AppSec-ലെ MTTR: ​​AI & ഓട്ടോമേഷൻ ഉപയോഗിച്ച് ഇത് എങ്ങനെ കുറയ്ക്കാം

ആപ്ലിക്കേഷൻ സുരക്ഷയിലെ ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട മെട്രിക്സുകളിൽ ഒന്നാണ് MTTR (മീൻ ടൈം ടു റെമഡിയേറ്റ്), എന്നിരുന്നാലും മിക്ക ടീമുകളും അത് മെച്ചപ്പെടുത്താൻ പാടുപെടുന്നു. പ്രശ്നം ഇനി കണ്ടെത്തലല്ല. ഇന്ന്, ഓർഗനൈസേഷനുകൾ ഇതിനകം തന്നെ കോഡ്, ഡിപൻഡൻസികൾ, രഹസ്യങ്ങൾ, എന്നിവ സ്കാൻ ചെയ്യുന്നു. CI/CD pipelineതുടർച്ചയായി. എന്നിരുന്നാലും, ദുർബലതകൾ ഇപ്പോഴും ദിവസങ്ങളോ ആഴ്ചകളോ തുറന്നിരിക്കും.

യഥാർത്ഥ വെല്ലുവിളി വേഗതയാണ്. ടീമുകൾ എന്താണ് പ്രധാനമെന്ന് തീരുമാനിക്കണം, അത് സുരക്ഷിതമായി പരിഹരിക്കണം, ഉൽ‌പാദനം തടസ്സപ്പെടുന്നത് ഒഴിവാക്കണം. തൽഫലമായി, പരിഹാര ചക്രങ്ങൾ മന്ദഗതിയിലാകുകയും സുരക്ഷാ ബാക്ക്‌ലോഗുകൾ വർദ്ധിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

അതുകൊണ്ടാണ് MTTR കുറയ്ക്കുന്നത് കൂടുതൽ ഉപകരണങ്ങൾ ചേർക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ചല്ല, മറിച്ച് ഓട്ടോമേഷനും AI-യും ഉപയോഗിച്ച് ടീമുകൾ കണ്ടെത്തലിൽ നിന്ന് പരിഹരിക്കലിലേക്ക് എങ്ങനെ നീങ്ങുന്നു എന്നതിനെക്കുറിച്ചാണ്.

ഈ ഗൈഡിൽ, ആധുനിക DevSecOps ടീമുകൾ എങ്ങനെയാണ് വികസനം മന്ദഗതിയിലാക്കാതെ എക്സ്പോഷർ വിൻഡോകൾ ചെറുതാക്കുന്നത്, പരിഹാരങ്ങൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നത്, ദുർബലതകൾ പരിഹരിക്കുന്നത് എന്നിവ വേഗത്തിൽ എങ്ങനെ പരിഹരിക്കുന്നുവെന്ന് ഞങ്ങൾ വിശദീകരിക്കുന്നു.

സിസ്റ്റങ്ങളിലുടനീളം ഈ അപകടസാധ്യതകൾ എങ്ങനെ ദൃശ്യമാകുന്നു എന്നതിന്റെ വിശാലമായ വീക്ഷണത്തിന്, ഞങ്ങളുടെ ഗൈഡ് കാണുക AI സൈബർ സുരക്ഷ.

ആപ്ലിക്കേഷൻ സുരക്ഷയിൽ MTTR എന്താണ്, അത് എന്തുകൊണ്ട് പ്രധാനമാണ്

നേരിട്ടുള്ള ഉത്തരം: ഒരു ദുർബലത കണ്ടെത്തിയതിനുശേഷം അത് പരിഹരിക്കാൻ എടുക്കുന്ന ശരാശരി സമയം MTTR അളക്കുന്നു.

പ്രായോഗികമായി, ഒരു ടീമിന് യഥാർത്ഥ അപകടസാധ്യതയോട് എത്ര വേഗത്തിൽ പ്രതികരിക്കാൻ കഴിയുമെന്ന് ഈ മെട്രിക് പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നു. മന്ദഗതിയിലുള്ള പരിഹാര ചക്രം എന്നാൽ:

• ദുർബലതകൾ കൂടുതൽ നേരം തുറന്നിരിക്കും
• ആക്രമണ ജാലകങ്ങൾ വർദ്ധിക്കുന്നു
• സുരക്ഷാ കടം കുമിഞ്ഞുകൂടുന്നു

അതിനാൽ, MTTR മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നത് നേരിട്ട് അപകടസാധ്യത കുറയ്ക്കുകയും ആപ്ലിക്കേഷൻ സുരക്ഷാ നിലപാട് ശക്തിപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു.

