การจัดการความเสี่ยงทางไซเบอร์ในอดีตหมายถึงการแก้ไขสิ่งที่การตรวจสอบพบ แต่แนวทางนั้นใช้ไม่ได้อีกต่อไปแล้ว เนื่องจากซอฟต์แวร์มีประสิทธิภาพมากขึ้น pipelineเนื่องจากระบบมีความซับซ้อนมากขึ้นและปัจจุบันรวมถึงโค้ดที่สร้างโดย AI และเอเจนต์การเขียนโค้ด AI การจัดการความเสี่ยงด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์จึงต้องดำเนินการตั้งแต่ช่วงต้นของวงจรชีวิตมากกว่าช่วงท้าย DevSecOps ซึ่งเป็นแนวปฏิบัติในการฝังการพัฒนา ความปลอดภัย และการดำเนินงานเข้าไว้ในเวิร์กโฟลว์เดียว คือสิ่งที่ทำให้แนวปฏิบัติที่ดีที่สุดของ DevSecOps สำหรับการจัดการความเสี่ยงเชิงรุกเป็นไปได้
คู่มือนี้ครอบคลุมแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดของ DevSecOps ที่ทำให้การจัดการความเสี่ยงด้านไซเบอร์เชิงรุกและการจัดการความเสี่ยงด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ทำงานร่วมกันได้ในปี 2026: การปรับแต่งความเสี่ยงโดย SDLC ขั้นตอนต่างๆ ได้แก่ การตรวจจับและการจัดลำดับความสำคัญโดยอัตโนมัติ การคำนึงถึงโค้ดที่สร้างโดย AI และการรักษาความรับผิดชอบของมนุษย์ในกระบวนการ ส่วนใหญ่แล้วสิ่งเหล่านี้ต่อยอดมาจากการอภิปรายในส่วนของเรา SafeDev Talk ตอนเกี่ยวกับการจัดการความเสี่ยงเชิงรุกใน DevSecOps.
เริ่มฟรี
เริ่มต้นใช้งานฟรี
ไม่ต้องใช้บัตรเครดิต
เริ่มต้นได้ง่ายๆ เพียงคลิกเดียว:
- โค้ดต้นฉบับของคุณจะไม่ถูกอัปโหลด – ความเป็นส่วนตัวของคุณอยู่ในมือคุณเอง
- จนถึง 15 คลังเก็บข้อมูล และ 150 สแกน รวมค่าใช้จ่ายรายเดือนแล้ว
ข้อมูลนี้จะถูกจัดเก็บอย่างปลอดภัยตามข้อกำหนด ข้อกำหนดในการให้บริการ และ ความเป็นส่วนตัว
เหตุใดการบริหารจัดการความเสี่ยงด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์เชิงรุกจึงมีความสำคัญ?
การแก้ไขช่องโหว่หลังการใช้งานอาจมีค่าใช้จ่ายสูงกว่าการตรวจพบช่องโหว่นั้นตั้งแต่ช่วงต้นของวงจรชีวิตผลิตภัณฑ์ ซึ่งช่องว่างนี้ก็ยิ่งกว้างขึ้นทุกปี pipelineยิ่งเพิ่มส่วนประกอบที่เคลื่อนไหวได้มากขึ้นเท่าไหร่ ก็ยิ่งมีความสัมพันธ์กันมากขึ้นเท่านั้น pipeline ระบบอัตโนมัติ และปัจจุบันมีการเขียนโค้ดโดยใช้ AI ช่วยเหลือและสร้างขึ้นโดย AI มากขึ้น การจัดการความเสี่ยงด้านไซเบอร์เชิงรุกจะจัดการกับช่องโหว่ก่อนที่จะถึงขั้นตอนการใช้งานจริง ซึ่งจะช่วยลดทั้งความเสี่ยงด้านความปลอดภัยและต้นทุนในการแก้ไข นั่นคือหลักการพื้นฐานของการจัดการความเสี่ยงด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่ดี: ตรวจจับได้ตั้งแต่เนิ่นๆ มิฉะนั้นจะต้องจ่ายมากขึ้นในภายหลัง
ความปลอดภัยในกระบวนการ DevOps pipeline ไม่ใช่สิ่งที่ไม่จำเป็นอีกต่อไปแล้ว มันเป็นข้อกำหนดพื้นฐานสำหรับการส่งมอบซอฟต์แวร์ที่ยั่งยืนและปลอดภัย และนับวันยิ่งเป็นข้อกำหนดทางกฎหมายมากขึ้นเรื่อยๆ แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดของ DevSecOps ที่ควรนำไปใช้ล้วนเริ่มต้นจากหลักการนี้
