การพัฒนาซอฟต์แวร์สมัยใหม่ดำเนินไปอย่างรวดเร็ว แต่ความเสี่ยงด้านความปลอดภัยก็รวดเร็วยิ่งกว่า หากไม่มีการสแกนโค้ดที่มีประสิทธิภาพ ช่องโหว่ การพึ่งพาที่เป็นอันตราย ข้อมูลลับที่ถูกเปิดเผย และการตั้งค่าที่ไม่ปลอดภัยอาจหลุดรอดการพัฒนาไปได้ pipelineและเข้าถึงสภาพแวดล้อมการผลิต เนื่องจากการโจมตีห่วงโซ่อุปทานซอฟต์แวร์และโค้ดที่สร้างโดย AI แพร่หลายมากขึ้น องค์กรต่างๆ จึงต้องการเครื่องมือสแกนโค้ดที่สามารถระบุความเสี่ยงที่สามารถถูกโจมตีได้ตั้งแต่เนิ่นๆ ตลอดทั้งระบบ SDLC.
การตรวจสอบด้วยตนเองแบบดั้งเดิมและการตรวจสอบความปลอดภัย ณ จุดเวลาใดเวลาหนึ่งนั้นไม่เพียงพออีกต่อไปแล้ว การสแกนโค้ดสมัยใหม่ต้องวิเคราะห์ซอร์สโค้ดและส่วนประกอบโอเพนซอร์สอย่างต่อเนื่อง CI/CD pipelineโครงสร้างพื้นฐานแบบโค้ด และสภาพแวดล้อมการพัฒนาซอฟต์แวร์ โดยไม่ทำให้การส่งมอบซอฟต์แวร์ช้าลง
การสแกนโค้ดคืออะไร?
การสแกนโค้ดจะวิเคราะห์ซอร์สโค้ดและส่วนประกอบต่างๆ CI/CD pipelineเครื่องมือสแกนโค้ดที่ทันสมัยในปัจจุบันช่วยระบุช่องโหว่ มัลแวร์ และการกำหนดค่าที่ไม่ปลอดภัย ก่อนที่จะเข้าสู่ขั้นตอนการใช้งานจริง เครื่องมือสแกนโค้ดที่ทันสมัยเหล่านี้ก้าวข้ามขีดจำกัดแบบดั้งเดิมไปแล้ว เพราะมันช่วยตรวจจับการรั่วไหลของข้อมูลลับและความเสี่ยงในห่วงโซ่อุปทานซอฟต์แวร์ SAST รวมถึงการตรวจจับมัลแวร์ การวิเคราะห์ช่องโหว่ และการสร้างข้อมูลด้วย AI code securityและการปกป้องห่วงโซ่อุปทานซอฟต์แวร์ทั่วทั้ง SDLC.
ความเสี่ยงของการข้ามขั้นตอน Code Security
ไม่มี การสแกนรหัสความเสี่ยงด้านความปลอดภัยแฝงอยู่ในการอัปเดตทุกครั้ง:
- บั๊กก็แย่พออยู่แล้ว แต่ช่องโหว่ด้านความปลอดภัยนั้นแย่กว่ามาก ฟังก์ชันที่มีช่องโหว่เพียงฟังก์ชันเดียวก็อาจทำให้ข้อมูลสำคัญรั่วไหลได้
- การตรวจสอบด้านความปลอดภัยในนาทีสุดท้ายทำให้การเปิดตัวล่าช้า การแก้ไขปัญหา หลังจากการติดตั้ง is ยากขึ้น เสี่ยงขึ้น และแพงขึ้น.
