Попросите пять инженеров по безопасности дать определение «киберугрозе», и вы получите пять разных ответов, каждый из которых описывает последний инцидент, не дававший им спать по ночам. В этом и проблема. Раньше категории угроз были простыми: фишинг, вредоносное ПО, кража пароля. Сегодня поверхность атаки включает в себя код, который пишут ваши разработчики, пакеты с открытым исходным кодом, которые они импортируют, и многое другое. pipelineте, которые создают и распространяют этот код, и все чаще — инструменты искусственного интеллекта, встроенные в саму IDE.
В этой статье рассматриваются основные типы киберугроз, с которыми сталкиваются современные организации, занимающиеся разработкой программного обеспечения, с учетом того, как атаки фактически происходят на протяжении всего жизненного цикла разработки программного обеспечения.SDLC), а не в общем списке, скопированном из глоссария десятилетней давности.
Почему старые типы киберугроз не покрывают современные риски
Большинство материалов о «видах киберугроз» по-прежнему рассматривают безопасность как проблему периметра: межсетевые экраны, конечные устройства, фишинговые электронные письма. Такая концепция имела смысл, когда программное обеспечение в основном разрабатывалось внутри компании и выпускалось медленно. Она не выдерживает критики, когда:
- Приложения собираются из сотен зависимостей с открытым исходным кодом, любая из которых может быть скомпрометирована.
- Код перемещается CI/CD pipelineсистемы, работающие с широкими правами доступа и минимальным человеческим контролем.
- Всё большая доля кода генерируется или обрабатывается с помощью ИИ, что меняет как объём, так и характер ошибок, которые в него попадают.
Понимание современных угроз означает понимание того, на каком этапе цепочки поставок программного обеспечения возникает каждая из них, а не только того, какой ущерб она в конечном итоге причиняет.
Основные типы киберугроз, с которыми сегодня сталкиваются команды специалистов по кибербезопасности.
Каждый тип киберугроз подробно описан.
1. Вредоносное ПО в цепочке поставок программного обеспечения
Вредоносный код теперь распространяется не только через зараженные вложения в электронные письма. Все чаще он попадает в сети через пакеты с открытым исходным кодом, скомпрометированные действия GitHub Action или измененные артефакты сборки. Злоумышленники публикуют или захватывают пакеты, внедряют бэкдоры и трояны в зависимости и ждут, пока разработчики внедрят их обычным способом. install команды.
Именно поэтому атаки на цепочки поставок программного обеспечения стали одной из самых быстрорастущих категорий угроз: они используют доверие. Разработчик доверяет реестру пакетов так же, как и своему собственному редактору кода, и злоумышленники это знают.
2. Утечка секретов
Пароли, ключи API и токены, жестко закодированные в исходном коде, файлах конфигурации или CI/CD Журналы событий остаются одной из самых распространенных и предотвратимых причин утечек информации. Как только секретная информация становится доступной, она исчезает. commitЕсли секретная информация привязана к репозиторию, даже частному, она может сохраняться в истории версий еще долго после того, как кто-либо вспомнит о ее существовании, а раскрытые секреты часто обнаруживаются активными спустя несколько дней после утечки.
3. Риски, связанные с зависимостями и открытым исходным кодом.
Помимо известных уязвимостей CVE, в эту категорию входят схемы атак, которые специально нацелены на то, как разработчики (и все чаще — помощники по программированию на основе ИИ) выбирают пакеты:
- Typosquatting: публикация вредоносного пакета с именем, обманчиво похожим на популярное.
- Зависимость от путаницы: обман системы сборки с целью заставить её загрузить общедоступный пакет вместо предназначенного для неё внутреннего.
- Приседание в позе на корточках: регистрация имени пакета, которое ИИ-помощник в программировании генерирует в виде галлюцинации и рекомендует, так что «полезное» предложение устанавливает вредоносное ПО вместо реальной библиотеки.
4. CI/CD и построить pipeline нападки
PipelineПрограммы работают на машинной скорости с расширенными, зачастую плохо определенными правами доступа и нечеловеческими идентификаторами, которые редко проверяются так же тщательно, как учетные записи пользователей. Такое сочетание делает их эффективной целью: несанкционированное внедрение кода, злоупотребление цепочкой зависимостейНедостаточный контроль доступа и скомпрометированные артефакты сборки — это категории рисков, которые четко указаны в таких стандартах, как NIST SP 800-204D и OWASP Top 10. CI/CD Риски безопасности. Один скомпрометированный GitHub Action может выполняться в тысячах итераций. pipelineпрежде чем кто-либо заметит.
5. Инфраструктура как код (IaC) неправильные конфигурации
Шаблоны Terraform, CloudFormation, Kubernetes и Helm определяют, как развертывается инфраструктура, а это означает, что вредоносная или неосторожная команда в них может привести к ошибке. IaC Этот файл не просто описывает ошибку; он воспроизводит её в масштабе, каждый раз, когда запускается этот шаблон.
6. Риск, связанный с кодом, сгенерированным ИИ.
Искусственный интеллект, используемый в качестве помощника при написании кода, создает все большую долю производственного кода, и этот код содержит значительно больше ошибок, чем код, написанный без его помощи, включая проблемы аутентификации и управления идентификацией и доступом. Риск заключается не в самом инструменте ИИ, а в том, что код, созданный с помощью ИИ, выпускается быстрее, чем рассчитаны большинство процессов проверки.
