MTTR lietotņu drošībā: kā to samazināt ar mākslīgā intelekta un automatizācijas palīdzību

MTTR (vidējais novēršanas laiks) ir viens no svarīgākajiem lietojumprogrammu drošības rādītājiem, tomēr lielākajai daļai komandu ir grūtības to uzlabot. Problēma vairs nav atklāšana. Mūsdienās organizācijas jau skenē kodu, atkarības, noslēpumus un CI/CD pipelinenepārtraukti. Tomēr ievainojamības joprojām paliek atvērtas vairākas dienas vai pat nedēļas.

Īstais izaicinājums ir ātrums. Komandām ir jāizlemj, kas ir svarīgi, jālabo tas droši un jāizvairās no ražošanas pārtraukumiem. Tā rezultātā labošanas cikli palēninās un drošības problēmu uzkrāšanās palielinās.

Tāpēc MTTR samazināšana nenozīmē pievienot vairāk rīku. Tā ir par to, lai paātrinātu komandu pāreju no atklāšanas līdz novēršanai, izmantojot automatizāciju un mākslīgo intelektu.

Šajā rokasgrāmatā mēs aplūkojam, kā mūsdienu DevSecOps komandas saīsina iedarbības logus, automatizē korekcijas un ātrāk novērš ievainojamības, nepalēninot izstrādi.

Lai plašāk aplūkotu, kā šie riski izpaužas dažādās sistēmās, skatiet mūsu ceļvedi par Mākslīgā intelekta kiberdrošība.

Kas ir MTTR lietojumprogrammu drošībā un kāpēc tas ir svarīgi?

Tieša atbilde: MTTR mēra vidējo laiku, kas nepieciešams ievainojamības novēršanai pēc tās atklāšanas.

Praksē šis rādītājs atspoguļo, cik ātri komanda var reaģēt uz reālu risku. Lēns koriģējošais cikls nozīmē:

• Ievainojamības paliek atvērtas ilgāk
• Uzbrukuma logu palielināšanās
• Vērtspapīru parāds uzkrājas

Tādēļ MTTR uzlabošana tieši samazina riska pakļautību un stiprina lietojumprogrammu drošības stāvokli.

Kāpēc sanācijas cikli joprojām ir lēni

Pat ar moderniem rīkiem daudzām komandām ir grūti pāriet no atklāšanas uz efektīvu novēršanu. Tas notiek tāpēc, ka vājā vieta nav redzamība, bet gan izpilde.

Pārāk daudz brīdinājumu, nepietiekams konteksts

Drošības rīki ģenerē lielu daudzumu atradumu. Tomēr tie reti izskaidro, kas patiesībā ir svarīgi.

• Vai šo problēmu var izmantot?
• Vai tas ietekmē izpildlaiku?
• Kāda ir patiesā ietekme?

Tā rezultātā komandas pavada laiku problēmu risināšanai, nevis to risināšanai.

Manuāla prioritāšu noteikšana visu palēnina

Bez automatizācijas prioritāšu noteikšana kļūst par manuālu procesu. Piemēram, izstrādātājiem ir jāpārskata atklājumi, jānovērtē to nopietnība un jāizlemj, ko vispirms labot.

Līdz ar to atveseļošana palēninās un svarīgu jautājumu risināšana tiek aizkavēta.

Ievainojamību novēršana prasa laiku

Atklāšana ir automatizēta. Labošana nav.

Praksē izstrādātājiem ir nepieciešams:

• Izprast problēmu
• Atrodiet drošu risinājumu
• Pārbaudiet izmaiņas
• Pārliecinieties, ka nekas nesalūst

Tāpēc sanācija kļūst par īsto sašaurinājumu.

Drošība nav integrēta izstrādātāju darbplūsmās

Drošība bieži vien pastāv ārpus izstrādes vidēm. Tā rezultātā izstrādātāji maina kontekstus, un labojumi tiek atlikti.

Kā samazināt MTTR, izmantojot automatizāciju un mākslīgo intelektu

Tieša atbilde: Ātrākais veids, kā samazināt MTTR, ir automatizēt prioritāšu noteikšanu, labojumus un validāciju izstrādes darbplūsmā.

1. Vispirms koncentrējieties uz izmantojamiem riskiem

Ne katra ievainojamība prasa tūlītēju rīcību. Tāpēc komandām jākoncentrējas uz to, kas faktiski ir izmantojams.

Galvenie signāli ietver:

• Sasniedzamība
• EPSS vērtēšana
• Uzņēmējdarbības ietekme

Rezultātā komandas samazina troksni un rīkojas ātrāk.

2. Automatizējiet triāžu un prioritāšu noteikšanu

Mākslīgais intelekts var automātiski klasificēt atradumus šādi:

• Patiesi pozitīvie aspekti
• Viltus pozitīvs
• Nepieciešama pārskatīšana

Turklāt tas samazina manuālo darbu un paātrina izstrādicisjonu veidošana.

3. Automatizējiet labošanu Pipeline

Lai uzlabotu labošanas ātrumu, labošanai jābūt automatizētai. Manuālu darbplūsmu vietā:

• Radīt pull requests ar labojumiem
• Ieteikt drošus ielāpus
• Atkarību droša atjaunināšana

Līdz ar to komandas pāriet no atklāšanas uz novēršanu daudz ātrāk.

4. Integrējiet drošību CI/CD

Drošībai jādarbojas tur, kur tiek veidots kods. Praksē:

• Skenēt ik pēc pull request
• Ieviest politikas pirms apvienošanas
• Automātiski validēt labojumus

Tāpēc problēmas tiek atrisinātas agrāk un nenonāk ražošanā.

5. Uzlabojiet labojumu kvalitāti ar mākslīgo intelektu

Mākslīgais intelekts ne tikai paātrina procesus, bet arī uzlabo kvalitāti.

• Iesakiet drošākus ielāpus
• Izvairieties no izmaiņu pārtraukšanas
• Saglabājiet konsekvenci

Rezultātā komandas var ātrāk novērst ievainojamības, neradot jaunus riskus.

Turklāt komandas var stiprināt šo pieeju ar application security posture management lai savienotu atradumus kodā, atkarībās un pipelines.

Piemēram, apvienojot AI SAST ar AI automatizēta ievainojamību novēršana palīdz komandām daudz ātrāk pāriet no atklāšanas uz novēršanu.

MTTR samazināšanas darbplūsma ar mākslīgo intelektu un automatizāciju