- ข้อกำหนดด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบกำลังเพิ่มมากขึ้น การตรวจสอบความปลอดภัย เรียกร้องหลักฐานการเขียนโค้ดที่ปลอดภัย—การตรวจสอบความปลอดภัยด้วยตนเองอย่างเดียวไม่เพียงพอ
ด้วยเหตุผลเหล่านี้ ทีม DevOps ทุกทีมจึงต้องการสิ่งเหล่านี้ การตรวจสอบความปลอดภัยอัตโนมัติ อบอยู่ในนั้น pipeline ไปยัง ปรับปรุง code security และรับประกันวงจรการพัฒนาที่ปลอดภัย
การสแกนโค้ดช่วยเสริมความแข็งแกร่งได้อย่างไร Code Security
ตรวจจับช่องโหว่ก่อนที่จะเข้าสู่ขั้นตอนการใช้งานจริง
ยิ่งคุณเริ่มเร็วเท่าไหร่ ก็ยิ่งดีเท่านั้น ตรวจจับ และ แก้ไขปัญหา ช่องโหว่ด้านความปลอดภัย ยิ่งน้อยลง ความเสียหายที่พวกเขาก่อขึ้น. การสแกนรหัส จะช่วยให้ ตรวจสอบความเสี่ยงก่อนที่จะเริ่มใช้งานจริงซึ่งจะช่วยลดโอกาสในการซ่อมแซมฉุกเฉิน
เลื่อนไปทางซ้าย: ตรวจจับปัญหาตั้งแต่เนิ่นๆ CI/CD Pipeline
โดยการบูรณาการ การสแกนรหัส เป็นของคุณ ขั้นตอนการพัฒนาทีมต่างๆ สามารถ:
- ตรวจสอบหาช่องโหว่ก่อนที่จะรวมโค้ดใหม่เข้าไป
- ป้องกันการตั้งค่าที่ไม่ถูกต้องก่อนที่จะนำไปใช้งานจริง
- ลดปัญหาคอขวดด้านความปลอดภัยและเปิดตัวผลิตภัณฑ์ได้อย่างมั่นใจ
เพิ่มระบบรักษาความปลอดภัยอัตโนมัติโดยไม่ทำให้การพัฒนาช้าลง
กับ เครื่องมือสแกนรหัสที่ถูกต้องมีการตรวจสอบความปลอดภัยใน พื้นหลัง-ปราศจาก ขัดจังหวะ พัฒนาการ
การสแกนโค้ดสมัยใหม่ต้องการ... SAST, SCAและการตรวจจับมัลแวร์
การวิเคราะห์โค้ดคงที่ (SAST): แนวป้องกันด่านแรกของคุณ
SAST สแกน รหัสแหล่งที่มา สำหรับจุดอ่อน ก่อนดำเนินการ. ลองคิดดูว่ามันเป็น เครื่องมือตรวจสอบไวยากรณ์ สำหรับช่องโหว่ด้านความปลอดภัย—การตรวจสอบ การโจมตีแบบ SQL injection, การกำหนดข้อมูลประจำตัวแบบตายตัว และอื่นๆ อีกมากมาย
การวิเคราะห์องค์ประกอบซอฟต์แวร์ (SCA): การจัดการความเสี่ยงของซอฟต์แวร์โอเพนซอร์ส
แอปพลิเคชันส่วนใหญ่พึ่งพา... ห้องสมุดบุคคลที่สาม. หาก การพึ่งพาแบบโอเพนซอร์ส มีช่องโหว่ที่ทราบกันดีอยู่แล้ว SCA ช่วยระบุและแก้ไขปัญหา ก่อนที่ผู้โจมตีจะใช้ประโยชน์จากช่องโหว่นี้.
