Скенерите за малициозен софтвер со отворен код им помагаат на организациите да идентификуваат малициозни пакети, компромитирани зависности, задни врати, тројанци и напади врз синџирот на снабдување со софтвер пред да стигнат до производствените средини. Бидејќи нападите врз синџирот на снабдување со софтвер продолжуваат да се зголемуваат, на организациите им се потребни безбедносни алатки што можат да детектираат малициозно однесување дури и кога не постои CVE.
Традиционалните скенери за ранливости ги проверуваат зависностите во однос на познатите бази на податоци за ранливости. Иако се ефикасни за каталогизирани недостатоци, тие често ги пропуштаат новообјавените злонамерни пакети и нападите во синџирот на снабдување од нулти ден. Ова упатство ги споредува најдобрите скенери за малициозен софтвер со отворен код за 2026 година, оценувајќи ги техниките за откривање на малициозен софтвер, software supply chain security можности, CI/CD интеграции и идеални случаи на употреба.
Индустриските аналитичари сè повеќе признаваат дека software supply chain security бара повеќе од само управување со ранливости. Современите AppSec програми сè повеќе комбинираат откривање на малициозен софтвер, анализа на составот на софтверот (SCA), Application Security Posture Management (ASPM), И software supply chain security контроли за идентификување и на познати ранливости и намерно злонамерни компоненти.
Топ 5 скенери за малициозен софтвер со отворен код во 2026 година
Споредбена табела: Скенери за малициозен софтвер со отворен код
| Алатка | Пристап за откривање | SDLC Покриеност | CI/CD Интеграција | најдобро за |
|---|---|---|---|---|
| Xygeni | Детекција на малициозен софтвер со помош на машинско учење, анализа на однесувањето, безбедност на вештачката интелигенција и AI-SPM | Изворен код, зависности, CI/CD, IaC, контејнери, синџир на снабдување со софтвер и работни процеси со вештачка интелигенција | Матичен заштитен ѕид за малициозен софтвер, pipeline guardrailsи спроведување на политиките | Организации кои бараат SDLC-широка заштита од малициозен софтвер и software supply chain security |
| ReversingLabs | Длабинска инспекција на бинарно ниво со интелигенција за закани | По градење: бинарни датотеки, контејнери, артефакти | Интеграција на складиште за артефакти | Големи enterprises што бара бинарна валидација пред објавување |
| Грло | Анализа на однесувањето на пакетот за време на инсталацијата | Само зависности: npm и PyPI примарен | Интеграција со односи со јавноста на GitHub | Тимови фокусирани на програмери кои го следат однесувањето на зависноста од отворен код |
| Аикидо | Статичка анализа на шемите на кодот на пакетот со помош на вештачка интелигенција | Зависности, контејнери, IaCограничено SDLC | IDE додатоци и CI/CD Гејтс | Тимови на програмери сакаат откривање на пакети без прекин со широка AppSec технологија |
| Веракод | Статичка и динамичка анализа со SCA | Код на апликацијата и зависности | CI/CD pipeline интеграција | Регулирано enterpriseсо програми AppSec водени од усогласеност |
1. Xygeni: Скенер за малициозен софтвер со отворен код
Преглед: Xygeni е единствената алатка во оваа споредба што опфаќа откривање на малициозен софтвер истовремено низ секој слој од животниот циклус на развој на софтвер: изворен код на апликацијата, зависности од отворен код, CI/CD pipelines, IaC датотеки, градење артефакти и контејнери. Додека другите алатки се специјализирани за една фаза, Xygeni го брани целиот pipeline од една платформа.
За разлика од традиционалните скенери за малициозен софтвер со отворен код кои се фокусираат само на анализа на пакети, Xygeni комбинира откривање на малициозен софтвер, software supply chain security, Управување со безбедносно држење на телото со вештачка интелигенција (AI-SPM), CI/CD безбедност и тестирање на безбедноста на апликациите на една платформа. Ова им овозможува на организациите да идентификуваат злонамерни пакети, компромитирана градба pipelines, ризици поврзани со вештачката интелигенција и закани во синџирот на снабдување со софтвер низ целиот SDLC.
