1. Ievads: Kāpēc automātiskā labošana pārveido lietotņu drošību
Mūsdienu izstrāde attīstās strauji. Tomēr lielākā daļa drošības komandu joprojām paļaujas uz manuālu triāžu, lēnu ielāpu instalēšanu un rīkiem, kas tikai brīdina, neko nenovēršot. Saskaņā ar nesen veiktu pētījumu Dynatrace ziņojumsorganizācijas sagaida programmatūras atjauninājumus Par 58% biežāk, un 22% atzīst, ka upurē koda kvalitāti lai ievērotu piegādes termiņus. Tā rezultātā daudzas ievainojamības joprojām sasniedz ražošanas vidi. Tāpēc auto labošana svarīgāk nekā jebkad agrāk. Ar pareizo automātiskās labošanas rīks, jūsu komanda var automātiski novērst drošības problēmas pirmkodā, atvērtā pirmkoda atkarībās un noslēpumos, pirms tie pārvēršas incidentos. Tas ir ne tikai ātrāk. Tas ir viedāk, drošāk un veidots, lai neatpaliktu no DevOps.
Šajā rokasgrāmatā jūs uzzināsiet, kā automātiskās sanācijas darbi, kam pievērst uzmanību risinājumā un kā to izdarīt Xygeni automašīnu atjaunošanas rīki palīdzēt DevOps komandām droši veidot risinājumus plašā mērogā. Vissvarīgākais ir tas, ka jūs redzēsiet, kā nodrošināt atbilstību prasībām un aizsardzību. nepalēninot piegādi pipeline.
2. Kas ir automātiskā atjaunošana un kā tā darbojas?
Automātiska labošana ir process, kurā automātiski tiek identificētas un novērstas drošības problēmas visā jūsu ierīcē. SDLCŠie rīki nepaļaujas tikai uz brīdinājumiem, bet gan rīkojas, kad tiek atklāts kaut kas riskants.
Lūk, kā tas darbojas:
- Skeneris atrod koda kļūdu, neaizsargātu pakotni vai slepenu noplūdi.
- Sistēma nekavējoties novērtē risku kontekstā.
- Pamatojoties uz iepriekš definētiem noteikumiem vai mākslīgā intelekta modeļiem, tas iesaka vai piemēro labojumu.
Piemēram, kad Xygeni pamana neaizsargātu funkciju Pitons, tas piedāvā drošu aizvietotāju tieši jūsu CI pipelineLīdzīgi, ja noslēpums tiek kļūdas dēļ atklāts, rīks bloķē commit un vada izstrādātāju atcelšanas procesā.
Šī proaktīvā plūsma samazina troksni, paātrina sanāciju un veido uzticību starp izstrādi un drošību.
3. Kāpēc manuāli labojumi vairs nedarbojas DevSecOps komandām
Manuāla labošana nav mērogojama. Daudzos gadījumos tā rada vairāk problēmu nekā atrisina.
- Izstrādātāji saņem simtiem brīdinājumu, bet nekādu norādījumu.
- Drošības komandas kavē darbu uzkrāšanos.
- Kritiskas problēmas tiek apraktas zem viltus pozitīviem rezultātiem.
- Steidzīgi izveidoti ielāpi sabojā versijas vai rada jaunus riskus.
Kā rezultātā, ievainojamības bieži vien nedēļām ilgi paliek neatrisināti. Drošība kļūst par traucēkli, nevis veicinātāju.
Tāpēc komandas ievieš automātisku labošanu. Tas nodrošina drošu izstrādi, kas atbilst jūsu vajadzībām. pipeline, nevis pret to.
4. Automātiska labošana visā SDLCLietošanas gadījumi
Drošības problēmas palēnina izstrādi tikai tad, ja tās paliek neatrisinātas. Izmantojot Xygeni automātiskās labošanas rīkus, ievainojamības, nepareizas konfigurācijas un atklātie noslēpumi ne tikai tiek atklāti, bet arī automātiski novērsti. Xygeni pielāgojas katram izstrādes posmam. programmatūras izstrādes dzīves cikls (SDLC), nodrošinot, ka komandas novērš riskus bez berzes.