การตรวจจับมัลแวร์: ปัจจัยสำคัญในการตรวจจับ Code Security
การสแกนโค้ดสมัยใหม่ต้องคำนึงถึงความเสี่ยงที่เกิดจากโค้ดที่สร้างโดย AI และเวิร์กโฟลว์การพัฒนาแบบอัตโนมัติด้วย ผู้ช่วยเขียนโค้ด AI สามารถสร้างรูปแบบที่ไม่ปลอดภัย การพึ่งพาที่ผิดพลาด ความลับที่ถูกเปิดเผย และเส้นทางโค้ดที่เปราะบางได้อย่างรวดเร็ว การสแกนโค้ดที่มีประสิทธิภาพในปัจจุบันจึงต้องอาศัยการมองเห็นภาพรวมของโค้ดที่สร้างโดย AI สภาพแวดล้อมของนักพัฒนา และอื่นๆ CI/CD pipelineและส่วนประกอบของห่วงโซ่อุปทานซอฟต์แวร์
แตกต่าง standard การสแกนรหัสนอกจากนี้ Xygeni ยังรวมถึง การตรวจจับมัลแวร์—การช่วยเหลือทีม DevOps:
- ตรวจจับการโจมตีห่วงโซ่อุปทาน ซ่อนอยู่ภายในส่วนประกอบต่างๆ
- ระบุแพ็กเกจที่ติดมัลแวร์ประเภทโทรจัน ก่อนที่จะถึงขั้นตอนการผลิต
- ป้องกันผู้โจมตีจากการแทรกโค้ดที่เป็นอันตราย เข้าไป CI/CD pipelines.
เหตุใดทีม DevOps ยุคใหม่จึงต้องการการสแกนโค้ดที่รองรับ AI
เครื่องมือสแกนโค้ดควรทำงานรวดเร็วและใช้งานง่ายสำหรับนักพัฒนา
ทีม DevOps จำเป็นต้องมีเครื่องมือรักษาความปลอดภัยที่ ให้ทันกับ การติดตั้งอย่างรวดเร็ว. อย่างไรก็ตามหากก ตัวตรวจสอบรหัส หากทำงานช้าหรือซับซ้อนเกินไป จะนำไปสู่... ความล่าช้า ความหงุดหงิด และการเพิกเฉยต่อการแจ้งเตือนด้วยเหตุนี้ ความปลอดภัยจึงถูกลดความสำคัญลง และช่องโหว่ต่างๆ ก็เล็ดลอดเข้าไปได้
อัตราการแจ้งเตือนผิดพลาดต่ำ = มีเวลามากขึ้นสำหรับการแก้ไขปัญหาที่แท้จริง
แตกต่างจากเครื่องมือสแกนโค้ดแบบดั้งเดิมที่อาศัย CVE ที่เผยแพร่แล้วหรือลายเซ็นที่รู้จักเป็นหลัก Xygeni สามารถระบุแพ็กเกจที่เป็นอันตรายและกิจกรรมที่น่าสงสัยในห่วงโซ่อุปทานซอฟต์แวร์ได้ก่อนที่จะมีคำแนะนำอย่างเป็นทางการ
เครื่องมือรักษาความปลอดภัยมากเกินไป แจ้งปัญหาที่เป็นไปได้ทุกอย่างทำให้เกิดเสียงรบกวนที่ไม่จำเป็น ส่งผลให้ผู้พัฒนาเสียเวลาไปกับการตรวจสอบผลลัพธ์ที่ผิดพลาดแทนที่จะแก้ไขช่องโหว่ด้านความปลอดภัยที่แท้จริง ดังนั้น การดำเนินการที่มีประสิทธิภาพจึงมีความสำคัญ การสแกนรหัส วิธีแก้ปัญหาควรเป็นดังนี้:
- การวิเคราะห์การเข้าถึง เพื่อลดเสียงรบกวน โดยมุ่งเน้นเฉพาะช่องโหว่ที่สามารถใช้ประโยชน์ได้เท่านั้น
- ให้ความสำคัญกับช่องโหว่ด้านความปลอดภัย อิงตามผลกระทบในโลกแห่งความเป็นจริง
- ให้ข้อมูลเชิงลึกที่สามารถดำเนินการได้ ซึ่งนักพัฒนาสามารถแก้ไขได้อย่างรวดเร็ว
ด้วยการลดผลลัพธ์ที่ผิดพลาดให้น้อยที่สุด ทีม DevOps สามารถ ปรับปรุงขั้นตอนการทำงานให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้นเพื่อให้มั่นใจว่าได้ใช้เวลาไปกับเรื่องต่างๆ เหล่านี้ ความเสี่ยงด้านความปลอดภัยที่แท้จริงไม่ใช่การแจ้งเตือนที่ไม่จำเป็น
ไม่มีรอยต่อ CI/CD การบูรณาการ = ลดอุปสรรค เพิ่มปริมาณการขนส่ง
เพื่อให้ทีม DevOps สามารถนำไปใช้ได้อย่างเต็มที่ code securityเครื่องมือต่างๆ ต้องสามารถผสานเข้ากับการพัฒนาที่มีอยู่ได้อย่างเป็นธรรมชาติ pipelineดังนั้น วิธีการที่มีประสิทธิภาพจึงเป็นสิ่งจำเป็น ตัวตรวจสอบรหัส ควรผสานรวมเข้ากับ:
- การกระทำของ GitHub – ตั้งค่าการตรวจสอบความปลอดภัยอัตโนมัติในทุกขั้นตอน pull request.
