Сканери шкідливого програмного забезпечення з відкритим кодом допомагають організаціям виявляти шкідливі пакети, скомпрометовані залежності, бекдори, трояни та атаки на ланцюги постачання програмного забезпечення, перш ніж вони потраплять до виробничого середовища. Оскільки атаки на ланцюги постачання програмного забезпечення продовжують зростати, організаціям потрібні інструменти безпеки, які можуть виявляти шкідливу поведінку навіть за відсутності CVE.
Традиційні сканери вразливостей перевіряють залежності за відомими базами даних вразливостей. Хоча вони ефективні для каталогізованих уразливостей, вони часто пропускають нещодавно опубліковані шкідливі пакети та атаки нульового дня на ланцюгу поставок. Цей посібник порівнює найкращі сканери шкідливого програмного забезпечення з відкритим кодом за 2026 рік, оцінюючи методи виявлення шкідливого програмного забезпечення, software supply chain security можливості, CI/CD інтеграції та ідеальні варіанти використання.
Галузеві аналітики дедалі більше визнають, що software supply chain security вимагає більше, ніж просто управління вразливостями. Сучасні програми AppSec все частіше поєднують виявлення шкідливого програмного забезпечення, аналіз складу програмного забезпечення (SCA), Application Security Posture Management (ASPM), А також software supply chain security засоби контролю для виявлення як відомих вразливостей, так і навмисно шкідливих компонентів.
5 найкращих сканерів шкідливого програмного забезпечення з відкритим кодом у 2026 році
Порівняльна таблиця: Сканери шкідливого програмного забезпечення з відкритим кодом
| Інструмент | Підхід до виявлення | SDLC Покриття | CI/CD інтеграцією | Best For |
|---|---|---|---|---|
| Ксігені | Виявлення шкідливого програмного забезпечення за допомогою машинного навчання, поведінковий аналіз, безпека на основі штучного інтелекту та AI-SPM | Вихідний код, залежності, CI/CD, IaC, контейнери, ланцюжок поставок програмного забезпечення та робочі процеси штучного інтелекту | Вбудований брандмауер для шкідливих програм, pipeline guardrailsта забезпечення дотримання політики | Організації, що шукають SDLC-широкий захист від шкідливих програм та software supply chain security |
| ReversingLabs | Глибока перевірка на бінарному рівні з аналізом загроз | Після збірки: бінарні файли, контейнери, артефакти | Інтеграція з репозиторієм артефактів | великий enterpriseпотребує перевірки бінарних файлів перед випуском |
| Розетка | Аналіз поведінки пакетів під час встановлення | Тільки залежності: npm та PyPI primary | Інтеграція GitHub зі зв'язками з громадськістю | Команди, орієнтовані на розробників, які контролюють поведінку залежностей від відкритого коду |
| Айкідо | Статичний аналіз шаблонів коду пакетів на основі штучного інтелекту | Залежності, контейнери, IaCобмежений SDLC | Плагіни IDE та CI/CD Ворота | Команди розробників, які хочуть виявляти пакети нульового дня за допомогою широкої безпеки AppSec |
| Веракода | Статичний та динамічний аналіз за допомогою SCA | Код застосунку та залежності | CI/CD pipeline інтеграція | Регульований enterpriseз програмами AppSec, орієнтованими на дотримання вимог |
1. Xygeni: Сканер шкідливих програм з відкритим кодом
огляд: Ксігені є єдиним інструментом у цьому порівнянні, який охоплює виявлення шкідливого програмного забезпечення одночасно на кожному рівні життєвого циклу розробки програмного забезпечення: вихідний код програми, залежності від відкритого коду, CI/CD pipelines, IaC файли, артефакти збірки та контейнери. Там, де інші інструменти спеціалізуються на одному етапі, Xygeni захищає весь pipeline з єдиної платформи.
На відміну від традиційних сканерів шкідливих програм з відкритим кодом, які зосереджені лише на аналізі пакетів, Xygeni поєднує виявлення шкідливих програм, software supply chain security, Управління безпекою на основі штучного інтелекту (AI-SPM), CI/CD тестування безпеки та безпеки додатків на одній платформі. Це дозволяє організаціям виявляти шкідливі пакети, скомпрометовані збірки pipelineризики, пов'язані зі штучним інтелектом, та загрози ланцюжку поставок програмного забезпечення по всій SDLC.