Неговото откривање на малициозен софтвер оди подалеку од совпаѓање на шеми и пребарувања на CVE. Xygeni користи сопствен мотор со помош на ML за откривање на непознат малициозен софтвер, вклучувајќи закани од нулти ден кои немаат јавен CVE. Анализира новообјавени пакети низ npm, PyPI, Maven и други регистри во реално време, обезбедувајќи систем за рано предупредување кој ги означува сомнителните пакети и ги става во карантин пред да влезат во SDLCАнализата на издавачот и критичноста ја проценува веродостојноста на пакетот преку историјата на репутацијата на одржувачот и оценките за критичност на повеќе платформи, откривајќи ги ризиците што самата анализа на однесувањето може да ги пропушти.
За сопственички код, Xygeni ги проверува изворните датотеки за задни врати, тројанци и скриени закани, вклучувајќи ги и шемите CWE-506 (Вграден злонамерен код), осигурувајќи дека самата база на кодови останува доверлива заедно со зависностите што ги влева. Заштитниот ѕид за зависност од злонамерен софтвер делува како проактивна ограда, блокирајќи ги злонамерните пакети да стигнат до апликациите пред програмерите дури и да комуницираат со нив. Можете да дознаете повеќе за Детекција на малициозен софтвер со вештачка интелигенција во синџирот на снабдување со софтвер како малициозниот код може да предизвика штета за дополнителен контекст.
Главни карактеристики:
- Сопствен мотор потпомогнат од ML кој открива непознат малициозен софтвер надвор од базите на податоци за закани базирани на CVE
- Мониторинг во реално време на npm, PyPI, Maven и други регистри, анализирајќи ги новообјавените и ажурираните пакети дневно
- Систем за рано предупредување со карантин на пакети, означувајќи ги сомнителните компоненти пред да влезат во работните процеси за развој
- Анализа на издавачот и критичноста што ги проценува репутацијата, историјата и оценките за критичност на одржувачот на повеќе платформи
- Заштитниот ѕид за зависност од малициозен софтвер проактивно ги блокира малициозните пакети да стигнат до апликациите
- Детекција на задни врати, тројанци и скриени закани во изворниот код на апликацијата усогласен со CWE-506 и сродните шеми
- Pipeline CI/CD безбедност што открива команди за обратна обвивка, злонамерни провајдери и преземања на малициозен софтвер во pipeline дефиниции и IaC додадени фајлови:
- Практични сознанија за малициозен софтвер со помош на кои може да се пристапи до него. commit детали, информации за развивачот, временски ознаки и комплетни ревизорски траги
- Пребарување на историски пакети што овозможува пристап до записи за малициозен софтвер на пакети со отворен код, вклучувајќи ги и оние отстранети од регистрите, за одговор на инциденти и управување
- Континуирано следење на заканите во реално време со предупредувања за нови ризици низ целиот синџир на снабдување со софтвер
- Мајчин CI/CD интеграција со GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins, Bitbucket Pipelines и Azure DevOps
- Дел од унифицирана платформа што ги опфаќа SAST, SCA, ДАСТ, IaC Security, Откривање на тајни, CI/CD Безбедност, ASPM, Build Securityи откривање на аномалии
Најдобро за: DevSecOps тимови на кои им е потребна сеопфатна заштита од малициозен софтвер во секоја фаза од SDLC, не само скенирање на зависности, како дел од унифицирана AppSec платформа.
Цена: Почнува од 33 долари месечно за целосната платформа „сè во едно“. Вклучува откривање на малициозен софтвер низ целиот SCA, SAST, CI/CD Безбедност, откривање тајни, IaC Securityи скенирање на контејнери. Неограничени репозиториуми и соработници без цена по седиште.