- GitLab CI/CD – ตรวจสอบโค้ดก่อนรวมเข้าด้วยกันเพื่อป้องกันช่องโหว่
- เจนกิ้นส์ – ตรวจสอบให้แน่ใจว่ามีการตรวจสอบความปลอดภัยควบคู่ไปกับการสร้างระบบอัตโนมัติ
- Bitbucket Pipelines – ผนวกระบบรักษาความปลอดภัยเข้าไว้ในทุกขั้นตอนของการพัฒนา
- สภาพแวดล้อมบนคลาวด์ – ปกป้องแอปพลิเคชันที่ทำงานอยู่ทั่วระบบ AWSAzure และ GCP
โดยการบูรณาการ การสแกนรหัส เข้าสู่การมีอยู่ CI/CD ขั้นตอนการทำงานและความปลอดภัยจึงกลายเป็นสิ่งสำคัญ ส่วนหนึ่งของการพัฒนาที่ราบรื่น แทนที่จะเป็นอุปสรรคที่ก่อให้เกิดความติดขัด ดังนั้น ทีมจึงสามารถ สร้าง ทดสอบ และปรับใช้ ด้วยความมั่นใจ โดยไม่ทำให้การสร้างสรรค์นวัตกรรมชะลอตัวลง
เหตุใดการสแกนโค้ดของ Xygeni จึงโดดเด่น
เครื่องมือสแกนโค้ดส่วนใหญ่ได้รับการออกแบบมาสำหรับสภาพแวดล้อมการพัฒนาซอฟต์แวร์แบบดั้งเดิม โดยเน้นที่ช่องโหว่แบบคงที่และ CVE ที่รู้จักเป็นหลัก แต่การโจมตีสมัยใหม่มุ่งเป้าไปที่โค้ดที่สร้างโดย AI และแพ็กเกจที่เป็นอันตราย CI/CD pipelineXygeni ขยายขอบเขตการสแกนโค้ดให้เหนือกว่าการสแกนแบบดั้งเดิม ครอบคลุมสภาพแวดล้อมการพัฒนาซอฟต์แวร์ และเวิร์กโฟลว์ในห่วงโซ่อุปทานซอฟต์แวร์ SAST โดยการผสานรวมการตรวจจับช่องโหว่ การวิเคราะห์มัลแวร์ การจัดลำดับความสำคัญของช่องโหว่ การสแกนข้อมูลลับ และปัญญาประดิษฐ์ (AI) software supply chain security ทั่วๆไป SDLCสิ่งนี้ช่วยให้องค์กรสามารถนำแนวทาง Zero Trust มาใช้ในการรักษาความปลอดภัยของทั้งเวิร์กโฟลว์การพัฒนาซอฟต์แวร์ที่เขียนโดยมนุษย์และที่สร้างโดย AI
อะไรทำให้ Xygeni แตกต่าง?