7. Угрозы со стороны агентов ИИ и уровня MCP.
По мере перехода ИИ от автозаполнения к автономным агентам с доступом к инструментам, открылся новый уровень угроз: внедрение подсказок, отравление инструментов (когда агент обманом, с помощью вредоносного описания инструмента, совершает непредусмотренные действия) и уязвимости в Протокол контекста модели (MCP) Серверы, которые соединяют агентов с реальными системами. Этот слой невидим для устаревших инструментов безопасности приложений и конечных точек, поскольку он находится внутри IDE и собственного декодера агента.cisИонизация происходит не в отсканированном файле.
8. Внутренние угрозы и компрометация со стороны обслуживающего персонала.
Не все угрозы исходят извне. Взлом учетных записей сопровождающих, несанкционированное использование привилегий и непроверенные изменения от доверенных участников составляют значительную долю утечек данных, поэтому отслеживание изменений прав собственности на пакеты и репутации сопровождающих имеет такое же значение, как и сканирование кода.
Общая черта всех этих типов киберугроз —
Взгляните на приведенный выше список, и вы увидите закономерность. Эти типы киберугроз — это не восемь несвязанных между собой проблем; это одна и та же поверхность атаки, рассматриваемая с пяти уровней. SDLC: код, который пишут разработчики, зависимости, которые они импортируют, pipelineСистемы, которые его создают и распространяют, модели ИИ и агенты, теперь встроенные в этот рабочий процесс, и сама среда разработки. Злоумышленнику не нужно взламывать все пять уровней. Обычно достаточно одного слабого уровня, именно поэтому рассмотрение их как изолированных категорий с отдельным инструментом для каждой из них оставляет между ними пробелы.
От восьми оповещений до одного приоритезированного представления
Ксигени Обеспечивает защиту всех пяти уровней с помощью единой платформы, вместо того чтобы объединять отдельные инструменты для каждого типа угроз. Xygeni Защита от вредоносных программ обнаруживает вредоносные пакеты и pipeline Вмешательство в режиме реального времени, включая угрозы нулевого дня, для которых еще не известна сигнатура, — возможность, недоступная большинству сканеров, поскольку они полагаются на сопоставление с существующими правилами обнаружения. Секреты безопасности сканирует систему на наличие более 100 типов секретов и блокирует их до того, как они будут обнаружены. commitТед. CI/CD и Build Security затвердеть pipelineзащита от несанкционированного внедрения кода и небезопасных действий IaC команды. DevAI Обеспечивает безопасность кода, который пишут ИИ-помощники, непосредственно в IDE, без добавления подсказок или препятствий в рабочий процесс разработчика. И потому что Xygeni ASPM слой Система также обрабатывает данные, полученные с помощью сторонних сканеров; тот же алгоритм сортировки и приоритизации на основе ИИ применяется независимо от того, был ли риск обнаружен Xygeni или инструментом, который вы уже используете, поэтому консолидация информации не означает удаления чего-либо.
В результате получается единое, приоритезированное представление о том, что на самом деле можно использовать в своих целях в коде, зависимостях и т.д. pipelineВместо восьми разрозненных оповещений, борющихся за внимание, используйте инструменты искусственного интеллекта и среду разработки. Борьба с подобными киберугрозами заключается не в добавлении новых инструментов для каждой новой категории, а в устранении пробелов между уже имеющимися инструментами.
FAQ
В чём разница между киберугрозой и уязвимостью?
Уязвимость — это слабость, например, устаревшая зависимость или неправильно настроенный компонент. pipelineКиберугроза — это реальная попытка использовать эту уязвимость. Программное обеспечение может иметь тысячи уязвимостей и не представлять никакой угрозы, или же одна использованная уязвимость может привести к взлому. Команды безопасности, которые учитывают только уязвимости, упускают из виду те, которые действительно являются целью атаки.
Какой тип киберугроз наиболее распространен в настоящее время среди команд разработчиков программного обеспечения?
Атаки на цепочку поставок и утечка секретной информации остаются двумя наиболее распространенными точками входа, главным образом потому, что они используют типичное поведение разработчиков (установка пакета, commitВместо использования сложного эксплойта, злоумышленникам не нужно взламывать систему, если надежный рабочий процесс позволяет им это сделать.
Как искусственный интеллект меняет типы киберугроз, с которыми сталкиваются команды специалистов по безопасности?
Искусственный интеллект не заменяет старые, а добавляет две новые уязвимости. Во-первых, код, сгенерированный ИИ, содержит больше ошибок, чем код, написанный без его участия. Во-вторых, помощники и агенты ИИ вводят совершенно новые схемы атак, такие как слопсквоттинг (вредоносное ПО, внедряемое под именем пакета, которое ИИ себе представляет) и отравление инструментов против агентов ИИ с доступом к MCP. Оба этих явления выходят за рамки возможностей устаревших инструментов AppSec.
Может ли компания защититься от всех этих типов киберугроз с помощью одного инструмента?
Не с помощью сканера, предназначенного для одной конкретной задачи, поскольку каждый тип угрозы (вредоносное ПО, секретные данные, риски зависимостей, pipeline Как правило, для выявления угроз (например, атак или рисков, связанных с кодом ИИ) используется другой инструмент. Этот пробел устраняет платформа, которая охватывает все уровни и расставляет приоритеты для всех обнаруженных угроз, вместо восьми отдельных оповещений без общего контекста.