പരിഹാര ചക്രങ്ങൾ ഇപ്പോഴും മന്ദഗതിയിലാകുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്?

ആധുനിക ഉപകരണങ്ങൾ ഉണ്ടെങ്കിലും, പല ടീമുകളും ഡിറ്റക്ഷനിൽ നിന്ന് പരിഹരിക്കലിലേക്ക് കാര്യക്ഷമമായി നീങ്ങാൻ പാടുപെടുന്നു. കാരണം തടസ്സം ദൃശ്യപരതയല്ല, മറിച്ച് നിർവ്വഹണമാണ്.

വളരെയധികം അലേർട്ടുകൾ, മതിയായ സന്ദർഭമില്ല.

സുരക്ഷാ ഉപകരണങ്ങൾ വലിയ തോതിൽ കണ്ടെത്തലുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, യഥാർത്ഥത്തിൽ എന്താണ് പ്രധാനമെന്ന് അവ വളരെ അപൂർവമായി മാത്രമേ വിശദീകരിക്കൂ.

• ഈ പ്രശ്നം ചൂഷണം ചെയ്യാൻ പറ്റുമോ?
• ഇത് റൺടൈമിനെ ബാധിക്കുമോ?
• യഥാർത്ഥ ആഘാതം എന്താണ്?

തൽഫലമായി, ടീമുകൾ ഒത്തുകളിക്കുന്നതിനുപകരം പരീക്ഷണങ്ങൾക്കായി സമയം ചെലവഴിക്കുന്നു.

മാനുവൽ മുൻഗണന എല്ലാം മന്ദഗതിയിലാക്കുന്നു

ഓട്ടോമേഷൻ ഇല്ലാതെ, മുൻഗണനാക്രമീകരണം ഒരു മാനുവൽ പ്രക്രിയയായി മാറുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഡെവലപ്പർമാർ കണ്ടെത്തലുകൾ അവലോകനം ചെയ്യുകയും, തീവ്രത കണക്കാക്കുകയും, ആദ്യം എന്താണ് പരിഹരിക്കേണ്ടതെന്ന് തീരുമാനിക്കുകയും വേണം.

തൽഫലമായി, പരിഹാര നടപടികൾ മന്ദഗതിയിലാകുകയും പ്രധാനപ്പെട്ട പ്രശ്നങ്ങൾ വൈകുകയും ചെയ്യുന്നു.

ദുർബലതകൾ പരിഹരിക്കാൻ സമയമെടുക്കും

കണ്ടെത്തൽ യാന്ത്രികമാണ്. പരിഹരിക്കൽ അല്ല.

പ്രായോഗികമായി, ഡെവലപ്പർമാർ ഇവ ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്:

• പ്രശ്നം മനസ്സിലാക്കുക
• സുരക്ഷിതമായ ഒരു പരിഹാരം തിരിച്ചറിയുക
• മാറ്റം പരീക്ഷിക്കുക
• ഒന്നും പൊട്ടുന്നില്ലെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക

അതിനാൽ, പരിഹാരമാണ് യഥാർത്ഥ തടസ്സമായി മാറുന്നത്.

ഡെവലപ്പർ വർക്ക്ഫ്ലോകളിൽ സുരക്ഷ സംയോജിപ്പിച്ചിട്ടില്ല.

സുരക്ഷ പലപ്പോഴും വികസന പരിതസ്ഥിതികൾക്ക് പുറത്താണ് നിലനിൽക്കുന്നത്. തൽഫലമായി, ഡെവലപ്പർമാർ സന്ദർഭങ്ങൾ മാറ്റുകയും പരിഹാരങ്ങൾ മാറ്റിവയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

ഓട്ടോമേഷനും AI യും ഉപയോഗിച്ച് MTTR എങ്ങനെ കുറയ്ക്കാം

നേരിട്ടുള്ള ഉത്തരം: MTTR കുറയ്ക്കുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും വേഗതയേറിയ മാർഗം വികസന വർക്ക്ഫ്ലോയ്ക്കുള്ളിൽ മുൻഗണന, പരിഹാര, സാധൂകരണം എന്നിവ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുക എന്നതാണ്.

1. ആദ്യം ചൂഷണം ചെയ്യാവുന്ന അപകടസാധ്യതകളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുക.

