网络风险管理过去意味着修补审计发现的问题。这种方法现在已经行不通了。随着软件的更新换代，网络风险管理也变得越来越复杂。 pipeline随着网络安全日益复杂，如今又涵盖了人工智能生成的代码和人工智能编码代理，网络安全风险管理必须更早地介入到整个生命周期中。DevSecOps，即把开发、安全和运维嵌入到一个工作流程中，正是实现主动风险管理的最佳实践的关键所在。
本指南涵盖了DevSecOps最佳实践，这些实践旨在使主动式网络风险管理和网络安全风险管理在2026年协同运作：通过以下方式定制风险 SDLC 该阶段实现了自动化检测和优先级排序，考虑了人工智能生成的代码，并确保流程中人为因素的责任落实。这其中很多内容都建立在我们之前的讨论之上。 SafeDev Talk 节目：DevSecOps 中的主动风险管理.
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为什么主动网络安全风险管理至关重要？
部署后修复漏洞的成本可能远远高于在生命周期早期发现漏洞的成本，而且这种差距每年都在扩大。 pipelines 增加了更多活动部件：更多依赖关系，更多 pipeline 自动化，以及如今更多人工智能辅助和人工智能生成的代码，都发挥着重要作用。主动式网络风险管理能够在漏洞进入生产环境之前就将其解决，从而降低安全风险和修复成本。这正是网络安全风险管理的核心所在：及早发现，否则日后付出更大的代价。
DevOps中的安全 pipeline 不再是可选项，而是可持续、安全软件交付的基本要求，并且日益成为一项监管要求。任何值得采纳的DevSecOps最佳实践都以此为前提。
在每个阶段量身定制网络风险管理
风险在各个阶段并不相同。 SDLC有效的网络风险管理，以及更广泛意义上的有效网络安全风险管理，对每个阶段的处理方式都不同：
- 研发支持：泄露机密信息和不安全的编码实践，包括人工智能编码助手引入的模式。
- 之路依赖项、配置和第三方组件中的漏洞。
- 部署配置错误 基础架构即代码 （Terraform、Kubernetes、Helm）。
- 生产部门运行时漏洞利用和横向移动风险。
每个阶段都需要自己的控制系统，从 威胁建模 从设计阶段到生产环境中的运行时监控，全程遵循零信任原则。这种分阶段的方法是最常被引用的DevSecOps最佳实践之一，因为单一的、一刀切的控制措施会忽略大部分实际存在的风险。
威胁建模仍然是基石。 它在需求分析和设计阶段效果最佳，但在后续的集成甚至部署后阶段仍然具有价值。风险总可以后期缓解，只是等待的时间越长，成本就越高，而网络安全风险管理的目的正是为了降低这种成本曲线。
自动化：主动网络安全风险管理的支柱
现代扫描器能够发现远超任何团队手动处理能力的大量问题，这使得自动化成为主动式网络风险管理与长期积压式风险管理之间的关键区别。这正是DevSecOps最佳实践与网络安全风险管理最直接的交集所在，也是其背后的理念。 西吉尼 产品套件。
- 检测和优先级排序: 软件组成分析（SCA) 结合可达性分析和 EPSS（漏洞预测评分系统） 将原始漏洞数量转化为具有排名且可操作的列表。仅可达性分析就能显著减少误报，因为它能确认易受攻击的函数是否确实在您的代码中被调用，而不仅仅是存在于依赖项中。
- 跨工具的统一优先级：一个 ASPM (Application Security Posture Management) 该层应用相同的 AI 驱动的分类漏斗、可达性、可利用性、EPSS 和业务影响，涵盖来自原生扫描器和堆栈中已有的任何其他 AppSec 工具的发现，因此每次添加新扫描器时，优先级都不会重置。
- 整合与报告安全洞察需要触达开发人员的日常工作场景，无论是 IDE 插件、Jira 还是 Slack。上下文相关且易于访问的警报与精准的检测同等重要。
- 自动修复对于某些研究结果， 自动依赖项升级和人工智能生成的 pull requests 无需等待人工编写修复程序即可消除风险，前提是系统还能检查修复程序是否会引入破坏性变更。
新变量：人工智能生成的代码与代理风险
人工智能编码助手改变了网络风险管理项目中“主动式”措施的涵盖范围。独立基准测试，包括 Veracode 的 GenAI，都证实了这一点。 Code Security 报告发现，相当一部分人工智能生成的代码样本引入了常见的OWASP Top 10漏洞，且不同编程语言和漏洞类别的失败率差异显著。这种风险存在于任何后续扫描的上游，这意味着网络安全风险管理现在需要在人工智能生成的代码编写之时就对其进行监控，而不仅仅是在扫描之后。 commit特德。
同样的逻辑也适用于人工智能编码代理本身：即安装依赖项或修改代码的代理。 pipeline 配置需要像人类开发人员一样进行可达性、可利用性和来源检查，理想情况下，这些检查应该在同一个优先级流程中进行，而不是单独进行。这也是恶意软件风险和网络风险管理开始直接重叠的地方：人工智能编码助手有时会推荐不存在的软件包，而攻击者会提前注册这些名称，这种技术在“如何在人工智能辅助开发中避免恶意软件”一文中有更深入的探讨。将人工智能辅助开发视为一种新的方法。 SDLC 与其悄悄地将其并入“开发”阶段，不如将其视为一种新兴的 DevSecOps 最佳实践。