ปรับแต่งการจัดการความเสี่ยงด้านไซเบอร์ในทุกขั้นตอน
ความเสี่ยงไม่ได้เท่ากันในทุกจุด SDLCการจัดการความเสี่ยงด้านไซเบอร์ที่มีประสิทธิภาพ และการจัดการความเสี่ยงด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่มีประสิทธิภาพในวงกว้างนั้น จะจัดการแต่ละขั้นตอนแตกต่างกัน:
- พัฒนาการ: การเปิดเผยความลับและแนวทางการเขียนโค้ดที่ไม่ปลอดภัย รวมถึงรูปแบบที่เกิดจากผู้ช่วยเขียนโค้ด AI
- บูรณาการ: ช่องโหว่ในส่วนประกอบที่พึ่งพา การกำหนดค่า และส่วนประกอบจากภายนอก
- การใช้งาน: การตั้งค่าที่ไม่ถูกต้องใน โครงสร้างพื้นฐานเป็นรหัส (Terraform, Kubernetes, Helm)
- การผลิต: ความเสี่ยงจากการโจมตีขณะรันไทม์และการเคลื่อนที่ในแนวนอน
แต่ละขั้นตอนจำเป็นต้องมีการควบคุมของตัวเอง ตั้งแต่ การสร้างแบบจำลองภัยคุกคาม ตั้งแต่ขั้นตอนการออกแบบไปจนถึงการตรวจสอบขณะทำงานในสภาพแวดล้อมการผลิต โดยสอดคล้องกับหลักการความไว้วางใจเป็นศูนย์ตลอดทั้งระบบ มุมมองแบบทีละขั้นตอนนี้เป็นหนึ่งในแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดของ DevSecOps ที่ถูกกล่าวถึงบ่อยที่สุด เพราะการควบคุมแบบเดียวที่ใช้ได้กับทุกอย่างนั้นมองข้ามความเสี่ยงที่แท้จริงไปส่วนใหญ่
การสร้างแบบจำลองภัยคุกคามยังคงเป็นหัวใจสำคัญ วิธีการนี้ได้ผลดีที่สุดในช่วงการกำหนดความต้องการและการออกแบบ แต่ก็ยังมีประโยชน์เมื่อนำไปใช้ในภายหลัง เช่น ในขั้นตอนการบูรณาการ หรือแม้กระทั่งหลังการใช้งานจริง ความเสี่ยงสามารถลดลงได้เสมอในภายหลัง เพียงแต่ยิ่งรอช้า ค่าใช้จ่ายก็จะยิ่งสูงขึ้น ซึ่งนี่คือเป้าหมายของการบริหารจัดการความเสี่ยงด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่ต้องการลดค่าใช้จ่ายในส่วนนี้
ระบบอัตโนมัติ: หัวใจสำคัญของการบริหารจัดการความเสี่ยงด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์เชิงรุก
เครื่องสแกนสมัยใหม่ค้นพบสิ่งต่างๆ มากมายเกินกว่าที่ทีมใดทีมหนึ่งจะสามารถคัดกรองด้วยตนเองได้ ทำให้ระบบอัตโนมัติเป็นตัวกำหนดความแตกต่างระหว่างการจัดการความเสี่ยงด้านไซเบอร์เชิงรุกและการจัดการความเสี่ยงที่ค้างคาอยู่ตลอดไป นี่คือจุดที่แนวปฏิบัติที่ดีที่สุดของ DevSecOps และการจัดการความเสี่ยงด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์มาบรรจบกันโดยตรงที่สุด และเป็นแนวคิดเบื้องหลัง ไซเกนี ชุดผลิตภัณฑ์
- การตรวจจับและการจัดลำดับความสำคัญ: การวิเคราะห์องค์ประกอบซอฟต์แวร์ (SCA) เมื่อรวมกับการวิเคราะห์การเข้าถึงและ EPSS (ระบบให้คะแนนการทำนายการโจมตี) แปลงจำนวนช่องโหว่ดิบให้เป็นรายการที่จัดลำดับและนำไปสู่การดำเนินการแก้ไขได้ การวิเคราะห์การเข้าถึงเพียงอย่างเดียวสามารถลดผลลัพธ์ที่ผิดพลาดได้อย่างมาก โดยการยืนยันว่าฟังก์ชันที่มีช่องโหว่นั้นถูกเรียกใช้ในโค้ดของคุณจริงหรือไม่ ไม่ใช่แค่มีอยู่ในไลบรารีที่ต้องพึ่งพา