Його виявлення шкідливого програмного забезпечення виходить за рамки зіставлення зі шаблонами та пошуку CVE. Xygeni використовує власний механізм машинного навчання для виявлення невідомого шкідливого програмного забезпечення, включаючи загрози нульового дня, які не мають публічного CVE. Він аналізує щойно опубліковані пакети в npm, PyPI, Maven та інших реєстрах у режимі реального часу, забезпечуючи систему раннього попередження, яка позначає підозрілі пакети та поміщає їх у карантин, перш ніж вони потраплять у SDLCАналіз видавця та критичності оцінює надійність пакета за допомогою історії репутації супроводжуючого та міжплатформних оцінок критичності, виявляючи ризики, які може пропустити лише поведінковий аналіз.
Для власного коду Xygeni перевіряє вихідні файли на наявність бекдорів, троянів та прихованих загроз, включаючи шаблони CWE-506 (вбудований шкідливий код), гарантуючи, що сама кодова база залишається надійною разом із залежностями, які вона залучає. Брандмауер залежностей від шкідливого програмного забезпечення діє як проактивний захист, блокуючи потрапляння шкідливих пакетів до програм ще до того, як розробники навіть взаємодіють з ними. Ви можете дізнатися більше про Виявлення шкідливого програмного забезпечення за допомогою штучного інтелекту в ланцюжку постачання програмного забезпечення та як шкідливий код може завдати шкоди для додаткового контексту.
Ключові особливості:
- Власний механізм машинного навчання, що виявляє невідоме шкідливе програмне забезпечення поза базами даних загроз на основі CVE
- Моніторинг npm, PyPI, Maven та інших реєстрів у режимі реального часу, щоденний аналіз нещодавно опублікованих та оновлених пакетів
- Система раннього попередження з карантином пакетів, що позначає підозрілі компоненти, перш ніж вони потраплять у робочі процеси розробки
- Аналіз видавця та критичності, що оцінює репутацію, історію та показники критичності міжплатформних розробників
- Брандмауер залежностей від шкідливого програмного забезпечення, що проактивно блокує доступ шкідливих пакетів до програм
- Виявлення бекдорів, троянів та прихованих загроз у вихідному коді програми, що відповідає CWE-506 та пов'язаним шаблонам
- Pipeline та CI/CD безпека, що виявляє команди зворотної оболонки, шкідливих провайдерів та завантаження шкідливих програм у pipeline визначення та IaC файли
- Дієві висновки щодо шкідливого програмного забезпечення за допомогою commit деталі, інформація про розробника, позначки часу та повні журнали аудиту
- Пошук історії пакетів, що забезпечує доступ до записів про шкідливе програмне забезпечення пакетів з відкритим кодом, включаючи ті, що були видалені з реєстрів, для реагування на інциденти та управління ними.
- Безперервний моніторинг загроз у режимі реального часу з оповіщеннями про нові ризики в усьому ланцюжку постачання програмного забезпечення
- рідний CI/CD інтеграція з GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins, Bitbucket Pipelineта Azure DevOps
- Частина єдиної платформи, що охоплює SAST, SCA, ДАСТ, IaC Security, Виявлення секретів, CI/CD Безпека, ASPM, Build Securityта виявлення аномалій
Найкраще для: Команди DevSecOps, яким потрібен комплексний захист від шкідливого програмного забезпечення на кожному етапі SDLC, а не лише сканування залежностей, як частина єдиної платформи AppSec.
ціни: Починаючи від 33 доларів США на місяць за повну універсальну платформу. Включає виявлення шкідливого програмного забезпечення. SCA, SAST, CI/CD Безпека, виявлення секретів, IaC Securityта сканування контейнерів. Необмежена кількість репозиторіїв та учасників без оплати за кожне робоче місце.