2. ReversingLabs: Скенер за малициозен софтвер со отворен код
Преглед: ReversingLabs е специјализирана платформа за анализа на малициозен софтвер фокусирана на пост-build security за компајлирани софтверски артефакти. Нивниот основен производ, Spectra Assure, применува бинарна инспекција со вештачка интелигенција во комбинација со една од најголемите бази на податоци за репутација на датотеки во светот, која опфаќа милијарди датотеки. Ова го прави силна последна линија на одбрана пред објавувањето на софтверот, особено за тимови кои дистрибуираат компајлиран софтвер до клиенти или интегрираат бинарни датотеки од трети страни што не можат да ги проверат на изворно ниво.
ReversingLabs не скенира порано SDLC фази. Се фокусира исклучиво на она што е веќе изградено, што го прави дополнителна алатка, а не примарен скенер за малициозен софтвер за тимови на кои им е потребна заштита со поместување налево. Неговата вредност е највисока во регулираните индустрии и добавувачи на софтвер каде што бинарната валидација пред објавување е услов за усогласеност. За контекст на build security и интегритет на артефакти, таа врска опфаќа поврзани концепти.
Главни карактеристики:
- Скенирање на малициозен софтвер на бинарно ниво со користење на сопствено распакување и статичка анализа на компајлирани артефакти
- База на податоци за разузнавање за закани што опфаќа милијарди датотеки за брза идентификација на малициозни компоненти
- Интеграција со репозиториуми за артефакти, вклучувајќи ги JFrog Artifactory и Sonatype Nexus
- Карантин на компромитирани или изменети артефакти за блокирање на заканите пред објавување
- Валидација на софтвер од трети страни без потреба од пристап до изворниот код
Конс:
- Не скенира изворен код, зависности од отворен код, IaC датотеки, или pipeline однесување; покриеноста е ограничена на артефакти по изградбата
- Нема функции фокусирани на развивачи, како што се интеграција со IDE или повратни информации од односи со јавноста во реално време
- Комплексна поставеност и enterpriseЦени на ниво што бара ангажман во продажба; подобро прилагодени за големи SOC тимови отколку за агилни DevOps средини
Цена: Enterprise Цените се базираат на обемот на артефактите и избраните карактеристики. Нема достапни јавни планови; контактирајте го одделот за продажба за понуда.
3. Socket: Скенер за малициозен софтвер со отворен код
Преглед: Грло е алатка за откривање на малициозен софтвер фокусирана на развивачи која го анализира однесувањето на пакетите со отворен код, наместо да проверува во бази на податоци на CVE. Наместо да чека ранливоста да се каталогизира, Socket проверува што всушност прави пакетот: дали неочекувано пристапува до мрежата, чита променливи на околината, го модифицира датотечниот систем или користи шеми поврзани со кражба на акредитиви и ексфилтрација на податоци. Овој пристап кон однесувањето ги фаќа нападите во синџирот на снабдување без CVE, што е класа на закана што традиционалните скенери ја пропуштаат. За контекст на нападите во синџирот на снабдување во реалниот свет со користење на овој тип вектор, видете анализа на нападот на синџирот на снабдување Shai-Hulud npm.
Socket е фокусиран првенствено на npm и PyPI, со делумна поддршка за други екосистеми кои сè уште се развиваат. Не скенира сопственички код, CI/CD pipelines, контејнери или IaC датотеки, па тимовите треба да го надополнат со пошироки SDLC безбедносни алатки за целосна покриеност.
