Automātiskā labošana AppSec vidē ir process, kurā automātiski tiek atklātas un novērstas ievainojamības tieši izstrādes darbplūsmā bez manuālas iejaukšanās. Mūsdienu programmatūras komandām tas izklausās pēc acīmredzama nākamā soļa. Neizpildīto darbu krājumi turpina pieaugt, izlaidumu cikli turpina sarūkt, un tikai dažas organizācijas var atļauties koncentrēt katru SAST atradums, atkarības problēma, slepena noplūde vai IaC nepareiza konfigurācija pilnībā manuālā labošanas rindā.
Tomēr ir viens āķis. Komandas vēlas novērst ievainojamības ātrāk, taču viņi nevēlas automatizāciju, kas klusi ievieš regresijas, pārtrauc atkarības vai rada nestabilitāti CI/CDŠī spriedze tagad ir viena no galvenajām problēmām lietojumprogrammu drošībā. OWASP nepārprotami izturas pret CI/CD kā drošības joma ar savām galvenajām riska kategorijām, savukārt NIST drošās programmatūras izstrādes ietvars skaidri norāda, ka drošas izstrādes prakses ir jāintegrē SDLC nevis pieskrūvēts beigās.
Tāpēc automātiskā labošana nav tikai produkta funkcija. Tas ir darbības modelis. Slikti paveikts, tas rada troksni, risku un bojātus risinājumus. Pareizi paveikts, tas samazina plaisu starp atklāšanu un novēršanu, samazina labošanas laiku un palīdz drošībai pielāgoties DevOps ātrumam. Šajā rokasgrāmatā mēs aplūkosim, ko automātiskā labošana patiesībā nozīmē. AppSec, kur tas neizdodas, kā jāizskatās drošai automatizētai koriģēšanai un kā to ieviest tā, lai izstrādātāji tai patiešām uzticētos.
Kas ir Autofix pakalpojumā AppSec?
Pamata līmenī automātiskā labošana nozīmē, ka programmatūra dara vairāk nekā tikai identificē drošības problēmu. Tā ierosina, ģenerē vai piemēro labojumu. Citiem vārdiem sakot, rīks pāriet no “šeit ir problēma” uz “šeit ir risinājums”.
Tas izklausās vienkārši, bet praksē tas aptver vairākas ļoti atšķirīgas darbplūsmas.
In SASTAutomātiskā labošana parasti nozīmē koda līmeņa izmaiņu ģenerēšanu tādām ievainojamībām kā SQL injekcija, starpvietņu skriptēšana, nedroši deserializācijas modeļi, vāja ievades validācija vai nedroša autentifikācijas loģika. SCA, tas parasti nozīmē atkarību jauninājumu ieteikšanu vai lietošanu, drošāku versiju piespraušanu vai izveidi pull requests kas pārvieto pakotnes uz ielāpu laidieniem. Noslēpumu drošībaAutomātiskā labošana var nozīmēt akreditācijas datu atsaukšanu un maiņu, nevis tikai to atzīmēšanu. IaC, tas var nozīmēt nedrošu Terraform, Kubernetes vai mākoņa konfigurācijas modeļu pārrakstīšanu drošākos noklusējuma iestatījumos.
Svarīgākā atšķirība ir šāda: automātiskā labošana nav tas pats, kas mājiens. Daudzi drošības rīki var ieteikt vispārīgu labojumu. Tikai nedaudzi var ģenerēt izstrādātājam gatavas izmaiņas. Vēl mazāki var palaist šo labojumu, izmantojot faktisko piegādes darbplūsmu, validēt to un prezentēt izstrādātājam kā pārskatāmu izmaiņu versiju kontrolē.
Šī atšķirība ir svarīga, jo mūsdienu inženieru komandas nestrādā ar PDF failiem un biļetēm. Tās darbojas pull requests, politikas, pārbaudes un pipelines.
Kāpēc tradicionālā sanācija nav plaši pieejama
Automātiskās labošanas argumentācija sākas ar sāpīgu realitāti: tradicionālie labošanas procesi nav piemēroti mūsdienu programmatūras piegādei.