2. ReversingLabs: Сканер шкідливих програм з відкритим кодом
огляд: ReversingLabs це спеціалізована платформа для аналізу шкідливих програм, орієнтована на пост-build security для артефактів скомпільованого програмного забезпечення. Його основний продукт, Spectra Assure, застосовує перевірку бінарних файлів на основі штучного інтелекту в поєднанні з однією з найбільших баз даних репутації файлів у світі, яка охоплює мільярди файлів. Це робить його потужною останньою лінією захисту перед випуском програмного забезпечення, особливо для команд, які розповсюджують скомпільоване програмне забезпечення клієнтам або інтегрують сторонні бінарні файли, які вони не можуть перевірити на рівні вихідного коду.
ReversingLabs не сканує раніше SDLC етапи. Він зосереджений виключно на тому, що вже створено, що робить його додатковим інструментом, а не основним сканером шкідливого програмного забезпечення для команд, яким потрібен захист від shift-ліворуч. Його цінність найвища в регульованих галузях та постачальниках програмного забезпечення, де передрелізна перевірка бінарних файлів є вимогою відповідності. Для контексту див. build security та цілісність артефактів, це посилання охоплює пов'язані поняття.
Ключові особливості:
- Сканування на наявність шкідливого програмного забезпечення на бінарному рівні з використанням власного розпакування та статичного аналізу скомпільованих артефактів
- База даних розвідки загроз, що охоплює мільярди файлів, для швидкої ідентифікації шкідливих компонентів
- Інтеграція з репозиторіями артефактів, включаючи JFrog Artifactory та Sonatype Nexus
- Карантин скомпрометованих або підроблених артефактів для блокування загроз перед випуском
- Перевірка стороннього програмного забезпечення без необхідності доступу до вихідного коду
Мінуси:
- Не сканує вихідний код, залежності з відкритим вихідним кодом, IaC файли, або pipeline поведінка; охоплення обмежене артефактами після збірки
- Немає функцій, орієнтованих на розробників, таких як інтеграція з IDE або зворотний зв'язок у режимі реального часу щодо зв'язків з громадськістю.
- Складне налаштування та enterpriseціноутворення на рівні, що вимагає залучення клієнтів до продажів; краще підходить для великих команд SOC, ніж для гнучких середовищ DevOps
ціни: Enterprise Ціна залежить від обсягу артефактів та вибраних функцій. Публічні плани недоступні; зверніться до відділу продажів для отримання цінової пропозиції.
3. Socket: Сканер шкідливих програм з відкритим кодом
огляд: Розетка – це інструмент виявлення шкідливого програмного забезпечення, орієнтований на розробників, який аналізує поведінку пакетів з відкритим кодом, а не перевіряє їх у базах даних CVE. Замість того, щоб чекати на каталогізацію вразливості, Socket перевіряє, що насправді робить пакет: чи несподівано він отримує доступ до мережі, зчитує змінні середовища, змінює файлову систему чи використовує шаблони, пов’язані з крадіжкою облікових даних та витоком даних. Цей поведінковий підхід виявляє атаки ланцюга поставок без CVE, тобто класу загроз, які пропускають традиційні сканери. Контекст реальних атак ланцюга поставок з використанням цього типу вектора див. аналіз атаки на ланцюг поставок Shai-Hulud npm.
Socket зосереджений переважно на npm та PyPI, часткова підтримка інших екосистем все ще розробляється. Він не сканує власницького коду, CI/CD pipelineконтейнери або IaC файли, тому командам потрібно доповнити його ширшим SDLC засоби безпеки для повного покриття.