Главни карактеристики:
- Анализа на однесувањето на пакетот што открива сомнителна активност при инсталацијата, независно од базите на податоци на CVE
- Детекција на инсталација hooks, необична употреба на API, мрежни повици и знаци на ексфилтрација на податоци во пакети со отворен код
- Интеграција со GitHub со скенирање на PR во реално време и блокирање на ризични пакети пред спојување
- Регистрација на малициозен софтвер во живо која обезбедува континуирани ажурирања за новите закани низ регистрите со отворен код
- Enterprise Заштитен ѕид на зависност со прилагодливи политики за блокирање за заштита на целата организација
- Интерфејс лесен за програмери со CLI, веб dashboardи известувања од Slack
Конс:
- Покриеноста е ограничена на зависности од трети страни; не скенира сопственички код, CI/CD pipelines, контејнери или IaC додадени фајлови:
- Примарна екосистемска поддршка за JavaScript и Python; Java, Ruby и други делумно се поддржани или се во развој
- Автоматизираните блокирања и организациските контроли бараат платени планови
- Не е целосна AppSec платформа; бара дополнителни алатки за SDLC-широка покриеност со малициозен софтвер
Цена: Бесплатно ниво достапно за проекти со отворен код. Платени тимски и организациски планови достапни на барање со цени по корисник.
4. Аикидо: Скенер за малициозен софтвер со отворен код
Преглед: Аикидо безбедност е унифицирана платформа за безбедност на апликации што вклучува скенер за малициозен софтвер со отворен код за нулти-ден, фокусиран на регистрите npm и PyPI. Наместо да се потпира исклучиво на познати ранливости, нејзината статичка анализа со вештачка интелигенција рано ги открива малициозните пакети со означување на замаглен код, сомнителни скрипти за инсталација и шеми поврзани со кражба на акредитиви и ексфилтрација на податоци. Го проширува скенирањето надвор од пакетите до слики од контејнери и IaC датотеки, правејќи го поширок во SDLC покриеност од Socket, додека останува поограничена од full-stack платформите.
Аикидо се интегрира во работните процеси на програмерите преку IDE додатоци и CI/CD pipeline порти, обезбедувајќи навремена повратна информација за ризичен увоз на пакети без да се бараат значителни промени во работниот процес. За тимовите кои бараат платформа AppSec ориентирана кон развивачите која комбинира откривање на малициозен софтвер со пошироко скенирање на ранливости и тајни, нуди практична консолидирана влезна точка.
Главни карактеристики:
- Скенер за нултодневни малициозни програми кои анализираат новообјавени пакети на npm и PyPI во реално време, пред да се доделат CVE-и.
- Статичка анализа со вештачка интелигенција која открива замаглен код, злонамерни скрипти за инсталација и шеми на ексфилтрација на податоци
- IDE додаток и PR интеграција што блокираат сомнителни пакети како дел од секојдневниот работен тек на развој
- Слика од контејнер и IaC скенирање на слоеви што ја проширува покриеноста надвор од зависностите од пакети
- Информации за малициозен софтвер во живо за континуирано следење на заканите во регистарот
Конс:
- Првенствено фокусиран на пакети со отворен код; не скенира прилагоден изворен код или CI/CD pipeline однесување за малициозен софтвер
- Нема автоматизирана инка за приоритизација; известувањата бараат рачна тријажа, што може да го забави одговорот на инцидентите
- Поддршката за екосистеми надвор од JavaScript и Python сè уште созрева
- Напредна автоматизација на политиките и контроли за целиот тим достапни само во платени планови
Цена: Почнува од приближно 300 долари месечно за 10 корисници во рамките на основниот план. Цената по корисник се зголемува со големината на тимот. Прилагодено enterprise достапни планови за поголеми распоредувања.
5. Veracode: Скенер за малициозен софтвер со отворен код
Преглед: Веракод е enterprise платформа за безбедност на апликации што комбинира статичка анализа, динамичко тестирање и анализа на составот на софтверот. Иако не е првенствено позиционирана како скенер за малициозен софтвер, нејзината SCA способностите откриваат злонамерни или компромитирани компоненти со отворен код заедно со познати ранливости, што го прави релевантен за тимови на кои им е потребна програма AppSec водена од усогласеност што вклучува управување со ризици во синџирот на снабдување. Неговата сила е во регулираните индустрии каде што ревизорските траги, спроведувањето на политиките и интеграцијата со enterprise Работните процеси за управување се непреговарачки барања.