Lielākajai daļai organizāciju jau ir pietiekami daudz skenēšanas iespēju. Tām nav pietiekamas izšķirtspējas. Statiskā analīze, atkarību skenēšana, slepeno atslēgu noteikšana un infrastruktūras pārbaudes nepārtraukti ģenerē atradumus. Tikmēr inženieru komandas ir spiestas piegādāt funkcijas, saglabāt zemu izpildes laiku un izvairīties no ražošanas destabilizācijas.
Rezultātā rodas plaisa starp atklājumiem un rīcību.
Pirmkārt, pastāv vienkāršs brīdinājumu apjoms. Jo nobriedušāka kļūst AppSec programma, jo vairāk atklājumu tā mēdz radīt. Tas ne vienmēr uzlabo drošību. Daudzās vidēs tas vienkārši rada kavēšanos. Xygeni produktu materiālos tas tiek pozicionēts kā trokšņa un prioritāšu problēma, un šī formulēšana atbilst plašākai nozares realitātei: prioritāšu noteikšana, nevis tikai atklāšana, ir joma, kurā daudzas programmas saskaras ar grūtībām.
Otrkārt, manuāla labošana pēc būtības ir lēna. Izstrādātājam ir jāizlasa problēma, jāinterpretē skenera izvade, nepieciešamības gadījumā jāatveido problēma, jāizstrādā labojums, jāievieš tas, jāveic testi, jāatver pull requestun gaidiet pārskatīšanu. Tas varētu būt pieņemami vienas kritiskas problēmas gadījumā. Tas nav pieņemami simtiem vidējas nopietnības atradumu, atkārtotu atkarību jauninājumu vai atkārtotu slepenu noplūžu gadījumā vairākās krātuvēs.
Treškārt, drošība un inženierija bieži vien optimizē atšķirīgus rezultātus. Drošība vēlas samazināt risku. Inženierija vēlas, lai izmaiņas tiktu ieviestas droši un paredzami. Šī atšķirība ir pārvaldāma, ja atklājumu plūsma ir neliela. Tā kļūst kaitīga, ja komandas ir pārpludinātas ar problēmām un nav mehānisma, lai apstiprinātus atklājumus pārvērstu drošos, mazas berzes risinājumos.
Tieši šeit automatizācija sāk šķist nepieciešama. Un tomēr nepieciešamība vien nepadara automatizāciju drošu.
Problēma ar naivo automātisko labošanu
Ne visi automātiskie labojumi ir labi automātiskie labojumi. Patiesībā daudzi iebildumi, kas izstrādātājiem ir pret drošības automatizāciju, nav iebildumi pret pašu automatizāciju. Tie ir iebildumi pret sliktu automatizāciju.
Naivam automātiskās labošanas dzinējam parasti ir viena no četrām problēmām.
Pirmais ir tas, ka tas visas problēmas uzskata par vienlīdz labojamām. Skeneris redz neaizsargātu atkarību un vienkārši piedāvā nākamo ielāpoto versiju. Koda dzinējs redz nedrošu modeli un ievieto sagatavotu aizvietotāju. Tas varētu darboties dažos vienkāršos gadījumos. Reālās sistēmās, kur svarīga ir koda bāze, arhitektūra, izpildlaiks un atkarību grafiks, tas ātri neizdodas.
Otrais ir tas, ka tas ignorē izpildes kontekstu. Labojums, kas atsevišķi izskatās pareizs, var būt nebūtisks, nepietiekams vai riskants, ja to piemēro reāliem koda ceļiem. Tas ir viens no iemesliem, kāpēc izmantojamības signāli ir tik svarīgi. FIRST EPSS pastāv jau pirmscisjo ievainojamības nopietnība vien nav uzticams rādītājs tam, vai ievainojamības, visticamāk, tiks izmantotas tuvākajā laikā. EPSS sniedz ikdienas CVE izmantošanas aktivitātes varbūtības novērtējumu, kas palīdz komandām koncentrēt ierobežotās koriģējošās iespējas uz to, kam ir lielāka iespējamība tikt uzbruktam.