- การจัดลำดับความสำคัญที่เป็นเอกภาพในทุกเครื่องมือ: ก ASPM (Application Security Posture Management) เลเยอร์นี้ใช้กระบวนการคัดกรองที่ขับเคลื่อนด้วย AI แบบเดียวกัน รวมถึงการเข้าถึง ความสามารถในการใช้ประโยชน์ EPSS และผลกระทบทางธุรกิจ กับผลการค้นหาจากสแกนเนอร์ดั้งเดิมและเครื่องมือ AppSec อื่นๆ ที่มีอยู่แล้วในระบบของคุณ ดังนั้นลำดับความสำคัญจะไม่ถูกรีเซ็ตทุกครั้งที่มีการเพิ่มสแกนเนอร์ใหม่
- การบูรณาการและการรายงาน: ข้อมูลเชิงลึกด้านความปลอดภัยจำเป็นต้องเข้าถึงนักพัฒนาซอฟต์แวร์ในที่ที่พวกเขาทำงานอยู่แล้ว ไม่ว่าจะเป็นปลั๊กอิน IDE, Jira หรือ Slack การแจ้งเตือนที่เข้าถึงได้ง่ายและตรงบริบทมีความสำคัญพอๆ กับการตรวจจับที่แม่นยำ
- การแก้ไขอัตโนมัติสำหรับผลการค้นพบบางประการ การอัปเกรดการพึ่งพาอัตโนมัติและการสร้างโดย AI pull requests ลดความเสี่ยงโดยไม่ต้องรอให้มนุษย์เขียนวิธีแก้ไข โดยมีเงื่อนไขว่าระบบต้องตรวจสอบด้วยว่าวิธีแก้ไขนั้นก่อให้เกิดการเปลี่ยนแปลงที่ส่งผลกระทบต่อระบบหลักหรือไม่
ตัวแปรใหม่: รหัสที่สร้างโดย AI และความเสี่ยงจากตัวแทน
ผู้ช่วยเขียนโค้ด AI ได้เปลี่ยนความหมายของคำว่า “เชิงรุก” ในโปรแกรมบริหารความเสี่ยงด้านไซเบอร์ไปอย่างสิ้นเชิง มีการประเมินมาตรฐานโดยหน่วยงานอิสระ รวมถึง GenAI ของ Veracode ด้วย Code Security รายงานพบว่า ตัวอย่างโค้ดที่สร้างโดย AI จำนวนมากมีช่องโหว่ OWASP Top 10 ทั่วไป โดยมีอัตราความล้มเหลวแตกต่างกันอย่างมากตามภาษาและประเภทของช่องโหว่ ความเสี่ยงนี้อยู่ก่อนการตรวจสอบใดๆ ในภายหลัง ซึ่งหมายความว่าการจัดการความเสี่ยงด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ในปัจจุบันจำเป็นต้องมองเห็นโค้ดที่สร้างโดย AI ตั้งแต่จุดที่เขียน ไม่ใช่แค่ตอนที่ตรวจสอบเสร็จแล้ว commitเท็ด
หลักการเดียวกันนี้ยังสามารถนำไปใช้กับเอเจนต์การเขียนโค้ด AI เองได้ด้วย กล่าวคือ เอเจนต์ที่ติดตั้งส่วนประกอบที่จำเป็นหรือทำการแก้ไข pipeline การกำหนดค่าจำเป็นต้องมีการตรวจสอบการเข้าถึง การใช้ประโยชน์ และแหล่งที่มาเช่นเดียวกับที่นักพัฒนาซอฟต์แวร์ที่เป็นมนุษย์จะทำ และโดยอุดมคติแล้วควรอยู่ในกระบวนการจัดลำดับความสำคัญเดียวกันมากกว่าที่จะแยกเป็นกระบวนการต่างหาก นี่คือจุดที่ความเสี่ยงจากมัลแวร์และการจัดการความเสี่ยงทางไซเบอร์เริ่มทับซ้อนกันโดยตรง: ผู้ช่วยเขียนโค้ด AI บางครั้งแนะนำแพ็กเกจที่ไม่มีอยู่จริง และผู้โจมตีจะลงทะเบียนชื่อเหล่านั้นล่วงหน้า ซึ่งเป็นเทคนิคที่กล่าวถึงในรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการหลีกเลี่ยงมัลแวร์ในการพัฒนาโดยใช้ AI การมองการพัฒนาโดยใช้ AI เป็นสิ่งใหม่ SDLC การแยกขั้นตอนการทำงานออกจากขั้นตอนการพัฒนาอย่างเงียบๆ กำลังกลายเป็นหนึ่งในแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดของ DevSecOps อย่างรวดเร็ว