การสแกนรหัสที่คำนึงถึง AI – วิเคราะห์โค้ดที่เป็นกรรมสิทธิ์ โค้ดโอเพนซอร์ส โค้ดที่สร้างโดย AI และความเสี่ยงในห่วงโซ่อุปทานซอฟต์แวร์ SDLC.
ระบบแจ้งเตือนมัลแวร์ล่วงหน้า (MEW) – ตรวจจับแพ็กเกจที่เป็นอันตราย เพย์โหลดที่ซ่อนเร้น และพฤติกรรมที่น่าสงสัย ก่อนที่จะมีลายเซ็นมัลแวร์อย่างเป็นทางการหรือ CVE ออกมา
การกำหนดลำดับความสำคัญที่ขับเคลื่อนด้วย AI – ลดความเหนื่อยล้าจากการแจ้งเตือนโดยใช้การวิเคราะห์การเข้าถึง การให้คะแนนความสามารถในการใช้ประโยชน์ EPSS และบริบททางธุรกิจ
DevAI + Shield – ขยายการสแกนโค้ดไปยัง IDE, AI copilot, เครื่องมือที่เชื่อมต่อกับ MCP, developer endpoint และเวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์
ไม่มีรอยต่อ CI/CD บูรณาการ – ผสานรวมโดยตรงกับ GitHub, GitLab, Jenkins, Bitbucket และแพลตฟอร์มคลาวด์ pipelines.
การแก้ไขปัญหาอัตโนมัติ – สร้างความปลอดภัย pull requests และให้คำแนะนำในการแก้ไขปัญหาโดยอัตโนมัติ
ผลบวกเท็จต่ำ – ให้ผู้พัฒนาซอฟต์แวร์มุ่งเน้นไปที่ช่องโหว่ที่สามารถใช้ประโยชน์ได้ แทนที่จะสนใจแต่ข้อมูลที่ไม่จำเป็น
ด้วยการผสานรวมการสแกนโค้ดของ Xygeni ทีม DevOps จึงสามารถรักษาความปลอดภัยให้กับระบบของตนได้ pipelineโดยไม่เพิ่มความซับซ้อน ทำให้มั่นใจได้ว่าการใช้งานจะรวดเร็ว ปลอดภัย และปราศจากความเสี่ยง โดยไม่มีปัญหาด้านความปลอดภัยเกิดขึ้นในนาทีสุดท้าย
วิธีการนำการสแกนโค้ดไปใช้ในขั้นตอนการทำงานของคุณ
การบูรณาการที่ดี การสแกนรหัส กระบวนการนี้ช่วยเสริมสร้างความแข็งแกร่ง code security พร้อมทั้งรักษาความรวดเร็วและประสิทธิภาพของการพัฒนา โดยใช้ระบบอัตโนมัติ ตัวตรวจสอบรหัสทีม DevOps สามารถตรวจจับปัญหาด้านความปลอดภัยได้ตั้งแต่เนิ่นๆ และป้องกันช่องโหว่ไม่ให้ไปถึงระบบการผลิตได้ หัวใจสำคัญคือการทำให้ความปลอดภัยเป็นส่วนหนึ่งของขั้นตอนการทำงานอย่างราบรื่น แทนที่จะเป็นสิ่งที่คิดถึงทีหลัง นี่คือวิธีการเริ่มต้น:
ขั้นตอนที่ 1: เลือกเครื่องมือสแกนโค้ดที่เหมาะสมกับระบบของคุณ
อันดับแรก คือ การเลือกสิ่งที่ถูกต้อง ตัวตรวจสอบรหัส เป็นสิ่งสำคัญ ควรผสานรวมเข้ากับระบบที่มีอยู่ของคุณได้อย่างราบรื่น CI/CD pipelineรองรับภาษาโปรแกรมของคุณ และให้ข้อมูลเชิงลึกด้านความปลอดภัยที่แม่นยำ นอกจากนี้ ยังต้องมีทักษะที่แข็งแกร่งด้วย code security เครื่องมือควรมีคุณสมบัติดังนี้:
- ทำงานร่วมกับ GitHub, GitLab, Jenkins และอุปกรณ์อื่นๆ ได้อย่างราบรื่น CI/CD แพลตฟอร์ม
- รองรับภาษาโปรแกรมหลายภาษาเพื่อให้เข้ากับเทคโนโลยีที่คุณใช้
- นำเสนอการสแกนแบบเรียลไทม์และผลตอบรับทันทีเพื่อหลีกเลี่ยงการทำให้การพัฒนาล่าช้า
การเลือกใช้เครื่องมือที่เหมาะสมกับขั้นตอนการทำงาน จะช่วยให้ทีมงานสามารถ ระบบรักษาความปลอดภัยอัตโนมัติ โดยไม่กระทบต่อประสิทธิภาพการทำงาน
ขั้นตอนที่ 2: ตั้งค่าระบบรักษาความปลอดภัยอัตโนมัติในระบบของคุณ CI/CD Pipeline
การรักษาความปลอดภัยควรเป็นสิ่งที่ทำอย่างต่อเนื่อง ไม่ใช่สิ่งที่นึกถึงทีหลัง ดังนั้น การใช้ระบบอัตโนมัติจึงเป็นสิ่งสำคัญ การสแกนรหัส การมีส่วนร่วมในทุกขั้นตอนของการพัฒนาจะช่วยตรวจจับปัญหาได้ก่อนที่จะกลายเป็นภัยคุกคามร้ายแรง โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ทีมควรดำเนินการดังนี้:
- จัดตั้งขึ้น การสแกนอัตโนมัติ สำหรับทุกคน pull requestผสาน และปรับใช้
- เงินกู้เพื่อการลงทุน (Leverage) สูงสุด การวิเคราะห์ช่องโหว่แบบเรียลไทม์ เพื่อตรวจจับและแก้ไขความเสี่ยงก่อนปล่อยสู่สิ่งแวดล้อม
- ใช้ code security นโยบาย เพื่อบังคับใช้แนวปฏิบัติที่ดีที่สุดตลอดทั้งกระบวนการ pipeline.
ด้วยระบบอัตโนมัติ ความปลอดภัยจึงกลายเป็นเรื่องสำคัญ กระบวนการเชิงรุก แทนที่จะเป็นการแก้ไขปัญหาในนาทีสุดท้าย
ขั้นตอนที่ 3: จัดลำดับความสำคัญและแก้ไขปัญหาด้านความปลอดภัยอย่างมีประสิทธิภาพ
ไม่ใช่ทุกปัญหาด้านความปลอดภัยที่ต้องได้รับการแก้ไขทันที ดังนั้น การจัดลำดับความสำคัญของช่องโหว่ตามระดับความเสี่ยงจะช่วยให้ผู้พัฒนาสามารถมุ่งเน้นไปที่ภัยคุกคามที่สำคัญก่อน แทนที่จะถูกครอบงำด้วยการแจ้งเตือนจำนวนมากเกินไป โครงสร้างที่ดีจะช่วยให้ผู้พัฒนาสามารถมุ่งเน้นไปที่ภัยคุกคามที่สำคัญก่อน แทนที่จะถูกครอบงำด้วยการแจ้งเตือนจำนวนมาก การสแกนรหัส แนวทางนี้ช่วยให้ทีมต่างๆ:
- Implement EPSS (ระบบให้คะแนนการทำนายการโจมตี) เพื่อจัดอันดับช่องโหว่ตามความสามารถในการถูกโจมตีในโลกแห่งความเป็นจริง
- ใช้ การวิเคราะห์ความสามารถในการเข้าถึง เพื่อตรวจสอบว่าช่องโหว่นั้นถูกนำไปใช้งานจริงในระบบการผลิตหรือไม่
- ลดผลลัพธ์ที่ผิดพลาดเพื่อขจัดสิ่งรบกวนที่ไม่จำเป็นสำหรับนักพัฒนา