Treškārt, naivā automātiskā labošana ignorē izmaiņu risku. Tas ir īpaši bīstami SCAAtkarības jauninājums var likvidēt CVE un joprojām ieviest API nesaderības, noņemtas metodes, pārdēvētas klases, mainītus līgumus vai nelielas izpildlaika uzvedības izmaiņas.
Ceturtais ir pārmērīga automatizācija. Kad rīks atver mazvērtīgu resursu plūsmu pull requests, no kuriem daudzi neiztur testus vai rada apvienošanas berzi, izstrādātāji iemācās tos ignorēt. Tā nav labošanas paātrināšana. Tā ir labošanas surogātpasta izmantošana.
Tātad pareizais jautājums nav par to, vai komandām vajadzētu automatizēt koriģējošos pasākumus. Pareizais jautājums ir par to, kāda veida automatizācija samazina risku, nepalielinot darbības sāpes.
Pārmaiņas ir īstā uzticēšanās problēma
Kad izstrādātāji saka, ka neuzticas automātiskajai labošanai, viņi bieži vien domā vienu ļoti konkrētu lietu: viņi neuzticas, ka tā kaut ko nesabojās.
Šī uzticēšanās problēma ir visredzamākā atkarību novēršanā.
Ievainojamai pakotnei var būt pieejama ielāpa versija, taču tas nenozīmē, ka jauninājums ir drošs. Ielāpotā versija var noņemt jūsu lietojumprogrammas izmantoto metodi. Tā var pārdēvēt API. Tā var pastiprināt tipa līgumu. Tā var mainīt darbību tā, lai tā izturētu vienības testus, bet izraisītu ražošanas regresijas. Daudzās komandās faktiskās labošanas izmaksas nav ielāpa lietošana. Tā ir sprādziena rādiusa izpēte.
Apsveriet vienkāršu piemēru Java valodā. Koda bāze ir atkarīga no bibliotēkas, kurā 1.x versijā pastāv kopīga metode, bet 2.x versijā tā ir noņemta.
Pēc jaunināšanas foo() vairs nepastāv. Ievainojamība varbūt ir pazudusi, bet versija ir bojāta.
Tāpēc “vienkārši atjaunināt uz laboto versiju” nav inženiertehniska stratēģija. Tā ir azartspēle.
OWASP CI/CD norādījumi šeit ir būtiski, jo mūsdienīga piegāde pipelineir gan paātrināšanas mehānismi, gan uzbrukuma virsmas. Drošības kontroles, kas rada nestabilas izmaiņas vai nekontrolētus pipeline uzvedība atrisina vienu problēmu, radot citu. CI/CD Aizsardzībai ir nepieciešama plūsmas kontrole, validācija un politikas ieviešana, nevis tikai ātra izmaiņu ievadīšana.
Drošai automātiskajai labošanai ir jāņem vērā šī realitāte. Tai ir jāsaprot ne tikai tas, vai ievainojamība ir labojama, bet arī tas, vai labojumu var ieviest, nepārtraucot programmatūras dzīves ciklu, kuras aizsardzībai tā ir paredzēta.
Kā jāizskatās drošam autofiksatoram
Droša automātiskā labošana nav “automātiska izmaiņu ģenerēšana”. Droša automātiskā labošana ir kontrolēta automatizēta sanācija.
Tas nozīmē piecas lietas.
Pirmkārt, labojumiem ir jābūt konteksta apzinīgiem. Drošs ieteikums, kas ignorē apkārtējo kodu, ietvara konvencijas, datu plūsmu vai atkarību uzvedību, nav pietiekami labs. Labojumam ir jāatbilst lietojumprogrammai, ne tikai ievainojamības klasei.
