Skaner luk w zabezpieczeniach Open Source: Czy to wystarczy?

W końcu oprogramowanie open source to zawsze dobry pomysł – w ten sposób budujemy, współpracujemy i wprowadzamy innowacje, prawda? Od frameworków po narzędzia CI, oprogramowanie open source napędza oprogramowanie, które dostarczamy każdego dnia. Ale czy w kontekście bezpieczeństwa oprogramowanie open source zawsze jest najlepszym rozwiązaniem? Weźmy na przykład skanowanie podatności. Używając… oprogramowanie do skanowania luk w zabezpieczeniach o otwartym kodzie źródłowym używany w cyberbezpieczeństwie wydaje się oczywistym wyboremJest darmowy, elastyczny i łatwo integruje się z Twoim pipeline. Apel jest jasny ale czy to wystarczy, aby naprawdę zabezpieczyć Twoje przepływy pracy DevOps, od końca do końca?

Złam to.

Statyczna analiza kodu przy użyciu narzędzi Open Source: czy to wystarczy?

Przykład: Bandyta (OpenStack)

Bandit to lekki skaner luk w zabezpieczeniach oprogramowania open source, koncentrujący się na kodzie Pythona. Pomaga wykrywać typowe problemy bezpieczeństwa, takie jak zakodowane na stałe hasła, niebezpieczne wywołania funkcji i ryzykowne importy. Chociaż jest prosty w użyciu, należy zwrócić uwagę na kilka ograniczeń:

• Obsługuje tylko język Python, co ogranicza szersze zastosowanie.
• Wykonuje kontrolę wiersz po wierszu, a nie głęboką analizę zanieczyszczeń lub przepływu danych.
• Brakuje priorytetyzacji, filtrowania i wskazówek dotyczących naprawy.

Krótko mówiąc, Bandit jest przydatny jako narzędzie startowe, ale zespoły skalujące swoje metody DevSecOps pipelineszybko napotka swoje ograniczenia.

Skanowanie zależności: alerty bez kontekstu

Przykład: Sprawdzanie zależności OWASP

Wiele zespołów programistycznych korzysta z tego narzędzia do skanowania bibliotek zewnętrznych w poszukiwaniu znanych luk CVE. Jednak ten skaner luk w zabezpieczeniach oprogramowania open source wprowadza kilka kluczowych ograniczeń:

• Poleganie na opóźnionych informacjach o lukach w zabezpieczeniach, takich jak NVD.
• Brak rozróżnienia między ścieżkami kodu nadającymi się do wykorzystania i nieużywanymi.
• Wynik jest nudny, nie ma ustalonej priorytetyzacji ani pomocy w jego naprawie.

W rezultacie wiele zespołów korzystających z tego skanera podatności jest zasypywanych alertami, które nie odzwierciedlają rzeczywistego ryzyka.

Wykrywanie sekretów: reaktywne zamiast zapobiegawczego

Przykład: Gitleaki

Gitleaks skanuje repozytoria Git w poszukiwaniu zakodowanych na stałe sekretów. Jest to powszechnie stosowane i szybkie rozwiązanie, ale wciąż reaktywne:

• Ostrzega tylko wtedy, gdy sekrety są już znane commitprzetrząsać.
• Wyniki fałszywie pozytywne utrudniają zarządzanie alertami.
• Nie monitoruje czasu wykonania ani pipeline tajniki.

Mimo że jest to zaufany skaner podatności typu open source, nie jest w stanie zapewnić proaktywnej ochrony, jakiej wymagają nowoczesne środowiska DevOps.

SBOM Tworzenie: Listy bez strategii

Przykład: Syft (Anchore)

Zespoły ds. bezpieczeństwa korzystają z narzędzi takich jak Syft, aby generować zestawienie materiałów oprogramowania (SBOMs) i śledź komponenty innych firm. Regulowane przepływy pracy często wykorzystują te narzędzia, aby spełnić wymagania zgodności. Nadal jednak wiążą się one z kilkoma kluczowymi ograniczeniami.

Na przykład, SBOMSą statyczne i nie odzwierciedlają zmian w trakcie wdrażania. Ponadto nie wskazują, które komponenty stanowią rzeczywiste ryzyko ani jak poważne może być to ryzyko. Co więcej, narzędzia te często nie są zintegrowane z nowoczesnymi systemami. CI/CD procesów, co czyni je mniej efektywnymi w dynamicznych środowiskach DevOps.

W rezultacie nawet uznany skaner luk w zabezpieczeniach oprogramowania typu open source może okazać się niewystarczający, jeśli chodzi o pomoc zespołom w ustalaniu priorytetów zagrożeń, szybkim reagowaniu i wykazywaniu ciągłej zgodności.

Oprogramowanie do skanowania luk w zabezpieczeniach typu open source wykorzystywane w cyberbezpieczeństwie: co obejmuje, a czego nie obejmuje

W całej branży zespoły polegają na tych skanerach, aby zapewnić wsparcie CI/CD, strategie przesunięcia w lewo i wczesne wykrywanie podatności. Typowy skaner luk w zabezpieczeniach oprogramowania typu open source używany w cyberbezpieczeństwie zajmuje się zadaniami takimi jak:

• Analiza kodu źródłowego w celu wykrycia niebezpiecznych wzorców.
• Sprawdzanie zależności pod kątem znanych luk CVE.
• Skanowanie w celu wykrycia poufnych informacji w systemie kontroli wersji.
• Generowanie SBOMs do licencjonowania i inwentaryzacji.

Jednak używane w izolacji, narzędzia te pozostawiają luki. Często brakuje im integracji, monitorowania w czasie rzeczywistym, priorytetyzacji lub dostosowania do ryzyka biznesowego. Z kolei platformy zunifikowane oferują bogatszą i bardziej praktyczną ochronę.

Dlaczego Xygeni jest mądrzejszą alternatywą dla dowolnego skanera luk w zabezpieczeniach Open Source

Zamiast zarządzać pięcioma oddzielnymi narzędziami, co by było, gdybyś mógł wzmocnić swoją pozycję bezpieczeństwa, korzystając z jednej, zintegrowanej platformy?

Xygeni zastępuje rozproszoną mozaikę narzędzi open source ujednoliconym, przyjaznym dla programistów rozwiązaniem. W przeciwieństwie do żonglowania wieloma skanerami kodu, zależności, sekretów i SBOMXygeni zapewnia wszystko, czego potrzebujesz, w jednym miejscu.