എല്ലാ ദുർബലതകൾക്കും ഉടനടി നടപടി ആവശ്യമില്ല. അതിനാൽ, യഥാർത്ഥത്തിൽ ചൂഷണം ചെയ്യാവുന്ന കാര്യങ്ങളിൽ ടീമുകൾ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കണം.

പ്രധാന സിഗ്നലുകളിൽ ഇവ ഉൾപ്പെടുന്നു:

• എത്തിച്ചേരൽ
• EPSS സ്കോറിംഗ്
• ബിസിനസ്സ് സ്വാധീനം

തൽഫലമായി, ടീമുകൾ ശബ്ദം കുറയ്ക്കുകയും വേഗത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

2. ട്രയേജും മുൻഗണനയും ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുക

കണ്ടെത്തലുകളെ AI യാന്ത്രികമായി ഇവയായി തരംതിരിക്കാൻ കഴിയും:

• യഥാർത്ഥ പോസിറ്റീവുകൾ
• തെറ്റായ പോസിറ്റീവ്
• അവലോകനം ആവശ്യമാണ്

കൂടാതെ, ഇത് മാനുവൽ ജോലി കുറയ്ക്കുകയും ജോലി ത്വരിതപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു.cisഅയോൺ നിർമ്മാണം.

3. ഫിക്സ് ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുക Pipeline

പരിഹാര വേഗത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന്, പരിഹരിക്കൽ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യണം. മാനുവൽ വർക്ക്ഫ്ലോകൾക്ക് പകരം:

• സൃഷ്ടിക്കുക pull requests പരിഹാരങ്ങളോടെ
• സുരക്ഷിത പാച്ചുകൾ നിർദ്ദേശിക്കുക
• ഡിപൻഡൻസികൾ സുരക്ഷിതമായി അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യുക

തൽഫലമായി, ടീമുകൾ കണ്ടെത്തലിൽ നിന്ന് പരിഹരിക്കലിലേക്ക് വളരെ വേഗത്തിൽ നീങ്ങുന്നു.

4. സുരക്ഷ സംയോജിപ്പിക്കുക CI/CD

കോഡ് നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നിടത്താണ് സുരക്ഷ പ്രവർത്തിക്കേണ്ടത്. പ്രായോഗികമായി:

• ഓരോന്നും സ്കാൻ ചെയ്യുക pull request
• ലയിപ്പിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് നയങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കുക
• പരിഹാരങ്ങൾ സ്വയമേവ സാധൂകരിക്കുക

അതിനാൽ, പ്രശ്നങ്ങൾ നേരത്തെ പരിഹരിക്കപ്പെടുകയും ഉൽപ്പാദനത്തിൽ എത്താതിരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

5. AI ഉപയോഗിച്ച് ഫിക്സ് ക്വാളിറ്റി മെച്ചപ്പെടുത്തുക

AI കാര്യങ്ങൾ വേഗത്തിലാക്കുക മാത്രമല്ല ചെയ്യുന്നത്, അത് ഗുണനിലവാരം മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു.

• സുരക്ഷിതമായ പാച്ചുകൾ നിർദ്ദേശിക്കുക
• മാറ്റങ്ങൾ തകർക്കുന്നത് ഒഴിവാക്കുക
• സ്ഥിരത നിലനിർത്തുക

തൽഫലമായി, പുതിയ അപകടസാധ്യതകൾ അവതരിപ്പിക്കാതെ തന്നെ ടീമുകൾ വേഗത്തിൽ ദുർബലതകൾ പരിഹരിക്കുന്നു.

കൂടാതെ, ടീമുകൾക്ക് ഈ സമീപനം ശക്തിപ്പെടുത്താൻ കഴിയും application security posture management കോഡ്, ഡിപൻഡൻസികൾ, എന്നിവയിലുടനീളം കണ്ടെത്തലുകൾ ബന്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് pipelines.

ഉദാഹരണത്തിന്, സംയോജിപ്പിക്കൽ AI SAST കൂടെ AI ഓട്ടോമേറ്റഡ് ദുർബലതാ പരിഹാരം ഡിറ്റക്ഷനിൽ നിന്ന് വളരെ വേഗത്തിൽ പരിഹരിക്കലിലേക്ക് മാറാൻ ടീമുകളെ സഹായിക്കുന്നു.

AI, ഓട്ടോമേഷൻ എന്നിവയുമായുള്ള MTTR റിഡക്ഷൻ വർക്ക്ഫ്ലോ