如果你问五位安全工程师如何定义“网络威胁”，你会得到五个不同的答案，每个答案都描述了让他们夜不能寐的最近一次事件。问题就在这里。过去，威胁类别很简单：网络钓鱼、恶意软件、密码被盗。而如今，攻击面包括开发人员编写的代码、他们导入的开源软件包等等。 pipeline构建和交付这些代码的软件，以及越来越多地集成在 IDE 内部的 AI 工具。
本文从软件开发生命周期中攻击实际发生的方式出发，分析了现代软件组织面临的主要网络威胁类型（SDLC），而不是从十年前的词汇表中复制的通用列表。
为什么旧类型的网络威胁无法涵盖当今的风险
大多数关于“网络威胁类型”的内容仍然将安全视为边界问题：防火墙、终端、钓鱼邮件。这种框架在软件大多由企业内部开发且交付缓慢的时代是合理的。但当以下情况发生时，这种框架就站不住脚了：
- 应用程序由数百个开源依赖项组装而成，其中任何一个依赖项都可能被攻破。
- 代码通过 CI/CD pipeline那些拥有广泛权限且缺乏人工监管的系统。
- 越来越多的代码是由人工智能生成或人工智能辅助生成的，这改变了代码缺陷的数量和性质。
了解当今的威胁意味着了解每种威胁在软件供应链中的来源，而不仅仅是它最终造成的损害。
当今安全团队面临的主要网络威胁类型
各种网络威胁详解
1. 软件供应链中的恶意软件
恶意代码不再仅仅通过受感染的电子邮件附件传播。它越来越多地通过开源软件包、被入侵的 GitHub Action 或被篡改的构建产物传播。攻击者发布或劫持软件包，将后门和木马注入依赖项，并等待开发者在例行操作中引入这些程序。 install 命令。
这就是为什么软件供应链攻击已成为增长最快的威胁类型之一：它们利用了信任。开发者信任软件包仓库，就像信任自己的代码编辑器一样，而攻击者深谙此道。
2. 秘密泄露
密码、API密钥和令牌被硬编码到源代码、配置文件或 CI/CD 日志仍然是导致数据泄露最常见且最可预防的原因之一。一旦密钥泄露， commit即使泄露到私有存储库中，泄露的信息也会在版本历史记录中长期存在，即使没有人记得它的存在，泄露的秘密也经常在泄露几天后仍然有效。
3. 依赖性和开源风险
除了已知的 CVE 漏洞之外，此类别还包括专门针对开发人员（以及越来越多的 AI 编码助手）选择软件包方式的攻击模式：
- 注册近似域名发布名称与流行软件包极具欺骗性的恶意软件。
- 依赖混乱欺骗构建系统，使其拉取公共软件包而不是预期的内部软件包。
- 懒散蹲坐：注册一个 AI 编码助手凭空想象并推荐的软件包名称，因此“有用的”建议安装的是恶意软件而不是真正的库。
4. CI/CD 并建立 pipeline 攻击
Pipeline这些系统以机器速度运行，拥有较高的权限（通常权限范围不明确），并且使用非人类身份，这些身份很少像用户帐户那样受到审计。这种组合使它们成为有效的攻击目标：未经授权的代码注入、 依赖链滥用访问控制不足和构建工件受损是 NIST SP 800-204D 和 OWASP Top 10 等框架中明确列出的风险类别。 CI/CD 安全风险。一个被攻破的 GitHub Action 可以运行数千次。 pipeline在任何人注意到之前。
5. 基础设施即代码（IaC配置错误
Terraform、CloudFormation、Kubernetes 和 Helm 模板定义了基础设施的配置方式，这意味着恶意或粗心的命令可能会导致严重后果。 IaC 该文件不仅描述了一个错误；每次运行该模板时，它都会大规模地复制该错误。
6. 人工智能生成代码的风险
AI编码助手编写的生产代码比例越来越高，而这些代码的缺陷明显多于未经辅助编写的代码，包括身份验证和身份访问管理方面的问题。风险不在于AI工具本身，而在于AI辅助编写的代码发布速度远超大多数代码审查流程的设计承受能力。
7. AI代理和MCP层威胁