Otrkārt, labojumiem ir jāapzinās risks. Šeit ir svarīga korekcijas riska analīze. Labai automātiskās labošanas sistēmai jāspēj atbildēt uz pamata inženiertehnisku jautājumu, pirms tiek ierosinātas izmaiņas: kāda ir iespējamība, ka šī korekcija ieviesīs nepareizas izmaiņas?
Treškārt, labojumiem ir jāpiešķir prioritāte. Labākās automātiskās labošanas programmas nemēģina visu labot uzreiz. Tās saskaņo labojumus ar izmantojamību, sasniedzamību un darbības ietekmi. Tas atbilst tam, kā plašāk attīstās nobriedušas lietotņu drošības programmas. CISA zināmo izmantoto ievainojamību katalogs pastāv jau iepriekšcislai palīdzētu organizācijām iekļaut ekspluatācijas pierādījumus sanācijas plānoscisjonus, ne tikai smaguma pakāpi.
Ceturtkārt, automātiskajai labošanai ir jādarbojas reālu piegādes darbplūsmu ietvaros. Ja labošanas programma nevar darboties, izmantojot pull requests, pārbaudes, politikas un testi, tas nav saskaņots ar to, kā mūsdienu komandas piegādā programmatūru.
Piektkārt, izstrādātājiem ir jāpatur kontrole pār procesu. Izstrādātāju apstiprinātas izmaiņas nav automātiskās labošanas vājība. Tās ir mehānisms, kas padara automatizāciju uzticamu ražošanas inženierijas vidē.
Citiem vārdiem sakot, drošai sanācijai ir nepieciešama kontrole, ne tikai automatizācija.
Naivs automātiskais labojums salīdzinājumā ar drošu automātisko labošanu
Zemāk ir aprakstīta praktiskā atšķirība starp automatizāciju, kas rada darbu, un automatizāciju, kas to noņem.
| Aspekts | Naivs automātiskais labojums | Droša automātiskā labošana |
|---|---|---|
| Labošanas stratēģija | Tiklīdz tiek atklāta ievainojamība, tiek piemēroti vispārīgi labojumi vai jauninājumi | Ģenerē kontekstatkarīgus labojumus, pamatojoties uz kodu, atkarību uzvedību un darbplūsmas validāciju |
| Atkarību atjauninājumi | Iesaka nākamo ielāpoto versiju bez izmaiņu ietekmes analīzes | Novērtē jaunināšanas ceļus un pārbauda, vai nav radušās izmaiņas, pirms iesaka labojumus |
| Prioritāšu noteikšana | Iedarbojas tikai uz smaguma pakāpi | Apvieno nopietnību ar izmantojamību, sasniedzamību un operacionālo ietekmi |
| Pipeline Drošība | Var atvērt PR, kas neiztur būvējumus vai testus | Validē labojumus, izmantojot CI/CD pārbaudes un pārskatīšanas vārti |
| Izstrādātāja loma | Izstrādātāji novērš automatizācijas sekas | Izstrādātāji pārskata drošus, apvienošanai gatavus labošanas priekšlikumus |
| Iznākums | Vairāk trokšņa, vairāk regresiju, mazāka uzticēšanās | Ātrāka labošana, mazāk regresiju, lielāka ieviešana |
Ja vēlaties no šī galda kaut ko atminēt, tas ir šāds: Automātiskās labošanas kvalitāti nosaka tās konteksta un vadības elementu kvalitāte..
Kā automātiskā labošana darbojas modernā DevSecOps vidē Pipeline
Nobriedušā vidē, automātiskā labošana nav atsevišķa darbība. Tā ir strukturēta labošanas darbplūsma, kas integrēta CI/CD.
Manuālu, atvienotu labojumu vietā — mūsdienīgi pipelineseko nepārtrauktai plūsmai:
Kā automātiskā labošana darbojas modernā DevSecOps vidē Pipeline
Nobriedušā vidē, automātiskā labošana nav atsevišķa darbība. Tā ir strukturēta labošanas darbplūsma, kas integrēta CI/CD.