Ключові особливості:
- Поведінковий аналіз пакетів, що виявляє підозрілу активність під час встановлення, незалежно від баз даних CVE
- Виявлення встановлення hooks, незвичне використання API, мережеві виклики та ознаки витоку даних у пакетах з відкритим кодом
- Інтеграція з GitHub зі скануванням PR у режимі реального часу та блокуванням ризикованих пакетів перед злиттям
- Стрімкі оновлення щодо шкідливого програмного забезпечення, що забезпечують безперервне оновлення щодо нових загроз у реєстрах з відкритим кодом
- Enterprise Брандмауер залежностей із налаштовуваними політиками блокування для захисту всієї організації
- Зручний для розробників інтерфейс з командним рядком, веб-інтерфейс dashboardта сповіщення Slack
Мінуси:
- Покриття обмежене залежностями сторонніх розробників; не сканує власний код, CI/CD pipelineконтейнери або IaC файли
- Основна екосистема підтримує JavaScript та Python; Java, Ruby та інші частково підтримуються або розробляються
- Автоматизоване блокування та організаційний контроль вимагають платних планів
- Не повноцінна платформа AppSec; потребує додаткових інструментів для SDLC-широке покриття шкідливих програм
ціни: Безкоштовний рівень доступний для проектів з відкритим кодом. Платні плани для команд та організацій доступні за запитом з ціною для кожного користувача.
4. Айкідо: Сканер шкідливого програмного забезпечення з відкритим кодом
огляд: Безпека Айкідо — це уніфікована платформа безпеки додатків, яка включає сканер шкідливого програмного забезпечення з відкритим кодом нульового дня, орієнтований на реєстри npm та PyPI. Замість того, щоб покладатися виключно на відомі вразливості, його статичний аналіз на базі штучного інтелекту виявляє шкідливі пакети на ранній стадії, позначаючи завуальований код, підозрілі скрипти встановлення та шаблони, пов'язані з крадіжкою облікових даних та витоком даних. Він розширює сканування за межі пакетів, включаючи образи контейнерів та IaC файли, що робить його ширшим у SDLC покриття, ніж у Socket, залишаючись при цьому більш обмеженим, ніж у повнорозмірних платформ.
Айкідо інтегрується в робочі процеси розробників за допомогою плагінів IDE та CI/CD pipeline шлюзи, що забезпечують своєчасний зворотний зв'язок щодо ризикованого імпорту пакетів без необхідності значних змін у робочому процесі. Для команд, які шукають орієнтовану на розробників платформу AppSec, що поєднує виявлення шкідливого програмного забезпечення з ширшим скануванням вразливостей та секретів, вона пропонує практичну консолідовану точку входу.
Ключові особливості:
- Сканер шкідливих програм нульового дня аналізує щойно опубліковані пакети на npm та PyPI в режимі реального часу, перш ніж призначати CVE
- Статичний аналіз на базі штучного інтелекту, що виявляє обфускований код, шкідливі скрипти встановлення та шаблони витоку даних
- Інтеграція плагіна IDE та PR, що блокує підозрілі пакети як частину щоденного робочого процесу розробки
- Зображення контейнера та IaC сканування шарів, що розширює охоплення за межі залежностей пакетів
- Поточний поток інформації про шкідливі програми для безперервного моніторингу загроз реєстру
Мінуси:
- В основному зосереджений на пакетах з відкритим кодом; не сканує власний вихідний код або CI/CD pipeline поведінку для шкідливого програмного забезпечення
- Немає автоматичної воронки пріоритезації; сповіщення вимагають ручного сортування, що може уповільнити реагування на інциденти
- Підтримка екосистем поза межами JavaScript та Python все ще розвивається
- Розширена автоматизація політик та засоби керування всією командою доступні лише в платних планах
ціни: Початкова ціна приблизно від 300 доларів США на місяць для 10 користувачів за базовим планом. Ціна за користувача зростає залежно від розміру команди. Можливість індивідуального вибору. enterprise доступні плани для більших розгортань.
5. Veracode: Сканер шкідливих програм з відкритим кодом
огляд: Веракода є enterprise платформа безпеки додатків, яка поєднує статичний аналіз, динамічне тестування та аналіз складу програмного забезпечення. Хоча вона не позиціонується в першу чергу як сканер шкідливих програм, її SCA можливості виявляти шкідливі або скомпрометовані компоненти з відкритим кодом разом із відомими вразливостями, що робить його актуальним для команд, яким потрібна програма AppSec, орієнтована на дотримання вимог, яка включає управління ризиками ланцюга поставок. Його сильна сторона полягає в регульованих галузях, де журнали аудиту, забезпечення дотримання політик та інтеграція з enterprise Робочі процеси управління є невід'ємними вимогами.