Детекцијата на малициозен софтвер на Veracode е ограничена во споредба со скенерите за однесување како Socket или Xygeni. Се фокусира на познати закани каталогизирани во бази на податоци за закани, наместо на анализа на однесувањето во реално време на активноста на пакетите. За тимови чија примарна безбедносна програма е изградена околу пошироката платформа на Veracode, нејзината SCA слојот обезбедува разумна основа за управување со ризици од отворен код во рамките на тој екосистем. За контекст на најдобри практики за тестирање на безбедноста на апликациите, таа врска го опфаќа поширокиот пејзаж на тестирање.
Главни карактеристики:
- SCA скенирање, откривање на ранливости и ризици од лиценцирање кај компоненти со отворен код
- Статичка анализа (SAST) за откривање на ранливости во сопственичкиот код
- Динамичка анализа (DAST) за тестирање на ранливости за време на извршување на распоредени апликации
- Спроведување на политиките и известување за усогласеност усогласени со PCI-DSS, HIPAA и NIST standards
- Интеграција со CI/CD pipelines и enterprise алатки за развој
Конс:
- Нема откривање на малициозен софтвер во реално време; се потпира на познати бази на податоци за закани, наместо на анализа на однесувањето од нулти ден
- Нема проактивен карантин на пакети или систем за рано предупредување за новообјавени злонамерни пакети
- Дизајнот фокусиран на платформа може да ја ограничи флексибилноста на интеграцијата надвор од екосистемот Veracode.
- Висока цена со средна вредност на договорите од околу 18,633 долари годишно; нема транспарентно самопослужување на цените
Цена: Средна вредност на договорот приближно 18,633 долари годишно врз основа на податоците за купувања од клиенти. Не е достапно транспарентно самостојно ценообразување; потребни се прилагодени понуди.
види нашата епизода од разговорот SafeDev без затворање за еволуцијата на нападите со малициозен софтвер да дознаете повеќе за нив и потребата од проактивни стратегии за заштита на вашите синџири на снабдување со софтвер!
Клучни карактеристики што треба да се бараат кај скенери за малициозен софтвер со отворен код
Со споредувањето на алатките, овие се критериумите што се најважни за избор на ефикасна покриеност со скенирање на малициозен софтвер:
Детекција на однесувањето надвор од CVE-ите. Базите на податоци на CVE покриваат само познати ранливости во каталогизирани пакети. Најопасните напади во синџирот на снабдување користат пакети кои се злонамерни од моментот на објавување, без доделен CVE. Скенерите кои проверуваат само бази на податоци на CVE не можат да ги детектираат овие закани. Анализата на однесувањето, која испитува што всушност прави пакетот при инсталација, е единствениот пристап што ги фаќа нападите во синџирот на снабдување од типот „нулти ден“.
Мониторинг на регистарот со рано предупредување. Периодот помеѓу објавувањето на злонамерен пакет и неговото откривање е најопасниот период. Алатките што континуирано ги следат регистрите и ги означуваат сомнителните пакети пред да се појават во CVE листите обезбедуваат значително порана заштита од оние што чекаат ажурирања на базата на податоци.
SDLC длабочина на покриеност. Постои практична разлика помеѓу алатка што скенира зависности и алатка што исто така проверува сопствен код, pipeline дефиниции, IaC датотеки и градење артефакти. Малициозниот софтвер може да се скрие во кој било од овие слоеви. Разбирањето кои фази ги опфаќа секоја алатка спречува лажна доверба во делумна покриеност. Видете индикатори за компромис во CI/CD pipelines за контекст на pipeline- специфични закани.
Анализа на репутацијата на издавачот и одржувачот. Пакет со чист профил на однесување сепак може да потекнува од компромитирана или злонамерна сметка на одржувач. Алатките што ја проценуваат репутацијата на издавачот, историјата на одржувачот и оценките за критичност на повеќе платформи обезбедуваат дополнителен сигнален слој што анализата на однесувањето сама по себе не може да го обезбеди.