Manuālu, atvienotu labojumu vietā — mūsdienīgi pipelineseko nepārtrauktai plūsmai:
Soli pa solim automātiskās labošanas darbplūsma
- Atklāšana
Repozitoriji, pull requests, konteineri vai IaC Artefakti tiek skenēti, izmantojot SAST, SCA, Noslēpumi vai infrastruktūras pārbaudes. - Prioritāšu noteikšana
Ne visas ievainojamības tiek apstrādātas vienādi. Automātiskās labošanas sistēmas prioritāri izmanto:- Sasniedzamības analīze
- Izmantojamības signāli, piemēram, EPSS
- Zināmas izmantotās ievainojamības (KEV)
- Izvietošanas konteksts
- Labot paaudzi
Sistēma ģenerē korekcijas darbības, pamatojoties uz problēmas veidu:- Koda labojumi priekš SAST ievainojamības
- Atkarību uzlabojumi priekš SCA
- Slepenā atsaukšana un rotācija
- IaC konfigurācijas labojumi
- Pull Request Radīšana
Labojumi tiek iepakoti izstrādātāju iebūvētās darbplūsmās, parasti kā pull requests ar:- Koda atšķirības
- Konteksts un pamatojums
- Ieteiktās izmaiņas
- Validācija CI/CD
Pirms apvienošanas labojumi tiek automātiski pārbaudīti, izmantojot:- Vienības un integrācijas testi
- Veidošanas pārbaudes
- Drošības politika
- Izstrādātāja apstiprināšana un apvienošana
Izstrādātāji pārskata, apstiprina vai noraida izmaiņas pirms to iekļaušanas ražošanas vidē.
Tā rezultātā automātiskā labošana neapiet izstrādes dzīves ciklu. Tā darbojas tā ietvaros.
Tas nemanāmi integrējas ar tādām platformām kā GitHub, GitLab un Azure DevOps, nodrošinot, ka ievainojamību novēršana kļūst par piegādes darbplūsmas daļu, nevis atsevišķu procesu.
Automātiska labošana dažādām ievainojamību klasēm
Viena no visbiežāk pieļautajām kļūdām automātiskās labošanas sarunā ir visu labojumu apstrāde tā, it kā tie darbotos vienādi. Tā nav.
Automātiska labošana SAST
Koda līmeņa automātiskā labošana ir vieta, kur daudzi cilvēki pirmo reizi saskaras ar šo koncepciju. Skeneris atrod SQL injekciju, atspoguļotu XSS satekni vai nedrošu validācijas modeli un piedāvā drošu aizstāšanu. Šī bieži vien ir intuitīvākā automātiskās labošanas forma, jo labojums ir redzams pirmkodā un to var pārskatīt tāpat kā jebkuras citas izmaiņas.
Xygeni produktu materiāli pozicionē AI AutoFix šajā jomā kā kontekstu apzinošu labojumu, kas ģenerē izstrādātājiem gatavus labojumus un pull requests tādiem jautājumiem kā XSS un SQL injekcija. Pamata vēstījums ir svarīgs pat ārpus produkta apgalvojuma: labs SAST Automātiskajai labošanai ir jāapzinās kods, ne tikai noteikumi.
Automātiska labošana SCA
Atkarību automātiskā labošana, iespējams, ir svarīgāka operacionāli, jo neaizsargātas pakotnes parādās pastāvīgi un manuāla atkarību uzturēšana nav mērogojama. Taču tieši tur uzticību ir visgrūtāk iegūt, jo atkarību atjauninājumi ir tieši tur, kur... nepareizas izmaiņas kļūt vissāpīgākajam.
Uzticams SCA Tāpēc automātiskās labošanas iespējām ir jādara vairāk nekā tikai jāatrod ielāpotā versija. Tai ir jānovērtē jaunināšanas drošība, sprādziena rādiuss un saderība.