ปัจจัยด้านมนุษย์: การทำงานร่วมกันและความรับผิดชอบ
เครื่องมือต่างๆ ช่วยลดช่องว่างส่วนใหญ่ได้ แต่ปัจจัยด้านมนุษย์ยังคงมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการจัดการความเสี่ยงทางไซเบอร์และการจัดการความเสี่ยงด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์เช่นกัน:
- การศึกษานักพัฒนาซอฟต์แวร์จำเป็นต้องได้รับการฝึกอบรมด้านการเขียนโค้ดและการออกแบบที่ปลอดภัย ไม่ใช่แค่เพียงวิธีการใช้เครื่องมือรักษาความปลอดภัยเท่านั้น ดังที่ผู้ร่วมอภิปรายท่านหนึ่งในรายการ SafeDev Talk ของ Xygeni ซึ่งกล่าวถึงการจัดการความเสี่ยงเชิงรุกใน DevSecOps กล่าวไว้ว่า นักพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ไม่เข้าใจการออกแบบที่ปลอดภัยจะไม่สามารถสร้างระบบที่ปลอดภัยได้
- การรับผิดชอบเครื่องมือสแกนอัตโนมัติสร้างรายการช่องโหว่ที่ยาวมาก การจัดลำดับความสำคัญจะใช้ได้ผลก็ต่อเมื่อทีมเข้าใจผลกระทบทางธุรกิจที่อยู่เบื้องหลังแต่ละข้อค้นพบ ทีมงานแบบ Agile มักจัดสรรเวลา 5 ถึง 10 เปอร์เซ็นต์ของเวลาใน Sprint ให้กับงานด้านความปลอดภัย โดยรวมเข้ากับกระบวนการแก้ไขข้อบกพร่องที่มีอยู่แล้ว แทนที่จะแยกออกมาเป็นงานต่างหาก
แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดของ DevSecOps เพื่อการจัดการความเสี่ยงด้านไซเบอร์อย่างมีประสิทธิภาพ
| การปฏิบัติ | มันหมายถึงอะไร | ทำไมมันสำคัญ |
|---|---|---|
| ฝังระบบรักษาความปลอดภัยตั้งแต่เนิ่นๆ | ทำให้ความปลอดภัยเป็นส่วนหนึ่งของทุกสิ่ง SDLC ขั้นตอน ตั้งแต่การออกแบบจนถึงการใช้งานจริง | การตรวจพบความเสี่ยงตั้งแต่เนิ่นๆ มักมีต้นทุนที่ถูกกว่าการแก้ไขปัญหาหลังจากการใช้งานเสร็จสิ้นแล้ว |
| ใช้ประโยชน์จากระบบอัตโนมัติ | ใช้เครื่องมือเพื่อการตรวจจับ การจัดลำดับความสำคัญ การรายงาน และการแก้ไขปัญหา ไม่ใช่แค่การตรวจจับเพียงอย่างเดียว | การคัดกรองด้วยตนเองไม่สามารถรองรับปริมาณการสแกนในปัจจุบันได้ |
| รวบรวมผลการค้นพบจากเครื่องมือต่างๆ | ใช้เลเยอร์การจัดลำดับความสำคัญที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพียงชั้นเดียวสำหรับสแกนเนอร์ทั้งในระบบและสแกนเนอร์จากผู้ให้บริการภายนอก | มุมมองที่กระจัดกระจายบดบังความเสี่ยงที่ครอบคลุมมากกว่าหนึ่งเครื่องมือ |
| บัญชีสำหรับโค้ดที่สร้างโดย AI | ใช้หลักเกณฑ์การตรวจสอบการเข้าถึงและการใช้ประโยชน์แบบเดียวกันกับโค้ดที่ใช้ AI ช่วย และการกระทำของเอเจนต์ AI | โค้ดที่สร้างโดย AI ก่อให้เกิดช่องโหว่ในอัตราที่วัดได้และไม่ใช่เรื่องเล็กน้อย |
| นำการจัดลำดับความสำคัญแบบไดนามิกมาใช้ | จัดอันดับผลการค้นหาโดยใช้ความสามารถในการเข้าถึง ความสามารถในการใช้ประโยชน์ EPSS และผลกระทบทางธุรกิจร่วมกัน | ระดับความรุนแรงเพียงอย่างเดียวไม่ได้บอกคุณว่าอะไรบ้างที่สามารถนำไปใช้ประโยชน์ได้จริง |