Пребарување на историски пакети. Злонамерните пакети често се отстрануваат од регистрите брзо по откривањето, но тимовите можеби веќе ги внеле во своите верзии. Алатките што водат историски записи за откриениот малициозен софтвер, вклучувајќи ги и отстранетите пакети, овозможуваат одговор на инциденти и ретроактивна ревизија.
CI/CD способност за спроведување. Детекција без спроведување значи пронаоѓање на малициозен софтвер откако веќе влегол во pipelineАлатки што можат да го блокираат повлекувањето на злонамерни пакети, да ги стават во карантин сомнителните компоненти или да не успеат pipeline се гради кога се детектираат закани, го претвора откривањето во вистинска безбедносна порта.
Како да го изберете вистинскиот скенер за малициозен софтвер со отворен код
Ако ви треба целосно SDLC Покриеност со малициозен софтвер на една платформа: Xygeni е единствената алатка овде што ги опфаќа изворниот код, зависностите, pipelines, IaCи артефакти истовремено, со сопствен ML мотор за непознат малициозен софтвер, систем за рано предупредување и Malware Dependency Firewall како проактивна заштита.
Ако вашата примарна потреба е бинарна валидација пред објавување: ReversingLabs е најсилната опција за тимови кои треба да ги потврдат компајлираните артефакти пред дистрибуцијата, особено кога изворниот код не е достапен за компоненти од трети страни.
Ако сакате анализа на однесувањето на npm и PyPI пакетите, која е прва од развивачот: Socket обезбедува најпристапен скенер за однесување за екосистемите на зависности од JavaScript и Python, со добра GitHub интеграција за работните процеси на развивачите.
Ако сакате поширока AppSec платформа со откривање на пакети на нулти ден: Аикидо комбинира скенирање на малициозен софтвер со управување со ранливости, откривање на тајни и безбедност на контејнери на платформа прилагодена за програмери, иако неговата покриеност со малициозен софтвер е потесна од Xygeni во однос на... SDLC длабочина.
Ако вашата програма е водена од усогласеност и изградена околу enterprise управување: Veracode обезбедува ревизорски траги, спроведување на политиките и известување за усогласеност потребни во регулираните индустрии, со SCA покриеност како дел од поширока AppSec платформа.
Последни мисли
Скенирањето на малициозен софтвер со отворен код е посебна дисциплина од управувањето со ранливости базирано на CVE. Повеќето прекршувања преку напади во синџирот на снабдување ги експлоатираат пакетите кои немаат CVE во времето на нападот. Изборот на скенер кој проверува само познати бази на податоци за ранливости ја остава најопасната класа на напади целосно неоткриена.
Петте алатки разгледани овде нудат значително различни пристапи. За тимови на кои им е потребна најширока покриеност, комбинирање на анализа на однесувањето, откривање на непознат малициозен софтвер базиран на машинско учење, следење на регистарот во реално време и SDLCСо широка заштита на една платформа, Xygeni обезбедува најсеопфатен пристап во 2026 година.
За организации кои бараат сеопфатни software supply chain security, самото откривање на малициозен софтвер не е доволно. Најефикасните платформи комбинираат откривање на малициозен софтвер, анализа на зависности, CI/CD безбедност, безбедност на вештачка интелигенција, заштита на синџирот на снабдување со софтвер и приоритизација на ризици. Xygeni ги спојува овие можности на една платформа, помагајќи им на тимовите да идентификуваат, блокираат, приоритизираат и санираат закани низ целиот животен циклус на развој на софтвер.
NAJČESTO POSTAVUVANI PRAŠANJA
Што е скенер за малициозен софтвер со отворен код?
Скенер за малициозен софтвер со отворен код анализира пакети со отворен код, зависности и код за малициозно однесување, скриени закани и напади во синџирот на снабдување. За разлика од традиционалните скенери за ранливости кои проверуваат во бази на податоци за CVE, скенерите за малициозен софтвер користат анализа на однесувањето, статичка инспекција и интелигенција за закани за да детектираат закани кои немаат јавен CVE, што е начинот на кој функционираат повеќето напади во синџирот на снабдување.