Виявлення шкідливого програмного забезпечення Veracode обмежене порівняно з поведінковими сканерами, такими як Socket або Xygeni. Він зосереджений на відомих загрозах, каталогізованих у базах даних загроз, а не на поведінковому аналізі активності пакетів у режимі реального часу. Для команд, чия основна програма безпеки побудована на ширшій платформі Veracode, її SCA рівень забезпечує розумну основу для управління ризиками відкритого коду в рамках цієї екосистеми. Для контексту щодо найкращі практики тестування безпеки додатків, це посилання охоплює ширший ландшафт тестування.
Ключові особливості:
- SCA сканування, що виявляє вразливості та ліцензійні ризики в компонентах з відкритим кодом
- Статичний аналіз (SAST) для виявлення вразливостей у власному коді
- Динамічний аналіз (DAST) для тестування вразливостей розгорнутих програм під час виконання
- Застосування політики та звітність про дотримання вимог узгоджені з PCI-DSS, HIPAA та NIST standards
- Інтеграція з CI/CD pipelineс і enterprise інструменти розробки
Мінуси:
- Немає виявлення поведінкового шкідливого програмного забезпечення в режимі реального часу; покладається на бази даних відомих загроз, а не на поведінковий аналіз нульового дня
- Немає проактивного карантину пакетів або системи раннього попередження про щойно опубліковані шкідливі пакети
- Платформно-орієнтований дизайн може обмежувати гнучкість інтеграції поза екосистемою Veracode
- Висока вартість із медіанною вартістю контрактів близько 18 633 доларів США на рік; немає прозорого ціноутворення самообслуговування
ціни: Медіанна вартість контракту становить приблизно 18 633 дол. США/рік на основі даних про покупки клієнтів. Прозоре ціноутворення самообслуговування недоступне; потрібні індивідуальні котирування.
Дивитися наше Епізод SafeDev Talk без обмежень щодо еволюції атак шкідливого програмного забезпечення щоб дізнатися більше про них та необхідність проактивних стратегій для захисту ваших ланцюгів постачання програмного забезпечення!
Ключові характеристики, які слід шукати у сканерах шкідливого програмного забезпечення з відкритим кодом
З огляду на порівняння інструментів, ось критерії, які мають найбільше значення для вибору ефективного покриття скануванням на шкідливе програмне забезпечення:
Виявлення поведінки поза межами CVE. Бази даних CVE охоплюють лише відомі вразливості в каталогізованих пакетах. Найнебезпечніші атаки на ланцюги поставок використовують пакети, які є шкідливими з моменту публікації, без призначеного CVE. Сканери, які перевіряють лише бази даних CVE, не можуть виявити ці загрози. Поведінковий аналіз, який вивчає, що пакет насправді робить під час встановлення, є єдиним підходом, який виявляє атаки нульового дня на ланцюги поставок.
Моніторинг реєстру з раннім попередженням. Проміжок часу між публікацією шкідливого пакета та його виявленням є найнебезпечнішим. Інструменти, які постійно моніторять реєстри та позначають підозрілі пакети до їх появи у списках CVE, забезпечують значно раніший захист, ніж ті, що чекають на оновлення бази даних.
SDLC глибина покриття. Існує практична різниця між інструментом, який сканує залежності, та інструментом, який також перевіряє власницькі коди. pipeline визначення, IaC файли та артефакти збірки. Шкідливе програмне забезпечення може ховатися в будь-якому з цих шарів. Розуміння того, які етапи охоплює кожен інструмент, запобігає хибній впевненості в частковому охопленні. Див. показники компромісу в CI/CD pipelines для контексту pipeline-конкретні загрози.
Аналіз репутації видавця та розробника. Пакет із чистим поведінковим профілем все ще може походити від скомпрометованого або зловмисного облікового запису розробника. Інструменти, що оцінюють репутацію видавця, історію розробника та міжплатформні оцінки критичності, забезпечують додатковий рівень сигналу, який не може забезпечити лише поведінковий аналіз.