Neatkarīgi no tā, vai jūs aizsargājat savu kodu, pārvaldāt atvērtā pirmkoda atkarības vai ievērojat noslēpumu higiēnu, Xygeni nodrošina viedu, kontekstu apzinošu labošanu, kas lieliski iederas jūsu darbplūsmā. Rezultātā komandas attīstās ātrāk un drošāk.
SAST Automātiska labošana, ko nodrošina mākslīgais intelekts (Code Security)
Automātiskā labošana ir Xygeni mākslīgā intelekta darbināma sistēma, kas iesaka un piemēro drošus koda labojumus, tiklīdz jūsu pirmkodā parādās ievainojamība. Tā ir iebūvēta mūsu Nākamās paaudzes SAST dzinējs, kas piešķir prioritāti iepriekšējaicisjonu un ātrumu, vienlaikus novēršot troksni.
Automātiskās labošanas funkcija (AutoFix) ne tikai pasaka, kas ir bojāts, bet arī parāda, kā to salabot, un palīdz piemērot izmaiņas, neko nepalēninot.
Kā darbojas automātiskā labošana
Dziļā statiskā analīze
Xygeni skenē katru jūsu koda bāzes rindiņu, tostarp pārdevēja vai darbuzņēmēja kodu, lai atklātu nopietnas problēmas, piemēram, SQL injekcijas, XSS, nedrošas jaucējfunkcijas, bufera pārpildes un bojāta autentifikācijas loģika.
Kontekstu apzinoši ieteikumi
Katrs labojums tiek ģenerēts, ņemot vērā jūsu faktisko koda kontekstu. Vispārīgu padomu vietā jūs saņemat visatbilstošāko labojumu, kas ir pielāgots jūsu stekam, valodai un apkārtējai loģikai.
Izstrādātājiem orientēta darbplūsma
Labojumu var lietot tieši no IDE vai tā laikā. CI/CD skriet. Nav nepieciešams izveidot pieteikumu, gaidīt citu komandu vai pārtraukt savu plūsmu.
Lietošanas gadījuma piemērs
Problēma: Izstrādātājs izmanto nedrošu virkņu konkatenāciju, lai izveidotu SQL vaicājumu.
Automātiskās labošanas reakcija:
- Atklāj SQL injekcijas modeli.
- Iesaka parametrizētu vaicājumu, izmantojot jūsu ietvaru (piemēram,
pgorSequelize). - Parāda tīru koda atšķirību.
- Izstrādātājs piemēro labojumu pakalpojumā GitHub, GitLab vai tieši no CI.
SCA Automātiska labošana (atkarību pārvaldība)
Atvērtā pirmkoda atkarību pārvaldība var ātri kļūt sarežģīta, it īpaši, ja ievainojamības slēpjas dziļi jūsu tranzitīvajās pakotnēs. Ksigēni apstrādā to automātiski, piedāvājot iepriekšējucislabojumi, kas nesabojās jūsu konstrukciju.
Tiklīdz tiek atklāta neaizsargāta pakete, Xygeni... Sanācijas riska dzinējs izvērtē visus iespējamos jaunināšanas ceļus. Tas ne tikai liek atjaunināt, bet arī analizē kompromisus, nosaka drošāko versiju un sagatavo labojumu. pull request.
Kā tas darbojas
- Vispirms Xygeni reāllaikā skenē jūsu atkarību koku. Tas ietver tiešās un tranzitīvās pakotnes visos atbalstītajos pakotņu pārvaldniekos.
- Pēc tam, kad tā atrod zināmu ievainojamību, tā pārbauda, kuras versijas problēmu novērš.
- Pēc tam tas veic drošības pārbaudi katram potenciālajam labojumam: Vai ir kādas jaunas ievainojamības? Vai tas kaut ko sabojās? Kāda ir drošākā iespēja?
- Pamatojoties uz šo analīzi, tā izvēlas visstabilāko un drošāko jauninājumu.
- Visbeidzot, Xygeni ģenerē pull request ar atjaunināto versiju un pilnīgu skaidrojumu par riskiem, ko tā novērš, un potenciālajām izmaiņām, ko tā ievieš.