人为因素：协作和责任
工具的出现弥补了大部分差距，但人的因素对于网络风险管理和网络安全风险管理仍然至关重要：
- 教育服务提供商开发人员需要接受安全编码和设计方面的培训，而不仅仅是如何使用安全工具。正如一位嘉宾在 Xygeni 的 SafeDev Talk 节目中关于 DevSecOps 中主动风险管理的发言中所说，不了解安全设计的开发人员无法构建安全的系统。
- 问责自动化扫描器会生成冗长的漏洞列表。只有当团队了解每个漏洞背后的业务影响时，优先级排序才能真正发挥作用。敏捷团队通常会将 5% 到 10% 的迭代时间分配给安全工作，并将其融入现有的缺陷修复流程中，而不是作为单独的流程进行处理。
DevSecOps 有效网络风险管理的最佳实践
| 练习 | 这是什么意思 | 为什么重要 |
|---|---|---|
| 尽早嵌入安全措施 | 将安全融入到每一件事中 SDLC 从设计到部署的阶段 | 及早发现风险始终比部署后补救成本更低。 |
| 利用自动化 | 使用工具进行检测、优先级排序、报告和修复，而不仅仅是检测。 | 人工分诊已无法跟上现代扫描量的步伐。 |
| 统一不同工具的调查结果 | 在原生扫描器和第三方扫描器中应用一个基于人工智能的优先级排序层 | 碎片化的视角掩盖了涉及多种工具的风险。 |
| 考虑人工智能生成的代码 | 对人工智能辅助代码和人工智能代理行为应用相同的可达性和可利用性检查 | 人工智能生成的代码会以可衡量的、不容忽视的速度引入漏洞。 |
| 采用动态优先级排序 | 综合考虑可达性、可利用性、EPSS 和业务影响，对研究结果进行排序。 | 单凭严重程度并不能告诉你哪些漏洞真正可以被利用。 |
| 教育和赋能团队 | 对开发人员进行安全设计和编码方面的培训，而不仅仅是工具的使用。 | 工具的使用可以降低风险；而知识丰富的开发人员则可以减少风险发生的次数。 |
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本文的见解来源于我们在 SafeDev Talk 网络研讨会上的一次讨论。加入专家 方艾玛, 玛鲁达玛兰·古纳塞卡, 路易斯·加西亚和 耶稣广场 他们分享了将 DevSecOps 最佳实践集成到开发生命周期中的经验、挑战和策略。
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监管正成为一种强制功能
NIS2、DORA 和欧盟人工智能法案正在推动主动网络安全风险管理从最佳实践转变为合规要求，尤其是在第三方软件、漏洞披露和持续监控方面。那些已经基于可达性优先级排序和统一调查结果运行的项目，更有能力生成这些框架所要求的审计跟踪，因为证据是流程的副产品，而不是单独的报告工作。cise.
主动网络风险管理的未来
主动式网络风险管理，以及更广泛意义上的网络安全风险管理，不仅仅是一套工具。它需要技术、人员和实践的协同运作，以防止安全成为瓶颈。 pipeline随着人工智能生成的代码、人工智能编码代理以及更多第三方工具的加入，真正有效的程序是那些能够将所有发现整合到一个优先级模型中的程序，而不是为每个新的风险源维护一个单独的流程。归根结底，这正是DevSecOps最佳实践的意义所在。
常见问题解答
什么是主动式网络风险管理？
主动风险管理是指在漏洞和错误配置影响生产环境之前，通过威胁建模、自动化检测和优先级排序等方式来解决它们。 SDLC而不是依靠部署后审计来发现问题。
网络风险管理和网络安全风险管理有什么区别？
在实践中，这两个术语经常互换使用。网络风险管理有时被用作更广泛的商业术语，涵盖与技术相关的任何风险，而网络安全风险管理则特指在软件生命周期内降低此类风险的安全控制、威胁检测和优先级排序工作。
网络风险管理和DevSecOps有什么区别？
网络风险管理是一门更广泛的学科，它涵盖了识别、确定优先级和降低安全风险。DevSecOps 是一种运营模式，它将安全性嵌入到开发和运维工作流程中，使主动风险管理能够以现代技术的速度切实可行。 pipeline需要这样做。DevSecOps 最佳实践正是该模型日常实施的方式。
EPSS如何帮助进行网络安全风险管理？
EPSS（漏洞利用预测评分系统）根据漏洞实际被利用的可能性对其进行评分。结合可达性分析（检查代码中是否存在实际调用易受攻击函数的情况），EPSS 使团队能够根据实际风险而非仅仅根据严重性评分来确定优先级。
人工智能生成的代码是否会改变网络风险管理的工作方式？
是的。来自 Veracode 等供应商的基准测试发现，人工智能生成的代码会以相当高的频率引入 OWASP Top 10 漏洞。仅对人工编写的代码进行可达性和可利用性检查的程序会忽略越来越多的风险来源，这就是为什么人工智能感知检查正逐渐成为……的一部分。 standard DevSecOps 最佳实践。