Пошук історії пакетів. Шкідливі пакети часто видаляються з реєстрів швидко після виявлення, але команди, можливо, вже встигли внести їх у свої збірки. Інструменти, які ведуть історію виявленого шкідливого програмного забезпечення, включаючи видалені пакети, дозволяють реагувати на інциденти та проводити ретроактивний аудит.
CI/CD можливості правозастосування. Виявлення без застосування заходів означає знаходження шкідливого програмного забезпечення після того, як воно вже потрапило pipelineІнструменти, які можуть блокувати вилучення шкідливих пакетів, поміщати підозрілі компоненти в карантин або зазнавати невдачі. pipeline збирається, коли виявлені загрози перетворюють виявлення на справжні ворота безпеки.
Як вибрати правильний сканер шкідливих програм з відкритим кодом
Якщо вам потрібна повна SDLC покриття шкідливих програм на одній платформі: Xygeni — єдиний інструмент тут, який охоплює вихідний код, залежності, pipelines, IaC, та артефактів одночасно, з власним механізмом машинного навчання для невідомого шкідливого програмного забезпечення, системою раннього попередження та брандмауером залежностей від шкідливого програмного забезпечення як проактивним захистом.
Якщо вашою основною потребою є передрелізна валідація бінарних файлів: ReversingLabs — це найкращий варіант для команд, яким потрібно перевірити скомпільовані артефакти перед розповсюдженням, особливо коли вихідний код сторонніх компонентів недоступний.
Якщо вам потрібен поведінковий аналіз пакетів npm та PyPI, який би проводився розробниками: Socket забезпечує найдоступніший сканер поведінки для екосистем залежностей JavaScript та Python, з гарною інтеграцією з GitHub для робочих процесів розробників.
Якщо вам потрібна ширша платформа AppSec з виявленням пакетів нульового дня: Айкідо поєднує сканування на шкідливе програмне забезпечення з управлінням вразливостями, виявленням секретів та безпекою контейнерів на зручній для розробників платформі, хоча охоплення шкідливих програм вужче, ніж у Xygeni, з точки зору... SDLC глибина.
Якщо ваша програма орієнтована на дотримання вимог та побудована навколо enterprise управління: Veracode забезпечує журнали аудиту, забезпечення дотримання політик та звітність про дотримання вимог, необхідні в регульованих галузях, за допомогою SCA охоплення як частина ширшої платформи AppSec.
Заключні думки
Сканування на наявність шкідливого програмного забезпечення з відкритим кодом є окремою дисципліною від управління вразливостями на основі CVE. Більшість порушень через атаки ланцюга поставок використовують пакети, які на момент атаки не мають CVE. Вибір сканера, який перевіряє лише бази даних відомих вразливостей, залишає найнебезпечніший клас атак повністю непоміченим.
П'ять інструментів, розглянутих тут, пропонують суттєво різні підходи. Для команд, яким потрібне найширше охоплення, поєднання поведінкового аналізу, виявлення невідомого шкідливого програмного забезпечення на основі машинного навчання, моніторингу реєстру в режимі реального часу та SDLC-широкий захист на єдиній платформі, Xygeni забезпечує найповніший підхід у 2026 році.
Для організацій, які шукають комплексного software supply chain security, лише виявлення шкідливого програмного забезпечення недостатньо. Найефективніші платформи поєднують виявлення шкідливого програмного забезпечення, аналіз залежностей, CI/CD безпека, безпека штучного інтелекту, захист ланцюга поставок програмного забезпечення та пріоритезація ризиків. Xygeni об'єднує ці можливості в єдиній платформі, допомагаючи командам виявляти, блокувати, пріоритезувати та усувати загрози протягом усього життєвого циклу розробки програмного забезпечення.
FAQ
Що таке сканер шкідливих програм з відкритим кодом?
Сканер шкідливого програмного забезпечення з відкритим кодом аналізує пакети з відкритим кодом, залежності та код на наявність шкідливої поведінки, прихованих загроз та атак ланцюга поставок. На відміну від традиційних сканерів вразливостей, які перевіряють бази даних CVE, сканери шкідливого програмного забезпечення використовують поведінковий аналіз, статичну перевірку та розвідку загроз для виявлення загроз, які не мають публічного CVE, саме так і працює більшість атак ланцюга поставок.