Tādā veidā izstrādātāji var koncentrēties uz kodu, kamēr Xygeni rūpējas par ielāpu instalēšanu, versiju kontroli un izmaiņu žurnāla skaidrību.
Lietošanas gadījuma piemērs
Iedomājieties, ka jūsu projekts izmanto Spring Boot 3.4.4, kurā ir ievainojamība, kas nepareizi apstrādā galapunktu iedarbību. Xygeni to identificē un pārskata visas jaunākās versijas:
- 3.4.5. versija pilnībā novērš šo problēmu.
- 3.5.0 versija pievieno jaunas funkcijas, bet pārtrauc saderību.
- 3.4.6. versija ievieš atšķirīgu risku.
Rezultātā Xygeni izvēlas 3.4.5 un atver pull request ar jau lietotu ielāpu. Komanda to pārskata, iepazīstas ar analīzi un pārliecinoši apvieno.
Pārvēršot jauninājumus informētos, zema riska risinājumoscisjonu palīdzību Xygeni padara automātisko labošanu par dabisku jūsu izstrādes darbplūsmas sastāvdaļu, nevis par apgrūtinājumu.
Secrets Auto Remediation
Noslēpumu noplūdes ir bīstami. Par laimi, Xygeni tos aptur, pirms tie nodara kaitējumu. Kad izstrādātājs commitnoslēpums, kā AWS piekļuves atslēga vai GitLab PATXygeni nekavējoties nosaka atkļūmi un, ja ir iespējota automātiskā labošana, nekavējoties atsauc slepeno atslēgu.
Tas neļauj uzbrucējiem izmantot slepeno informāciju, pat ja tā tiek atklāta tikai īslaicīgi. Turklāt tas ļauj komandām turpināt darbu bez konteksta maiņas vai manuālas atsaukšanas.
Kā tas darbojas
- Grūdiens vai pull request izraisa Ksigeni noslēpumu skeneris.
- Skeneris pārbauda, vai atklātais noslēpums ir derīgs.
- Ja ir derīgs un ir iespējota automātiskā labošana, Xygeni izmanto attiecīgā pakalpojuma API, lai nekavējoties atsauktu slepeno atslēgu.
- Tūlīt pēc tam skeneris atjaunina problēmas statusu Xygeni sistēmā. dashboard, atzīmē to kā novērstu un pazemina nopietnības pakāpi līdz informatīvam.
Xygeni atbalsta tūlītēju atveseļošanu playbooks AWS atslēgām, Google API žetoniem, GitLab personīgās piekļuves žetoniem un Slack noslēpumiem. Vēl labāk, regulāri tiek pievienotas jaunas integrācijas, pamatojoties uz klientu pieprasījumu.
Rezultātā noslēpumu higiēna kļūst bez roku palīdzības un pilnībā izsekojama. Varat arī izvēlēties apstrādāt noslēpumus manuāli, izmantojot lietotāja saskarni, vai integrēt atsaukšanu savās automatizācijas darbplūsmās.
Rezumējot, Xygeni piedāvā praktisku, reāllaika noslēpumu labošanu jūsu ierīcēs. pipeline, palīdzot izvairīties no pārkāpumiem, nepārtraucot izstrādi.
5. Kas jāmeklē automātiskās labošanas rīkā
Automātiskās labošanas rīka izvēle nav tikai ķeksīšu atzīmēšana. Jums ir nepieciešama sistēma, kas palīdz jūsu komandai faktiski novērst drošības problēmas, nevis tikai ziņot par tām. Lai gan daži rīki sūta brīdinājumus, kas tiek ignorēti, pareizais rīks veicina rīcību, neradot troksni.
Lai efektīvi novērtētu savas iespējas, apsveriet šos galvenos jautājumus:
Vai prioritātes tiek noteiktas, pamatojoties uz reālu risku?
Ne katrai ievainojamībai vajadzētu būt vienādai. Vieds koriģēšanas rīks ņem vērā izmantojamība, sasniedzamībaun ietekmi uz uzņēmējdarbību. Piemēram, kritiska kļūda nesasniedzamā kodā neprasa tādu pašu steidzamību kā atklāta akreditācijas informācija ražošanas nozarē.