Automātiska noslēpumu labošana
Noslēpumu labošana vairāk attiecas uz ierobežošanu un mazāk uz koda pārrakstīšanu. Ja tiek atklāts aktīvs noslēpums, ideāla reakcija nav pieprasījums, kurā kādam tiek lūgts to mainīt nākamajā nedēļā. Ideāla reakcija ir tūlītēja atsaukšana, aizstāšana un skaidra izsekošana. Tāpēc automātiskā labošana noslēpumu drošībā bieži vien atšķiras no automātiskās koda labošanas. Vērtība ir ātrums un noteiktība.
Automātiska labošana IaC
Infrastruktūras nepareizas konfigurācijas bieži vien ir ļoti atkārtotas. Tas padara tās par spēcīgiem kandidātiem automatizācijai. Ja komandas var standardnoteikt drošus modeļus Terraform, Kubernetes, ARM vai CloudFormation, tad automātiskā labošana var ieviest šos modeļus daudz agrāk pipelineNIST SSDF uzsvars uz drošu prakšu integrēšanu katrā SDLC Ieviešana šeit iederas tieši: drošība ir visspēcīgākā, ja tā ir iestrādāta darbplūsmā, nevis atlikta uz vēlākiem posmiem.
Kā izvairīties no būvējumu sabojāšanas, izmantojot automātisko labošanu
Šis ir šīs tēmas galvenais solījums, un tas ir pelnījis tiešu izklāstu.
Lai izvairītos no būvējumu sabojāšanas ar automātisko labošanu, komandām ir jāapstiprina labojumi tāpat kā jebkuras citas ar ražošanu saistītas izmaiņas. Tas nozīmē:
- pirms izmaiņu piemērošanas analizēt atkarību un koda ietekmi
- validējiet labojumu CI/CD ar testiem un politikām
- ierobežojiet automatizēto darbības jomu vietās ar lielu sprādziena rādiusu
- pieprasīt izstrādātāja pārskatīšanu būtiskām izmaiņām
- izmantojiet pakāpenisku ieviešanu, lai veiktu ievērojamus uzlabojumus
Tāpēc sanācijas riska analīze ir tik vērtīga. Tā maina jautājumu no "vai ir risinājums?" uz "vai šis ir drošākais un dzīvotspējīgākais risinājums?". Tas ir daudz labāks inženiertehnisks jautājums.
Tieši šeit daudzas automatizācijas programmas cieš neveiksmi. Tās optimizē caurlaidspēju un ignorē izmaiņu drošību. Izstrādātāji to pamana nekavējoties.
Turpretī uzticama automātiskās labošanas sistēma ievēro to pašu izmaiņu pārvaldības disciplīnu, ko spēcīgas inženieru komandas jau piemēro funkciju izstrādei: pārskatīšana, testēšana, validācija, apvienošana.
Automātiskās labošanas ieviešanas labākā prakse
Ja veidojat vai pilnveidojat automātiskās labošanas programmu, mērķim jābūt ieviešanai, nevis jaunumam. Komandas izmantos automātisko labošanu, ja tā pastāvīgi ietaupīs laiku, neradot tīrīšanas darbu.
Sāciet ar politiku. Vispirms izlemiet, kuras problēmu klases ir drošas automatizācijai. SAST Raksti ar labi saprotamiem pārrakstījumiem, atkarību atjauninājumiem noteiktos versiju diapazonos vai slepenām atsaukšanas darbplūsmām bieži vien ir labi agrīnie kandidāti.
Pēc tam sašauriniet darbības jomu. Nemēģiniet visu automatizēt vienā laidienā. Vispirms koncentrējieties uz problēmām, kas ir gan izplatītas, gan ar augstu ticamības pakāpi. Tā parasti ir labāka uzticības veidošanas stratēģija nekā plašu, bet trokšņainu labojumu ieviešana.
Integrējiet labojumus esošajās izstrādātāju darbplūsmās. Ja jūsu inženieru komandas dzīvo pull requests un zaru aizsardzību, arī autofix vajadzētu.
Mērīt rezultātus. Pareizie rādītāji nav tikai "ģenerēto labojumu skaits". Tie ir apvienošanas ātrums, regresijas ātrums, ietaupītais laiks, kļūdaini pozitīvu rezultātu samazināšana un laiks līdz labojumiem.
