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಸರಿಪಡಿಸುತ್ತೀರಿ?
ನಿಯಂತ್ರಿತ ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನೊಳಗೆ ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ ಬಳಸಿ: ಶೋಷಣೆ ಮತ್ತು ತಲುಪುವಿಕೆಯಿಂದ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಿ, ಪರಿಹಾರ ಅಪಾಯವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ, ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿ CI/CD, ಮತ್ತು ಡೆವಲಪರ್ ಅನುಮೋದನೆ ಹಂತವನ್ನು ಇರಿಸಿ.
ಸುರಕ್ಷಿತ ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಸರಳ ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ಗಿಂತ ಹೇಗೆ ಭಿನ್ನವಾಗಿಸುತ್ತದೆ?
ಸುರಕ್ಷಿತ ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ ಸಂದರ್ಭ-ಅರಿವು, ಅಪಾಯ-ಅರಿವು, ಮತ್ತು pipeline-aware. ನೈವ್ ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ, ರನ್ಟೈಮ್ ಪರಿಣಾಮ ಅಥವಾ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಕೆಲಸದ ಹರಿವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳದೆ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ.
AI ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವೇ?
ಅದು ಆಗಿರಬಹುದು, ಆದರೆ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯು ದೃಢೀಕರಣ ಮತ್ತು ಆಡಳಿತವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. AI-ಆಧಾರಿತ ಬಳಸುವ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಗಾರ್ಟ್ನರ್ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುತ್ತಾರೆ code security ಸಹಾಯಕರು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ AST ಮತ್ತು ಕೋಡ್ ವಿಮರ್ಶೆಯನ್ನು ಸಮತೋಲನ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳಾಗಿ ಬಳಸುವುದನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸುತ್ತಾರೆ, ಏಕೆಂದರೆ AI ಆಪ್ಟಿಮೈಜರ್ಗಳು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ ಮತ್ತು ಕೋಡ್ ಗುಣಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಅತಿಯಾಗಿ ಸರಿಪಡಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
ಅಂತಿಮ ಟೇಕ್ಅವೇ
ಆಪ್ಸೆಕ್ನಲ್ಲಿ ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಹೊಸತನವಲ್ಲ. ಜನರ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸದೆ ಅಥವಾ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ನಿಧಾನಗೊಳಿಸದೆ ಬ್ಯಾಕ್ಲಾಗ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ತಂಡಗಳಿಗೆ ಇದು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅವಶ್ಯಕತೆಯಾಗುತ್ತಿದೆ.
ನಿಜವಾದ ಸವಾಲು ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಬೇಕೆ ಬೇಡವೇ ಎಂಬುದು ಅಲ್ಲ. ಆ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯು ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಅನ್ನು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಹೇಗೆ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ರವಾನಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗೌರವಿಸುತ್ತದೆಯೇ ಎಂಬುದು.
ನಿಮ್ಮ ಆಟೋಫಿಕ್ಸ್ ತಂತ್ರವು ಸಂದರ್ಭ, ಆದ್ಯತೆ ಮತ್ತು ದೃಢೀಕರಣವನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಿದರೆ, ಅದು ಮೌಲ್ಯಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಘರ್ಷಣೆಯನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಡೆವಲಪರ್ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳು, ಪರಿಹಾರ ಅಪಾಯ ಮತ್ತು CI/CD ನಿಯಂತ್ರಣ ಬಿಂದುಗಳು, ಇದು ಭದ್ರತಾ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ವೇಗ ಎರಡನ್ನೂ ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.
ಅದು standard ಗುರಿಯಿಡಲು ಯೋಗ್ಯವಾಗಿದೆ.
ಲೇಖಕರ ಬಗ್ಗೆ
ಸಹ-ಸಂಸ್ಥಾಪಕ ಮತ್ತು CTO
ಫಾತಿಮಾ Said AppSec, DevSecOps, ಮತ್ತು ಗಾಗಿ ಡೆವಲಪರ್-ಮೊದಲ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಪರಿಣತಿ ಹೊಂದಿದೆ software supply chain security. ಅವರು ಸಂಕೀರ್ಣ ಭದ್ರತಾ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟ, ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತಾರೆ, ಇದು ತಂಡಗಳಿಗೆ ವೇಗವಾಗಿ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಲು, ಶಬ್ದವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ರವಾನಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