随着人工智能从自动补全发展到拥有工具访问权限的自主代理，一个新的威胁层面已经出现：提示注入、工具投毒（即代理被恶意工具描述欺骗，执行非预期操作）以及漏洞。 模型上下文协议 (MCP) 连接代理和真实系统的服务器。这一层对传统的应用安全和端点工具是不可见的，因为它存在于集成开发环境 (IDE) 和代理自身的开发环境中。cis离子生成，不在扫描文件中。
8. 内部威胁和维护者泄露
并非所有威胁都来自外部。维护者账户被盗用、未经授权的权限使用以及来自受信任贡献者的未经审核的更改，都会导致相当一部分安全漏洞，因此跟踪软件包所有权变更和维护者信誉与扫描代码同样重要。
这些类型网络威胁的共同点是
看看上面的列表，你会发现一个规律。这些类型的网络威胁并非八个互不相关的问题；它们是从五个层面观察的同一个攻击面。 SDLC开发者编写的代码、他们导入的依赖项、 pipeline构建和交付系统的组件、嵌入到工作流程中的人工智能模型和代理，以及开发者环境本身都可能成为攻击目标。攻击者无需攻破所有五层安全防护。通常，一层薄弱环节就足以构成威胁。正因如此，如果将这些安全防护视为孤立的类别，并为每个类别单独配备攻击工具，就会在它们之间留下安全漏洞。
从八个警报简化为一个优先级视图
西吉尼 Xygeni 的保护措施是通过单一平台实现的，它涵盖了所有五个层面的安全防护，而不是针对每种威胁类型分别构建不同的工具。 恶意软件防御 检测恶意软件包和 pipeline 实时篡改，包括尚未有已知特征的零日威胁，这是大多数扫描器无法提供的功能，因为它们依赖于与现有检测规则进行匹配。 机密安全 扫描超过 100 种类型的秘密信息，并在它们泄露之前将其拦截。 commit特德。 CI/CD 和 Build Security 硬化 pipeline防止未经授权的代码注入和不安全行为 IaC 命令。 开发人工智能 Xygeni 能够确保 AI 助手在 IDE 中直接编写代码时即可实现代码安全，无需添加任何提示或干扰开发人员的工作流程。 ASPM 层 它还会吸收第三方扫描器的结果，无论风险是由 Xygeni 还是您已经运行的工具发现的，都会应用相同的 AI 驱动的分类和优先级排序，因此整合可见性并不意味着要删除任何东西。
最终得到的是一个优先考虑的代码、依赖项、漏洞利用方式的视图。 pipeline与其让八个互不关联的警报争夺关注，不如整合人工智能工具和开发者环境。应对这类网络威胁的关键不在于为每一种新类别都添加一个工具，而在于弥合现有工具之间的差距。
常见问题解答
网络威胁和漏洞有什么区别？
漏洞是指系统存在的弱点，例如过时的依赖项或配置错误。 pipeline网络威胁是指实际试图利用这些漏洞的行为。软件可能存在成千上万个漏洞，却未受到任何威胁；或者，一个漏洞一旦被利用，就可能导致数据泄露。仅仅统计漏洞数量的安全团队会忽略哪些漏洞才是真正的攻击目标。
目前软件团队面临的最常见网络威胁类型是什么？
供应链攻击和机密泄露仍然是两个最常见的攻击入口，这主要是因为它们利用了开发人员的常规行为（例如安装软件包、 commit攻击者无需破解代码，只需利用可信的工作流程即可轻松入侵，而无需复杂的漏洞利用。
人工智能正在如何改变安全团队面临的网络威胁类型？
人工智能带来的威胁并非取代原有的威胁面，而是新增了两个威胁面。首先，人工智能生成的代码比未经辅助编写的代码存在更多缺陷。其次，人工智能编码助手和代理引入了全新的攻击模式，例如恶意抢注（恶意软件被植入到人工智能臆想的软件包名称下）以及针对拥有多级控制点（MCP）访问权限的人工智能代理的工具投毒攻击。这两种攻击都超出了传统应用安全工具的防御范围。
公司能否使用一种工具来防御所有这些类型的网络威胁？
单一用途的扫描器无法做到这一点，因为每种威胁类型（恶意软件、机密信息、依赖风险） pipeline 攻击、人工智能代码风险等通常对应不同的工具。弥合这一差距的是一个能够整合各个层面信息并优先处理所有层面发现结果的平台，而不是八个彼此孤立、缺乏共同上下文的警报。