Яка різниця між сканером шкідливих програм та сканером вразливостей?
Сканер вразливостей перевіряє компоненти програмного забезпечення за відомими базами даних CVE, щоб виявити публічно розкриті недоліки безпеки. Сканер шкідливого програмного забезпечення аналізує поведінку коду та пакетів, щоб виявити зловмисні наміри, включаючи бекдори, трояни, обфускану логіку та шаблони атак ланцюга поставок, які можуть не мати CVE. Ці два підходи доповнюють один одного: сканування вразливостей охоплює відомі недоліки, сканування шкідливого програмного забезпечення охоплює навмисні загрози.
Яка різниця між аналізом складу програмного забезпечення (SCA) та сканування на шкідливе програмне забезпечення?
Аналіз складу програмного забезпечення (SCA) виявляє відомі вразливості, ризики ліцензування та проблеми відповідності вимогам у залежностях від відкритого коду шляхом порівняння компонентів з базами даних вразливостей, такими як NVD. Сканування на шкідливе програмне забезпечення зосереджується на виявленні навмисно шкідливого коду, включаючи бекдори, трояни, викрадачі облікових даних, обфусковані скрипти та атаки ланцюга постачання програмного забезпечення, яким може не бути призначено CVE.
Ці два підходи спрямовані на різні ризики. SCA допомагає організаціям керувати відомими вразливостями, а сканування на шкідливе програмне забезпечення допомагає виявляти шкідливі пакети, перш ніж вони потраплять до загальнодоступних баз даних. Сучасний software supply chain security Програми зазвичай використовують обидві технології разом для захисту від відомих недоліків та нових загроз.
Чому більшість атак на ланцюги поставок обходять сканери на основі CVE?
Атаки на ланцюги поставок зазвичай використовують щойно опубліковані шкідливі пакети, скомпрометовані облікові записи супроводжуючих або методи опечаток для впровадження шкідливого коду в популярні реєстри. Ці пакети є шкідливими з моменту публікації та не мають призначеного CVE, оскільки вони ще не були каталогізовані в жодній публічній базі даних. Сканери на основі CVE не мають сигналу для зіставлення, тому вони вважають пакет чистим. Поведінкові сканери аналізують, що насправді робить пакет, виявляючи шкідливу активність незалежно від статусу CVE.
Який сканер шкідливих програм з відкритим кодом охоплює найбільше SDLC етапи?
Xygeni охоплює найширший спектр SDLC етапи на одній платформі: вихідний код програми, залежності з відкритим вихідним кодом, CI/CD pipeline визначення, IaC файли, артефакти збірки та контейнери. Він використовує власний механізм машинного навчання для виявлення невідомого шкідливого програмного забезпечення, поєднаний з моніторингом реєстру в режимі реального часу та брандмауером залежностей від шкідливого програмного забезпечення для проактивного блокування. Інші інструменти в цьому порівнянні охоплюють один або два етапи, але не повний pipeline.
Чи можуть сканери шкідливих програм з відкритим кодом виявляти загрози нульового дня?
Так, але це можуть робити лише інструменти, що використовують поведінковий аналіз або механізми виявлення на основі машинного навчання (ML). Сканери на основі CVE не можуть виявляти загрози нульового дня, оскільки для шкідливого пакета ще не опубліковано жодного CVE. Механізм ML від Xygeni, поведінковий аналіз Socket та статичний аналіз на базі штучного інтелекту від Aikido можуть виявляти шкідливу поведінку в пакетах до виникнення CVE, що є критичним вікном, коли активна більшість атак на ланцюги поставок.
Як сканери шкідливих програм з відкритим кодом виявляють шкідливі пакети?
Сканери шкідливого програмного забезпечення з відкритим кодом використовують поведінковий аналіз, статичну перевірку коду, машинне навчання, розвідку загроз та аналіз репутації для виявлення шкідливих пакетів. На відміну від інструментів на основі CVE, вони аналізують, що саме робить програмне забезпечення, а не покладаються виключно на відомі вразливості.