Visbeidzot, saglabājiet cilvēka apstiprinājuma slāni tur, kur tam ir nozīme. Droša automātiskā labošana neizslēdz izstrādātāja spriedumus. Tā tos paaugstina, novēršot atkārtotu darbu un koncentrējot uzmanību uz vērtīgākām atsauksmēm.
No atklāšanas līdz novēršanai: apļa noslēgšana
Viens no lielākajiem mantoto AppSec rīku trūkumiem ir tas, ka process beidzas pārāk agri. Parādās atradums. Tiek izveidota pieteikuma veidlapa. Pēc tam sistēma gaida.
Tā nav slēgta cilpa. Tā ir nodošana.
Mūsdienīgai lietotņu drošības programmai ir jāspēj pāriet no noteikšanas uz prioritāšu noteikšanu un labošanu ar pēc iespējas mazāku manuālu darbību. Tas ir automātiskās labošanas patiesais solījums. Tā ne tikai paātrina labošanu. Tā maina vietu, kur notiek labošana, kā tā tiek ieviesta un kam jāveic atkārtotais darbs.
Tāpēc šī tēma ir svarīga ne tikai tehniski, bet arī komerciāli. Pircēji vairs nevēlas tikai atklāšanas kvalitāti. Viņi vēlas izmērāmu kavējumu samazinājumu un ātrāku virzību no problēmu atklāšanas līdz to risināšanai.
Kā Xygeni nodrošina drošu automātisko labošanu
Xygeni materiāli pozicionē automātiskās labošanas iespējas trīs tēmās: konteksts, automatizācija un piegādes integrācija.
Koda pusē Xygeni mākslīgais intelekts SAST AutoFix ģenerē izstrādātājiem gatavus labojumus, aizstājot riskantus modeļus ar drošām alternatīvām un piegādājot šos labojumus, izmantojot pull requests nevis abstraktu ieteikumu vietā. Tas nekavējoties novērš tādas ievainojamības kā XSS vai SQL injekcija un tieši izstrādātāja darbplūsmā piemēro drošas kodēšanas labāko praksi.
Tomēr automātiskā labošana Xygeni sniedzas tālāk SAST. Tas ietver arī Secrets Autofix, kas atrod nopludinātus akreditācijas datus un automātiski tos atsauc, izmantojot iepriekš izveidotus playbooks dažādās platformās, piemēram, AWS, GCP vai GitLab. Tas nodrošina tūlītēju ierobežošanu, novēršot manuālas atbildes kavēšanos un samazinot akreditācijas datu ļaunprātīgas izmantošanas risku.
Atkarības pusē, Ksigēni SCA Automātiskā labošana nodrošina automātisku masveida labošanu, ģenerējot ievainojamu atkarību labojumus un lietojot tos plašā mērogā. Komandas var aktivizēt automatizētu ielāpu izveidi, izveidot pull requests ar jauninātām versijām un integrēt labojumus tieši CI/CD pipelines, netraucējot piegādi.
Turklāt šīs iespējas attiecas arī uz Infrastruktūra kā kods (IaC) un pipeline konfigurācijas, nodrošinot, ka nepareizas konfigurācijas un riskanti infrastruktūras modeļi tiek novērsti arī kā daļa no tās pašas automatizētās darbplūsmas.
Tas ir stratēģiskais punkts. Droša automātiskā remonta sistēma nedarbojas izolēti. Tā aptver visu... kods (SAST), atkarības (SCA), noslēpumi un infrastruktūra (IaC), nodrošinot konsekventu koriģējošu rīcību visā programmatūras piegādes ķēdē. Turklāt tas vislabāk darbojas, ja to apvieno ar uz izmantojamību balstītu prioritāšu noteikšanu, atkarību grafu analīzi un CI/CD validācija, lai labojumi būtu ne tikai automatizēti, bet arī droši, atbilstoši un gatavi ražošanai.
Ātrā atbilde: Kā droši novērst ievainojamības, izmantojot automātisko labošanu?
