Раньше управление киберрисками подразумевало устранение обнаруженных в ходе аудита уязвимостей. Однако такой подход больше не работает. В сфере программного обеспечения... pipelineПоскольку системы становятся все более сложными и теперь включают в себя код, сгенерированный искусственным интеллектом, и агентов программирования на основе ИИ, управление рисками кибербезопасности должно осуществляться на более ранних этапах жизненного цикла, а не на более поздних. DevSecOps, практика интеграции разработки, безопасности и эксплуатации в единый рабочий процесс, делает возможным применение лучших практик DevSecOps для проактивного управления рисками.
В этом руководстве рассматриваются лучшие практики DevSecOps, которые позволяют в 2026 году обеспечить совместную работу проактивного управления киберрисками и управления рисками кибербезопасности: адаптация рисков путем SDLC этап, автоматизация обнаружения и приоритизации, учет кода, сгенерированного ИИ, и обеспечение подотчетности человеческого фактора в этом процессе. Большая часть этого основана на обсуждении в нашей Выпуск SafeDev Talk, посвященный проактивному управлению рисками в DevSecOps..
Начать бесплатно
Начни бесплатно.
Нет необходимости кредитную карту.
Начните работу одним щелчком мыши:
- Ваш исходный код никогда не загружается – ваша конфиденциальность остается в ваших руках
- До 15 репо и 150 сканирований в месяц включено.
Эта информация будет надежно сохранена в соответствии с Условия Предоставления Услуг и Персональные данные
Почему так важно проактивное управление рисками кибербезопасности?
Устранение уязвимости после развертывания может обойтись гораздо дороже, чем ее обнаружение на более ранних этапах жизненного цикла, и этот разрыв увеличивается с каждым годом. pipelines добавляют больше движущихся частей: больше зависимостей, больше pipeline автоматизация, а теперь и все больше кода, созданного с помощью и генерируемого ИИ. Проактивное управление киберрисками устраняет уязвимости до того, как они попадут в производственную среду, что снижает как риск безопасности, так и стоимость его устранения. В этом и заключается основная идея грамотного управления рисками в сфере кибербезопасности: обнаружить проблему на ранней стадии, иначе потом придется платить больше.
Безопасность в DevOps pipeline Это уже не факультативный навык. Это базовое требование для устойчивой и безопасной доставки программного обеспечения, и все чаще оно становится и нормативным требованием. Любые лучшие практики DevSecOps, которые стоит внедрить, исходят именно из этой предпосылки.
Индивидуальное управление киберрисками на каждом этапе
Риск неодинаков на каждом этапе. SDLCЭффективное управление киберрисками, и эффективное управление рисками кибербезопасности в целом, рассматривает каждый этап по-разному:
- РазработкаРаскрытие секретов и небезопасные методы кодирования, включая шаблоны, внедряемые помощниками по программированию на основе ИИ.
- интеграцию: уязвимости в зависимостях, конфигурациях и сторонних компонентах.
- развертывание: некорректные настройки в Инфраструктура как код (Terraform, Kubernetes, Helm).
- Постановка: риск эксплуатации уязвимостей во время выполнения и риск горизонтального перемещения.
Каждый этап требует собственного управления, начиная с... моделирование угроз Начиная с этапа проектирования и заканчивая мониторингом в процессе эксплуатации в производственной среде, и на протяжении всего процесса применяется принцип нулевого доверия. Такой поэтапный подход является одной из наиболее часто упоминаемых лучших практик DevSecOps, поскольку единый универсальный механизм контроля упускает из виду большую часть того, что действительно находится под угрозой.
Моделирование угроз остается краеугольным камнем. Этот подход наиболее эффективен на этапах определения требований и проектирования, но он также имеет ценность на более поздних стадиях, например, при интеграции или даже после развертывания. Риск всегда можно снизить позже. Просто чем дольше вы ждете, тем дороже это обходится, а именно кривую издержек и призвано сгладить управление рисками в сфере кибербезопасности.
Автоматизация: основа проактивного управления рисками кибербезопасности
Современные сканеры выявляют гораздо больше угроз, чем любая команда может обработать вручную, что делает автоматизацию решающим фактором между проактивным управлением киберрисками и постоянно накапливающимся объемом невыполненных задач. Именно здесь лучшие практики DevSecOps и управление рисками кибербезопасности пересекаются наиболее непосредственно, и именно в этом заключается идея, лежащая в основе... Ксигени продукт.
- Выявление и определение приоритетов: Анализ состава программного обеспечения (SCA) в сочетании с анализом достижимости и EPSS (система оценки прогнозирования эксплойтов) Преобразует исходное количество уязвимостей в ранжированный список, содержащий информацию о возможных действиях. Анализ достижимости сам по себе может значительно сократить количество ложных срабатываний, подтверждая, действительно ли уязвимая функция вызывается в вашем коде, а не просто присутствует в зависимости.
