AppSec میں MTTR: ​​اسے AI اور آٹومیشن سے کیسے کم کیا جائے۔

MTTR (میان ٹائم ٹو ریمیڈیٹ) ایپلیکیشن سیکیورٹی میں سب سے اہم میٹرکس میں سے ایک ہے، پھر بھی زیادہ تر ٹیمیں اسے بہتر بنانے کے لیے جدوجہد کرتی ہیں۔ مسئلہ اب پتہ لگانے کا نہیں ہے۔ آج، تنظیمیں پہلے سے ہی کوڈ، انحصار، راز، اور اسکین کرتی ہیں۔ CI/CD pipelines مسلسل. تاہم، خطرات اب بھی دنوں یا ہفتوں تک کھلے رہتے ہیں۔

اصل چیلنج رفتار ہے۔ ٹیموں کو یہ فیصلہ کرنا چاہیے کہ کیا اہم ہے، اسے محفوظ طریقے سے ٹھیک کریں، اور پیداوار کو توڑنے سے گریز کریں۔ نتیجتاً، تدارک کے چکر سست ہو جاتے ہیں اور حفاظتی بیک لاگ بڑھ جاتے ہیں۔

یہی وجہ ہے کہ MTTR کو کم کرنا مزید ٹولز شامل کرنے کے بارے میں نہیں ہے۔ یہ اس رفتار کو تیز کرنے کے بارے میں ہے کہ کس طرح ٹیمیں آٹومیشن اور AI کا استعمال کرتے ہوئے پتہ لگانے سے ٹھیک کرنے کی طرف جاتی ہیں۔

اس گائیڈ میں، ہم اس بات کو توڑتے ہیں کہ کس طرح جدید DevSecOps ٹیمیں ایکسپوزر ونڈوز کو مختصر کرتی ہیں، خود کار طریقے سے تدارک کرتی ہیں، اور ترقی کو سست کیے بغیر کمزوریوں کو تیزی سے ٹھیک کرتی ہیں۔

یہ خطرات کس طرح پورے سسٹمز میں ظاہر ہوتے ہیں اس پر ایک وسیع تر نظر ڈالنے کے لیے، ہماری گائیڈ دیکھیں AI سائبر سیکیورٹی.

ایپلی کیشن سیکیورٹی میں MTTR کیا ہے اور یہ کیوں اہمیت رکھتا ہے۔

سیدھا جواب: MTTR کسی خطرے کا پتہ چلنے کے بعد اسے ٹھیک کرنے میں لگنے والے اوسط وقت کی پیمائش کرتا ہے۔

عملی طور پر، یہ میٹرک اس بات کی عکاسی کرتا ہے کہ ایک ٹیم کتنی جلدی حقیقی خطرے کا جواب دے سکتی ہے۔ ایک سست اصلاحی سائیکل کا مطلب ہے:

• کمزوریاں زیادہ دیر تک کھلی رہتی ہیں۔
• اٹیک ونڈوز میں اضافہ
• حفاظتی قرضہ جمع ہوتا ہے۔

لہذا، MTTR کو بہتر بنانے سے خطرے کی نمائش کو براہ راست کم کیا جاتا ہے اور ایپلیکیشن سیکیورٹی پوزیشن کو تقویت ملتی ہے۔

تدارک کے چکر اب بھی سست کیوں ہیں۔

یہاں تک کہ جدید ٹولنگ کے ساتھ، بہت سی ٹیمیں مؤثر طریقے سے درست کرنے کے لیے پتہ لگانے سے آگے بڑھنے کے لیے جدوجہد کرتی ہیں۔ ایسا اس لیے ہوتا ہے کیونکہ رکاوٹ مرئیت نہیں بلکہ عمل درآمد ہے۔

بہت زیادہ انتباہات، کافی سیاق و سباق نہیں۔

سیکورٹی ٹولز بڑی مقدار میں نتائج پیدا کرتے ہیں۔ تاہم، وہ شاذ و نادر ہی اس بات کی وضاحت کرتے ہیں کہ اصل میں کیا اہمیت ہے۔

• کیا مسئلہ استحصالی ہے؟
• کیا یہ رن ٹائم کو متاثر کرتا ہے؟
• اصل اثر کیا ہے؟

اس کے نتیجے میں، ٹیمیں فکسنگ کے بجائے ٹرائینگ میں وقت گزارتی ہیں۔

دستی ترجیح ہر چیز کو سست کر دیتی ہے۔

آٹومیشن کے بغیر، ترجیح دینا ایک دستی عمل بن جاتا ہے۔ مثال کے طور پر، ڈویلپرز کو نتائج کا جائزہ لینا چاہیے، شدت کا اندازہ لگانا چاہیے، اور فیصلہ کرنا چاہیے کہ پہلے کیا ٹھیک کرنا ہے۔