Vai tas iesaka kontekstam atbilstošus labojumus?
Noderīgs rīks ne tikai pasaka, kas nogāja greizi. Tas pasaka, kā to labot, izmantojot drošs kods piemēri, kuru pamatā ir jūsu valoda, ietvars un kodēšanas modeļi. Tas ļauj izstrādātājiem ātri un precīzi atrisināt problēmas, bez minējumiem vai risinājumu meklēšanas.
Vai tas aizsargā visā teritorijā SDLC?
Problēmu novēršana ražošanas vidē jau ir par vēlu. Spēcīga automātiskās labošanas sistēma skenē un novērš ievainojamības izstrādes laikā, CI vidē. pipelineun izvietošanas laikā. Turklāt tam jāaptver pirmkods, atvērtā pirmkoda pakotnes, slepenie dati un infrastruktūras kā koda faili.
Vai tas integrējas ar jūsu esošajiem rīkiem?
Drošība darbojas tikai tad, ja tā iekļaujas izstrādātāju darbplūsmās. Tāpēc jūsu rīkam ir nevainojami jādarbojas ar GitHub, GitLab, Bitbucket, Jenkins, un cits CI/CD platformas. Tam vajadzētu arī ļaut izstrādātājiem piemērot labojumus tieši no savas IDE, padarot drošību par ikdienas darba sastāvdaļu.
Vai tas atbalsta elastīgu politiku?
Dažreiz ir nepieciešama pilnīga automatizācija. Citreiz ir vēlams pārskatīt labojumus pirms to piemērošanas. Labākie rīki ļauj drošības komandām definēt politikas, piemēram, automātiski labot kritiskas ievainojamības sensitīvos repozitorijos, vienlaikus ļaujot izstrādātājiem pārskatīt mazāk riska atradumus. Tas rada līdzsvaru un uztur uzticību.
6. No noteikšanas līdz labošanai: kas padara automātisko labošanu viedu
Lielākā daļa drošības rīku koncentrējas uz brīdināšanu, taču ne visi brīdinājumi ir pelnījuši vienlīdzīgu uzmanību. Tāpēc viedie auto labošanas rīki sniedzas tālāk par atklāšanu. Tie palīdz komandām labot to, kas patiešām ir svarīgi.
Xygeni dzinējs analizē ne tikai CVSS ne tikai ievainojamības sasniedzamību, izmantojamību un ietekmi uz jūsu uzņēmumu. Tā rezultātā jūsu komanda izvairās no laika tērēšanas zemas prioritātes problēmām.
Turklāt, Xygeni's Sanācijas risks Funkcija izvērtē visus iespējamos jaunināšanas ceļus attiecībā uz atvērtā pirmkoda atkarībām. Tā izceļ, kurš ielāps ir drošs, kurš varētu radīt jaunus riskus un kurš varētu sabojāt funkcionalitāti.
Tas padara automātiska labošana gan ātrāk, gan drošāk. Automātiskā labošana, SCA riska novērtēšana un noslēpumu atsaukšana darbojas kopā, lai racionalizētu drošs izstrādes dzīves cikls.
Tāpēc vieda auto labošana nozīmē pareizo problēmu novēršanu, pareizajā veidā un pareizajā laikā.
7. Automātiska koriģēšana darbībā: DevOps scenārijs
Apskatīsim, kā auto labošana strādā reālās pasaules DevOps vidē pipeline.
Iedomājieties Node.js projektu, kurā jūsu CI skenēšana atklāj zināmu ievainojamību express pakete. The SCA dzinējs izvērtē četras jaunināšanas iespējas:
- Viena versija neatrisina problēmu.
- Vēl viens ievieš vairākus jaunus CVE.
- Trešais bojā jūsu esošo funkcionalitāti.
- Visbeidzot, viena versija piedāvā tīru ielāpu bez jauniem riskiem.
Pateicoties Sanācijas risksXygeni nepārprotami iesaka drošo versiju. Tas rada pull request, ietver pilnu izmaiņu žurnālu un ļauj pipeline lai droši turpinātu.