Која е разликата помеѓу скенер за малициозен софтвер и скенер за ранливости?
Скенер за ранливости ги проверува софтверските компоненти во однос на познати CVE бази на податоци за да идентификува јавно откриени безбедносни недостатоци. Скенер за малициозен софтвер го анализира однесувањето на кодот и пакетот за да открие злонамерна намера, вклучувајќи задни врати, тројанци, замаглена логика и шеми на напади во синџирот на снабдување кои може да немаат CVE. Двата пристапа се комплементарни: скенирањето на ранливости ги опфаќа познатите недостатоци, скенирањето на малициозен софтвер ги опфаќа намерните закани.
Која е разликата помеѓу анализата на составот на софтверот (SCA) и скенирање на малициозен софтвер?
Анализа на композицијата на софтверот (SCA) идентификува познати ранливости, ризици од лиценци и проблеми со усогласеноста кај зависностите од отворен код преку споредување на компонентите со базите на податоци за ранливости како што е NVD. Скенирањето на малициозен софтвер се фокусира на откривање на намерно малициозен код, вклучувајќи задни врати, тројанци, крадци на акредитиви, замаглени скрипти и напади во синџирот на снабдување со софтвер кои можеби немаат доделен CVE.
Двата пристапа се справуваат со различни ризици. SCA им помага на организациите да управуваат со познати ранливости, додека скенирањето на малициозен софтвер помага во идентификувањето на малициозни пакети пред да бидат каталогизирани во јавни бази на податоци. Modern software supply chain security Програмите обично ги користат обете технологии заедно за да се заштитат од познати недостатоци и нови закани.
Зошто повеќето напади во синџирот на снабдување ги заобиколуваат скенерите базирани на CVE?
Нападите во синџирот на снабдување обично користат новообјавени злонамерни пакети, компромитирани сметки на одржувачи или техники на typosquatting за да инјектираат злонамерен код во популарните регистри. Овие пакети се злонамерни од моментот на објавување и немаат доделен CVE бидејќи сè уште не се каталогизирани во ниедна јавна база на податоци. Скенерите базирани на CVE немаат сигнал со кој можат да се споредат, па затоа го пренесуваат пакетот како чист. Скенерите за однесување анализираат што всушност прави пакетот, откривајќи злонамерна активност без оглед на статусот на CVE.
Кој скенер за малициозен софтвер со отворен код најмногу покрива SDLC фази?
Xygeni опфаќа најширок спектар на SDLC фази на една платформа: изворен код на апликацијата, зависности од отворен код, CI/CD pipeline дефиниции, IaC датотеки, градење артефакти и контејнери. Користи сопствен мотор потпомогнат од машинско учење за откривање на непознат малициозен софтвер, во комбинација со следење на регистарот во реално време и заштитен ѕид за зависност од малициозен софтвер за проактивно блокирање. Другите алатки во оваа споредба покриваат една или две фази, но не и целосната pipeline.
Можат ли скенерите за малициозен софтвер со отворен код да детектираат закани од типот „нулти ден“?
Да, но само алатките што користат анализа на однесувањето или мотори за детекција базирани на ML можат да го сторат тоа. Скенерите базирани на CVE не можат да детектираат закани од нулти ден бидејќи сè уште не е објавен CVE за малициозниот пакет. Моторот на Xygeni потпомогнат од ML, анализата на однесувањето на Socket и статичката анализа на Aikido со вештачка интелигенција можат да детектираат малициозно однесување во пакетите пред да постои CVE, што е критичниот прозорец кога се активни повеќето напади во синџирот на снабдување.
Како скенерите за малициозен софтвер со отворен код откриваат малициозни пакети?
Скенерите за малициозен софтвер со отворен код користат анализа на однесувањето, инспекција на статички код, машинско учење, интелигенција за закани и анализа на репутацијата за да идентификуваат малициозни пакети. За разлика од алатките базирани на CVE, тие анализираат што всушност прави софтверот, наместо да се потпираат само на познати ранливости.