نتیجتاً، تدارک سست ہو جاتا ہے اور اہم مسائل میں تاخیر ہوتی ہے۔

کمزوریوں کو ٹھیک کرنے میں وقت لگتا ہے۔

کھوج خودکار ہے۔ فکسنگ نہیں ہے۔

عملی طور پر، ڈویلپرز کو یہ کرنے کی ضرورت ہے:

• معاملے کو سمجھیں۔
• ایک محفوظ حل کی شناخت کریں۔
• تبدیلی کی جانچ کریں۔
• یقینی بنائیں کہ کچھ بھی نہیں ٹوٹتا ہے۔

لہذا، تدارک ہی اصل رکاوٹ بن جاتا ہے۔

سیکیورٹی ڈیولپر ورک فلوز میں مربوط نہیں ہے۔

سیکیورٹی اکثر ترقیاتی ماحول سے باہر رہتی ہے۔ نتیجے کے طور پر، ڈویلپرز سیاق و سباق کو تبدیل کرتے ہیں اور اصلاحات ملتوی کر دی جاتی ہیں۔

آٹومیشن اور اے آئی کے ساتھ ایم ٹی ٹی آر کو کیسے کم کیا جائے۔

سیدھا جواب: MTTR کو کم کرنے کا تیز ترین طریقہ یہ ہے کہ ترقیاتی ورک فلو کے اندر ترجیح، تدارک اور توثیق کو خودکار بنایا جائے۔

1. پہلے استحصالی خطرات پر توجہ دیں۔

ہر خطرے کو فوری کارروائی کی ضرورت نہیں ہے۔ لہذا، ٹیموں کو اس بات پر توجہ مرکوز کرنی چاہیے کہ اصل میں کیا فائدہ مند ہے۔

کلیدی اشاروں میں شامل ہیں:

• بحالی
• ای پی ایس ایس اسکورنگ
• کاروباری اثرات

نتیجے کے طور پر، ٹیمیں شور کم کرتی ہیں اور تیزی سے کام کرتی ہیں۔

2. خودکار ٹرائیج اور ترجیح

AI نتائج کو خود بخود درجہ بندی کر سکتا ہے:

• حقیقی مثبت
• جھوٹی مثبت
• جائزہ لینے کی ضرورت ہے۔

اس کے علاوہ، یہ دستی کام کو کم کرتا ہے اور ڈی کو تیز کرتا ہے۔cisآئن سازی

3. خودکار درست کریں۔ Pipeline

تدارک کی رفتار کو بہتر بنانے کے لیے، فکسنگ کو خودکار ہونا چاہیے۔ اس کے بجائے، دستی ورک فلو کے:

• بنائیں pull requests اصلاحات کے ساتھ
• محفوظ پیچ تجویز کریں۔
• انحصار کو محفوظ طریقے سے اپ ڈیٹ کریں۔

اس کے نتیجے میں، ٹیمیں بہت تیزی سے درست کرنے کے لیے پتہ لگانے سے آگے بڑھتی ہیں۔

4. سیکیورٹی کو اس میں ضم کریں۔ CI/CD

جہاں کوڈ بنایا گیا ہے وہاں سیکیورٹی کو چلنا چاہیے۔ عملی طور پر:

• ہر اسکین کریں۔ pull request
• انضمام سے پہلے پالیسیاں نافذ کریں۔
• خود بخود اصلاحات کی توثیق کریں۔

لہذا، مسائل پہلے حل ہو جاتے ہیں اور پیداوار تک نہیں پہنچتے ہیں.

5. AI کے ساتھ فکس کوالٹی کو بہتر بنائیں

AI صرف چیزوں کو تیز نہیں کرتا ہے۔ یہ معیار کو بہتر بناتا ہے۔

• محفوظ پیچ تجویز کریں۔
• تبدیلیوں کو توڑنے سے گریز کریں۔
• مستقل مزاجی کو برقرار رکھیں

نتیجے کے طور پر، ٹیمیں نئے خطرات کو متعارف کرائے بغیر کمزوریوں کو تیزی سے ٹھیک کرتی ہیں۔

اس کے علاوہ، ٹیموں کے ساتھ اس نقطہ نظر کو مضبوط کر سکتے ہیں application security posture management کوڈ، انحصار اور pipelines.

مثال کے طور پر، امتزاج AI SAST ساتھ AI خودکار کمزوری کا تدارک ٹیموں کو پتہ لگانے سے بہت تیزی سے ٹھیک کرنے میں مدد کرتا ہے۔

AI اور آٹومیشن کے ساتھ MTTR میں کمی کا ورک فلو