Vissvarīgākais ir tas, ka nav nepieciešama manuāla izpēte. Tā vietā Xygeni piemēro automātiska labošana kas atbilst biznesa kontekstam un attīstības plūsmai.
Šāda veida automatizācija nodrošina jūsu drošs izstrādes dzīves cikls darbojas nevainojami bez kavēšanās.
8. Xygeni salīdzinājumā ar tradicionālajiem rīkiem: īss salīdzinājums
Lai izvēlētos pareizo risinājumu, ir lietderīgi salīdzināt auto labošanas rīki blakus. Tradicionālie skeneri bieži vien atstāj tukšumus, savukārt Xygeni nodrošina pilnīgu un integrētu pieredzi.
| iezīme | Tradicionālie rīki | Xygeni automātiskās labošanas rīks |
|---|---|---|
| Neaizsargātības noteikšana | Statiska un uz brīdinājumiem balstīta | Reāllaika informācija ar dziļu kontekstu |
| Koda automātiskā labošana (SAST) | Manuāli vai vispārīgi ielāpi | Mākslīgā intelekta ģenerēti droši ieteikumi |
| Atkarību novēršana | Jaunināt tikai uz jaunāko versiju | Uz risku balstīti jaunināšanas ieteikumi |
| Noslēpumu pārvaldība | Tikai paziņot | Automātiska atcelšana un smaguma pakāpes samazināšana |
| CI/CD Integrācija | Nepieciešami spraudņi | Dzimtā versija ar GitHub, GitLab, Jenkins |
| Riska prioritāšu noteikšana | Tikai CVSS vērtējums | Ietver izmantojamību un ietekmi |
| Drošas attīstības dzīves cikls | Atvienoti rīki | pilns SDLC pārklājums vienā platformā |
| Izstrādātāja pieredze | Trokšņains un neskaidrs | Izstrādātājiem draudzīgs, darbplūsmai draudzīgs |
Skaidrs, ka automātiska labošana ir efektīvs tikai tad, ja tas ir vieds, praktiski izmantojams un atbilst izstrādātāju vajadzībām. Xygeni nodrošina visu nepieciešamo, lai aizsargātu savu koda bāzi, nepalēninot darbību.
9. Izmantojiet automātisko atjaunošanu, būvējiet droši
Mūsdienās programmatūras izstrāde attīstās ātrāk nekā jebkad agrāk. Tā rezultātā drošībai ir jāspēj sekot līdzi, netraucējot. Tradicionālās pieejas, piemēram, manuāla triāža un fragmentēti rīki, vairs nevar efektīvi aizsargāt jūsu programmatūras piegādes ķēdi. Tāpēc komandām ir jāievieš viedāki, automatizētāki risinājumi.
Tieši šeit Xygeni izceļas. Tā vietā, lai pārslogotu izstrādātājus ar brīdinājumiem un biļešu rindām, Xygeni palīdz novērst reālas problēmas, tiklīdz tās rodas. Sākot ar nedrošu kodu un neaizsargātām atkarībām un beidzot ar atklātiem noslēpumiem, katra jūsu daļa... SDLC gūst labumu no automātiskās labošanas.
Ar Xygeni jūs iegūstat:
- Tūlītēja automātiskā labošana nedrošam kodam, ko nodrošina mākslīgais intelekts.
- Drošāki atvērtā pirmkoda jauninājumi, izmantojot koriģējošo risku.
- Automātiska slepenības atsaukšana un audita pieraksti.
- Dzimtā integrācija ar jūsu CI/CD pipeline.
Vēl svarīgāk ir tas, ka jūs samazināt risku, nepalielinot darba slodzi. Pateicoties tam, jūsu komanda var darboties ātri, vienlaikus saglabājot drošību.
Rezumējot, automātiskā labošana vairs nav greznība. Tā ir drošas izstrādes prasība lielā mērogā. Par laimi, Xygeni atvieglo koda bāzes aizsardzību, to nepalēninot.
Sāciet savu 7 dienu bezmaksas Xygeni izmēģinājuma periodu. Kredītkarte nav nepieciešama. Vienkārši drošas versijas, uzreiz pēc izņemšanas no kastes.