| ให้ความรู้และเสริมสร้างศักยภาพให้แก่ทีม | ฝึกอบรมนักพัฒนาซอฟต์แวร์เกี่ยวกับการออกแบบและการเขียนโค้ดที่ปลอดภัย ไม่ใช่แค่การใช้งานเครื่องมือเท่านั้น | เครื่องมือช่วยลดความเสี่ยง และนักพัฒนาที่มีความรู้จะช่วยลดความถี่ในการเกิดปัญหาดังกล่าว |
ต้องการศึกษาเพิ่มเติมเกี่ยวกับการบริหารความเสี่ยงเชิงรุกใน DevSecOps หรือไม่?
ข้อมูลเชิงลึกที่ช่วยให้เขียนบทความนี้ได้รับแรงบันดาลใจจากการสนทนาในงานสัมมนาออนไลน์ SafeDev Talk ของเรา เข้าร่วมกับผู้เชี่ยวชาญ เอ็มม่า ฟาง, มารุธามารัน กุณาเสการัน, หลุยส์การ์เซียและ เฆซุส กัวดราโด โดยพวกเขาจะแบ่งปันประสบการณ์ ความท้าทาย และกลยุทธ์ในการบูรณาการแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดของ DevSecOps เข้ากับวงจรการพัฒนาของคุณ
รับชม SafeDev Talk ตอนพิเศษของเราเกี่ยวกับการจัดการความเสี่ยงเชิงรุกใน DevSecOps และก้าวไปอีกขั้นใน การรักษาความปลอดภัยให้กับ DevOps ของคุณ pipeline พร้อมคำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญและข้อคิดที่นำไปปฏิบัติได้จริง!
กฎระเบียบกำลังกลายเป็นกลไกบังคับ
NIS2, DORA และกฎหมาย AI ของสหภาพยุโรป กำลังผลักดันการจัดการความเสี่ยงด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์เชิงรุกจากแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดไปสู่ความคาดหวังด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในส่วนของซอฟต์แวร์จากบุคคลที่สาม การเปิดเผยช่องโหว่ และการตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง โปรแกรมที่ดำเนินการอยู่แล้วโดยใช้การจัดลำดับความสำคัญตามการเข้าถึงได้และผลการค้นหาที่เป็นหนึ่งเดียว จะมีความพร้อมมากกว่าในการสร้างบันทึกการตรวจสอบตามที่กรอบการทำงานเหล่านี้คาดหวัง เนื่องจากหลักฐานเป็นผลพลอยได้จากกระบวนการมากกว่าการรายงานแยกต่างหากcise.
อนาคตของการบริหารจัดการความเสี่ยงด้านไซเบอร์เชิงรุก
การจัดการความเสี่ยงด้านไซเบอร์เชิงรุก และการจัดการความเสี่ยงด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ในวงกว้าง ไม่ใช่แค่ชุดเครื่องมือเท่านั้น แต่เป็นการทำงานร่วมกันของเทคโนโลยี บุคลากร และแนวปฏิบัติ เพื่อป้องกันไม่ให้ความปลอดภัยกลายเป็นอุปสรรคสำคัญ pipelineเมื่อมีการเพิ่มโค้ดที่สร้างโดย AI, เอเจนต์การเขียนโค้ด AI และเครื่องมือจากภบุคคลที่สามอื่นๆ เข้ามาในระบบ โปรแกรมที่ได้ผลดีคือโปรแกรมที่รวบรวมข้อมูลการค้นพบต่างๆ เข้าไว้ในแบบจำลองการจัดลำดับความสำคัญแบบเดียว แทนที่จะต้องจัดการกระบวนการแยกต่างหากสำหรับแหล่งความเสี่ยงใหม่ๆ แต่ละแหล่ง ซึ่งท้ายที่สุดแล้ว นั่นคือสิ่งที่หลักปฏิบัติที่ดีที่สุดของ DevSecOps มุ่งเน้น
คำถามที่พบบ่อย
การจัดการความเสี่ยงด้านไซเบอร์เชิงรุกคืออะไร?