- Единая приоритезация для всех инструментов: ASPM (Application Security Posture Management) Этот слой применяет один и тот же алгоритм сортировки на основе ИИ, учитывающий доступность, уязвимость, EPSS и влияние на бизнес, ко всем результатам, полученным с помощью встроенных сканеров и любых других инструментов AppSec, уже имеющихся в вашем стеке, поэтому приоритезация не сбрасывается каждый раз при добавлении нового сканера.
- Интеграция и отчетностьИнформация о безопасности должна доходить до разработчиков там, где они уже работают, будь то плагин для IDE, Jira или Slack. Контекстные и доступные оповещения так же важны, как и точное обнаружение угроз.
- Автоматическое исправление: по некоторым результатам, автоматизированное обновление зависимостей и генерация с помощью ИИ pull requests нейтрализовать риск, не дожидаясь, пока человек напишет исправление, при условии, что система также проверяет, не вносит ли исправление критических изменений.
Новая переменная: код, сгенерированный ИИ, и агентский риск.
Искусственный интеллект, используемый в качестве помощника в программировании, изменил представление о том, что должно включать в себя «проактивное» планирование в любой программе управления киберрисками. Независимые сравнительные исследования, в том числе GenAI от Veracode, подтверждают это. Code Security В отчете установлено, что значительная часть сгенерированных ИИ фрагментов кода содержит распространенные уязвимости из списка OWASP Top 10, при этом частота сбоев значительно варьируется в зависимости от языка программирования и класса уязвимостей. Этот риск возникает на этапе, предшествующем любому последующему сканированию, а это значит, что для управления рисками кибербезопасности теперь необходима информация о сгенерированном ИИ коде в момент его написания, а не только в момент его обработки. commitТед.
Та же логика распространяется и на самих агентов ИИ, занимающихся программированием: агентов, которые устанавливают зависимости или вносят изменения. pipeline Конфигурация требует тех же проверок доступности, уязвимости и происхождения, что и у разработчика-человека, и в идеале в рамках той же воронки приоритезации, а не отдельной. Именно здесь начинают напрямую пересекаться риски, связанные с вредоносным ПО, и управление киберрисками: помощники по программированию на основе ИИ иногда рекомендуют несуществующие пакеты, и злоумышленники регистрируют эти имена заранее — метод, более подробно описанный в статье о том, как избежать вредоносного ПО в разработке с использованием ИИ. Рассматривая разработку с использованием ИИ как новый подход, следует понимать, что это новый подход. SDLC Этап разработки, вместо того чтобы незаметно включать его в понятие «разработка», быстро становится одной из новых передовых практик DevSecOps.
Человеческий фактор: сотрудничество и ответственность
Инструментарий позволяет в основном устранить этот пробел, но человеческий фактор по-прежнему имеет важное значение как для управления киберрисками, так и для управления рисками в сфере кибербезопасности:
- Образование Разработчикам необходима подготовка в области безопасного кодирования и проектирования, а не только в использовании инструментов безопасности. Как отметил один из участников дискуссии в эпизоде SafeDev Talk от Xygeni, посвященном проактивному управлению рисками в DevSecOps, разработчик, не понимающий принципов безопасного проектирования, не сможет создать безопасную систему.
- ПодотчетностьАвтоматизированные сканеры генерируют длинные списки уязвимостей. Приоритизация работает только в том случае, если команды понимают влияние каждой обнаруженной уязвимости на бизнес. В гибких командах обычно выделяют от 5 до 10 процентов времени спринта на работу по обеспечению безопасности, интегрируя её в существующий процесс исправления ошибок, а не рассматривая как отдельное направление.
DevSecOps Лучшие практики для эффективного управления киберрисками
| Практика | Что это значит | Почему это имеет значение |
|---|---|---|
| Внедряйте меры безопасности на ранних этапах. | Сделайте безопасность неотъемлемой частью каждого аспекта. SDLC этап, от проектирования до внедрения | Выявление рисков на ранней стадии неизменно обходится дешевле, чем их устранение после внедрения. |
| Используйте автоматизацию | Используйте инструменты для обнаружения, определения приоритетов, составления отчетов и устранения проблем, а не только для обнаружения. | Ручная сортировка пациентов не справляется с современным объемом сканирования. |
| Объединить результаты, полученные с помощью различных инструментов. | Примените единый слой приоритезации на основе ИИ ко всем встроенным и сторонним сканерам. | Фрагментированные представления скрывают риски, затрагивающие не один инструмент. |
| Учитывайте код, сгенерированный искусственным интеллектом. | Применяйте те же проверки на достижимость и возможность эксплуатации к коду, созданному с помощью ИИ, и к действиям агентов ИИ. | Код, сгенерированный искусственным интеллектом, вносит уязвимости с измеримой, нетривиальной скоростью. |
| Внедрить динамическую приоритезацию | Оцените результаты, используя в совокупности такие параметры, как доступность, возможность использования, EPSS и влияние на бизнес. | Один лишь показатель серьезности не указывает на то, что именно можно использовать в своих целях. |
| Обучайте и расширяйте возможности команд. | Обучайте разработчиков безопасному проектированию и программированию, а не только использованию инструментов. | Использование инструментов снижает риски; информированные разработчики уменьшают частоту их возникновения. |
Хотите глубже погрузиться в проактивное управление рисками в DevSecOps?