ด้วยเหตุนี้ ทีมต่างๆ จึงสามารถ แก้ไขช่องโหว่ที่มีความเสี่ยงสูงได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยไม่เสียเวลาไปกับเรื่องเล็กน้อย
ขั้นตอนที่ 4: ติดตามและปรับปรุง Code Security ล่วงเวลา
การรักษาความปลอดภัยไม่ใช่เรื่องที่ทำครั้งเดียวจบ แต่เป็นเรื่องที่ต้องดำเนินการอย่างต่อเนื่อง การตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง และการปรับปรุงเพื่อรักษาความแข็งแกร่ง code securityทีมควรปฏิบัติดังนี้:
- จัดตั้งขึ้น เรียลไทม์ dashboards เพื่อติดตามสถานะความปลอดภัยของแอปพลิเคชันทั้งหมด
- กำหนดค่า การแจ้งเตือนอัตโนมัติ เพื่อแจ้งเตือนทีมงานเกี่ยวกับความเสี่ยงด้านความปลอดภัยที่สำคัญ
- ให้ การฝึกอบรมด้านความปลอดภัยอย่างต่อเนื่อง เพื่อช่วยให้นักพัฒนาสามารถระบุและป้องกันช่องโหว่ต่างๆ ได้
โดยการฝัง การสแกนรหัส code securityและโปรแกรมตรวจสอบรหัสที่เชื่อถือได้ เมื่อผนวกเข้ากับเวิร์กโฟลว์การพัฒนา ทีมงานสามารถปล่อยซอฟต์แวร์ได้อย่างมั่นใจโดยคำนึงถึงความปลอดภัยเป็นสำคัญ
สรุป: เหตุใดการสแกนโค้ดจึงต้องพัฒนาให้ทันยุคปัญญาประดิษฐ์ SDLC
การพัฒนาซอฟต์แวร์สมัยใหม่ได้รับความช่วยเหลือจาก AI มากขึ้นเรื่อยๆ นักพัฒนาในปัจจุบันพึ่งพาผู้ช่วยเขียนโค้ด ตัวแทนอัตโนมัติ การพึ่งพาที่สร้างโดย AI และเวิร์กโฟลว์ที่ขับเคลื่อนด้วยเครื่องจักรในกระบวนการทำงาน SDLCด้วยเหตุนี้ วิธีการสแกนโค้ดแบบดั้งเดิมที่เน้นเฉพาะช่องโหว่แบบคงที่จึงไม่เพียงพออีกต่อไป
การสแกนโค้ดสมัยใหม่ต้องให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับ:
- ความเสี่ยงจากโค้ดที่สร้างโดย AI
- การพึ่งพาที่เป็นอันตรายและการโจมตีห่วงโซ่อุปทาน
- CI/CD pipeline การล่วงละเมิด
- การเปิดเผยความลับ
- สภาพแวดล้อมการพัฒนาที่เชื่อมต่อกับ AI
- ช่องโหว่ที่สามารถใช้ประโยชน์ได้ทั่วทั้งระบบ SDLC
ปัจจุบันองค์กรต่างๆ ต้องการระบบสแกนโค้ดที่รองรับ AI ซึ่งสามารถรักษาความปลอดภัยให้กับซอฟต์แวร์ทั้งที่เขียนโดยมนุษย์และที่สร้างโดย AI ได้ภายในความเร็วในการพัฒนาซอฟต์แวร์
เริ่มต้น การรักษาความปลอดภัยในยุค AI ของคุณ SDLC ด้วย Xygeni สแกนโค้ด ตรวจสอบความสัมพันธ์ของไฟล์ CI/CD pipelineความเสี่ยงที่เกิดจาก AI และภัยคุกคามในห่วงโซ่อุปทานซอฟต์แวร์จากแพลตฟอร์ม AppSec ที่รองรับ AI เพียงแพลตฟอร์มเดียว