การจัดการความเสี่ยงเชิงรุก หมายถึง การแก้ไขช่องโหว่และการตั้งค่าที่ไม่ถูกต้องก่อนที่จะเกิดขึ้นจริงในระบบการผลิต โดยใช้การสร้างแบบจำลองภัยคุกคาม การตรวจจับอัตโนมัติ และการจัดลำดับความสำคัญตลอดกระบวนการ SDLCแทนที่จะพึ่งพาการตรวจสอบหลังการใช้งานเพื่อค้นหาปัญหา
การจัดการความเสี่ยงด้านไซเบอร์และการจัดการความเสี่ยงด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์แตกต่างกันอย่างไร?
ในทางปฏิบัติ คำทั้งสองนี้มักใช้แทนกันได้ การจัดการความเสี่ยงด้านไซเบอร์บางครั้งถูกใช้เป็นคำทางธุรกิจที่กว้างกว่า ครอบคลุมความเสี่ยงใดๆ ที่เกี่ยวข้องกับเทคโนโลยี ในขณะที่การจัดการความเสี่ยงด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์เน้นเฉพาะการควบคุมความปลอดภัย การตรวจจับภัยคุกคาม และการจัดลำดับความสำคัญ ซึ่งจะช่วยลดความเสี่ยงนั้นภายในวงจรชีวิตของซอฟต์แวร์
การจัดการความเสี่ยงด้านไซเบอร์และ DevSecOps แตกต่างกันอย่างไร?
การจัดการความเสี่ยงทางไซเบอร์เป็นศาสตร์ที่กว้างกว่าในการระบุ จัดลำดับความสำคัญ และลดความเสี่ยงด้านความปลอดภัย DevSecOps คือรูปแบบการดำเนินงานที่ผนวกความปลอดภัยเข้ากับกระบวนการพัฒนาและการปฏิบัติงาน ซึ่งทำให้การจัดการความเสี่ยงเชิงรุกเป็นไปได้จริงด้วยความรวดเร็วของยุคสมัยใหม่ pipelineสิ่งเหล่านี้จำเป็น และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดของ DevSecOps คือวิธีการนำโมเดลนี้ไปใช้ในชีวิตประจำวัน
EPSS ช่วยในการจัดการความเสี่ยงด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ได้อย่างไร?
EPSS (Exploit Prediction Scoring System) ให้คะแนนช่องโหว่ตามความน่าจะเป็นที่จะถูกโจมตีจริง เมื่อรวมกับการวิเคราะห์การเข้าถึง ซึ่งตรวจสอบว่าฟังก์ชันที่มีช่องโหว่นั้นถูกเรียกใช้งานจริงในโค้ดของคุณหรือไม่ จะช่วยให้ทีมจัดลำดับความสำคัญตามความเสี่ยงในโลกแห่งความเป็นจริง แทนที่จะพิจารณาจากคะแนนความรุนแรงเพียงอย่างเดียว
โค้ดที่สร้างโดย AI จะเปลี่ยนวิธีการบริหารจัดการความเสี่ยงด้านไซเบอร์หรือไม่?
ใช่แล้ว การวัดประสิทธิภาพจากผู้ให้บริการอย่าง Veracode พบว่าโค้ดที่สร้างโดย AI ก่อให้เกิดช่องโหว่ OWASP Top 10 ในอัตราที่สูงพอสมควร โปรแกรมที่ตรวจสอบเฉพาะการเข้าถึงและการโจมตีโค้ดที่เขียนโดยมนุษย์นั้นพลาดแหล่งที่มาของความเสี่ยงจำนวนมาก ซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไมการตรวจสอบที่คำนึงถึง AI จึงกลายเป็นส่วนสำคัญของ... standard แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดของ DevSecOps