Идеи, которые помогли сформировать эту статью, были вдохновлены обсуждением на нашем вебинаре SafeDev Talk. Присоединяйтесь к экспертам Эмма Фанг, Марудхамаран Гунасекаран, Луис Гарсия и площадь Иисуса Они поделятся своим опытом, проблемами и стратегиями интеграции лучших практик DevSecOps в ваш жизненный цикл разработки.
Посмотрите наш выпуск SafeDev Talk о проактивном управлении рисками в DevSecOps и сделайте следующий шаг обеспечение безопасности вашего DevOps pipeline с экспертными советами и практическими рекомендациями!
Регулирование становится фактором принуждения.
NIS2, DORA и Закон ЕС об искусственном интеллекте переводят проактивное управление рисками кибербезопасности из разряда передовой практики в разряд требований соответствия, особенно в отношении стороннего программного обеспечения, раскрытия уязвимостей и непрерывного мониторинга. Программы, которые уже работают на основе приоритезации по принципу достижимости и унифицированных выводов, лучше подготовлены к созданию аудиторского следа, ожидаемого этими системами, поскольку доказательства являются побочным продуктом процесса, а не отдельным отчетом.cise.
Будущее проактивного управления киберрисками
Проактивное управление киберрисками, и управление рисками кибербезопасности в более широком смысле, — это не просто набор инструментов. Это совместная работа технологий, людей и практик, которая предотвращает превращение безопасности в узкое место. pipelineЕсли добавить в систему код, сгенерированный ИИ, агентов ИИ-программирования и другие сторонние инструменты, то наиболее эффективными окажутся те программы, которые объединяют результаты в единую модель приоритезации, вместо того чтобы поддерживать отдельный процесс для каждого нового источника риска. В конечном счете, именно для этого и существуют лучшие практики DevSecOps.
FAQ
Что такое проактивное управление киберрисками?
Проактивное управление рисками подразумевает устранение уязвимостей и неправильных настроек до того, как они попадут в производственную среду, с использованием моделирования угроз, автоматического обнаружения и приоритизации на всех этапах. SDLCвместо того, чтобы полагаться на проверки после развертывания для выявления проблем.
В чём разница между управлением киберрисками и управлением рисками кибербезопасности?
На практике эти два термина в значительной степени используются взаимозаменяемо. Управление киберрисками иногда используется как более широкий бизнес-термин, охватывающий любые риски, связанные с технологиями, в то время как управление рисками кибербезопасности конкретно акцентирует внимание на мерах безопасности, обнаружении угроз и приоритизации работы, которая снижает эти риски на протяжении всего жизненного цикла программного обеспечения.
В чём разница между управлением киберрисками и DevSecOps?
Управление киберрисками — это более широкая дисциплина, занимающаяся выявлением, приоритизацией и снижением рисков безопасности. DevSecOps — это операционная модель, интегрирующая безопасность в рабочие процессы разработки и эксплуатации, которая делает проактивное управление рисками практичным и доступным со скоростью, характерной для современных технологий. pipelineЭто необходимо. Передовые методы DevSecOps — это то, как эта модель реализуется ежедневно.
Каким образом EPSS помогает в управлении рисками кибербезопасности?
EPSS (Exploit Prediction Scoring System) оценивает уязвимости по вероятности их фактической эксплуатации. В сочетании с анализом достижимости, который проверяет, действительно ли уязвимая функция вызывается в вашем коде, это позволяет командам расставлять приоритеты, основываясь на реальном риске, а не только на показателе серьезности.
Изменяет ли код, сгенерированный искусственным интеллектом, принципы управления киберрисками?
Да. Исследования таких поставщиков, как Veracode, показали, что код, сгенерированный ИИ, приводит к появлению 10 самых распространенных уязвимостей OWASP с заметной частотой. Программы, которые применяют проверки достижимости и эксплуатируемости только к коду, написанному человеком, упускают все большую долю источников риска, поэтому проверки с учетом возможностей ИИ становятся частью программ. standard Лучшие практики DevSecOps.