Lai droši novērstu ievainojamības, izmantojot automātisko labošanu, komandām ir nepieciešami kontekstam atbilstoši labojumi, uz izmantojamību balstīta prioritāšu noteikšana, novēršanas riska analīze, CI/CD validācija un izstrādātāja apstiprinājums pirms apvienošanas.
Tā ir īsā atbilde.
Jebkas, kas ir mazāks par to, joprojām var būt automatizācija, taču tā nav tāda automatizācijas veida, kurai izstrādātāji uzticēsies ražošanā.
FAQ
Kas ir automātiskā labošana lietotnē AppSec?
Automātiskā labošana AppSec vidē ir automatizēta labojumu izmaiņu ģenerēšana un piegāde drošības problēmām, piemēram, koda trūkumiem, neaizsargātām atkarībām, atklātiem noslēpumiem vai infrastruktūras nepareizām konfigurācijām.
Vai automātiskās labošanas funkcija var sabojāt versijas?
Jā. Automātiskā labošana var sabojāt versijas, ja atkarību jauninājumi ievieš nesaderīgas izmaiņas, ja labojumi ignorē lietojumprogrammas kontekstu vai ja izmaiņas tiek lietotas bez validācijas.
Kā automātiski novērst ievainojamības, neradot regresijas?
Izmantojiet automātisko labošanu kontrolētā darbplūsmā: prioritizējiet pēc izmantojamības un sasniedzamības, analizējiet koriģēšanas risku, validējiet izmaiņas CI/CDun saglabājiet izstrādātāja apstiprināšanas soli.
Ar ko droša automātiskā labošana atšķiras no naivas automātiskās labošanas?
Droša automātiskā labošana ir konteksta apzinīga, riska apzinīga un pipeline-apzinīgs. Naivs automātiskās labošanas risinājums vienkārši piedāvā vai piemēro izmaiņas, neizprotot saderību, ietekmi uz izpildlaiku vai inženierijas darbplūsmu.
Vai mākslīgā intelekta automātiskā labošana ir uzticama?
Tas var būt, taču uzticamība ir atkarīga no validācijas un pārvaldības. Gartner nepārprotami iesaka organizācijām, kas izmanto mākslīgā intelekta balstītas tehnoloģijas code security Asistenti turpina izmantot tradicionālos AST un koda pārskatīšanu kā līdzsvarošanas kontroles mehānismus, jo mākslīgā intelekta optimizētāji var pārmērīgi labot vai nepamanīt problēmas, kas saistītas ar veiktspēju, uzticamību un koda kvalitāti.
Galīgā aiziešana
Automātiskā labošana vairs nav jaunums lietotņu drošības jomā. Tā kļūst par praktisku prasību komandām, kurām ir jāsamazina kavējumu skaits, nepalielinot darbinieku skaitu vai nepalēninot piegādes.
Īstais izaicinājums nav tas, vai automatizēt labojumus, bet gan tas, vai šī automatizācija ņem vērā to, kā programmatūra faktiski tiek veidota un piegādāta.
Ja jūsu automātiskās labošanas stratēģija ignorē kontekstu, prioritāšu noteikšanu un validāciju, tā radīs vairāk berzes nekā vērtības. Ja tā ir izstrādāta, ņemot vērā izstrādātāju darbplūsmas, labošanas risku un CI/CD kontroles punktos, tas var būtiski uzlabot gan drošības rezultātus, gan inženierijas ātrumu.
Tas ir standard ir vērts tiekties.
par autoru
Līdzdibinātājs un CTO
Fatima Said specializējas izstrādātājiem paredzētā saturā lietotņu drošības, izstrādes drošības un operāciju (AppSec), kā arī drošības un operāciju (DevSecOps) jomās. software supply chain securityViņa pārvērš sarežģītus drošības signālus skaidrās, praktiski izmantojamās vadlīnijās, kas palīdz komandām ātrāk noteikt prioritātes, samazināt troksni un piegādāt drošāku kodu.
