在软件开发和交付的动态和不断发展的环境中，DevOps 团队不断探索加强其 software supply chain security. 组织必须保持警惕并适应新出现的威胁。
软件供应链攻击 已 持续增长 HPMC胶囊 过去两年。根据 调查如 Capterra 的 61% 的受访者报告去年受到过攻击。 将来， 有多少组织会遭受攻击？Gartner 等分析师预测，到 2025 年， 全球 45% 的组织将遭受针对其软件供应链的攻击，比 3 年增加了 2021 倍
2024 年，主动应对新兴挑战并实施强大安全措施的组织将增强其软件供应链的弹性和安全性，使其能够抵御未来不断演变的威胁。
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更复杂的供应链攻击
随着组织在供应链安全方面的投资不断增加，攻击者也在不断改进他们的策略，其手段也变得更加复杂。有组织的犯罪集团将从事网络犯罪，尤其是网络犯罪，如网络勒索、网上银行诈骗和欺诈性赌博。这些团体可能会使用更成熟的网络犯罪即服务 (CaaS) 产品，与传统网络犯罪分子相比，他们表现出更少的犹豫。 供应链攻击，例如 软件篡改、假冒组件或易受攻击的依赖项将继续构成重大威胁。 攻击者可能会瞄准供应链中的薄弱环节，以获取未经授权的访问权限或引入恶意代码。有几个因素导致了这种趋势。
各组织正在大力投资应对措施，以阻止潜在的攻击。这种加强的安全态势虽然有益，但也挑战了恶意行为者的进化。为了绕过这些先进的防御措施，攻击者可能会设计出更复杂、更隐蔽的方法。防御者和攻击者之间众所周知的猫捉老鼠游戏确保了攻击技术不断进化，双方都力争超越对方。
网络威胁形势并不是静态的，而是动态的、不断发展的，因此会出现新的先进攻击技术。 随着网络安全研究人员发现并公布新的漏洞和攻击媒介，恶意行为者迅速适应，经常利用这些发现为自己谋利。诸如离地二进制 (LoLBins) 攻击之类的技术，即攻击者使用合法的系统工具进行恶意活动，是新兴创新方法的典型代表。由于这些先进技术能够与合法进程融合，因此检测和缓解难度特别大。
此外，在网络攻击中融入人工智能 (AI) 和自动化是一把双刃剑。虽然这些技术可以增强防御机制，但它们也为攻击者提供了复杂的工具来扩展和改进他们的行动。自动化机器人可以以闪电般的速度扫描大量代码存储库以查找漏洞，而人工智能驱动的恶意软件可以实时适应以逃避检测。 在恶意行为者的手中，人工智能和自动化的结合可能会导致快速、自适应和高效的攻击，甚至对最先进的防御系统也构成挑战。
缺乏供应链可见性
许多组织需要帮助来全面了解其软件供应链。缺乏可见性是指对整个供应链中组件、依赖关系和流程的流动了解和理解有限。这使得识别和缓解潜在风险或漏洞变得具有挑战性。
缺乏可见性会妨碍跟踪和监控软件组件的能力，从而难以确保供应链的每个部分都遵守安全规定 standard和政策。一旦发生安全事故，组织机构将很难隔离受损元素、评估漏洞程度并实施适当的补救措施。这会导致停机时间延长、成本增加和损害持续。
如果不全面了解 DevOps 团队的日常行为，组织可能无法识别异常和入侵或恶意活动的迹象。这种检测延迟可能会让攻击者在攻击被发现之前立足并造成进一步破坏。
2024 年，组织将需要投资提供端到端可视性的工具和流程使他们能够追踪和监控整个供应链中的零部件流动。
第三方风险管理
组织通常依赖第三方供应商和供应商提供软件供应链组件。然而，这种依赖可能会带来额外的风险。如果供应商遭遇安全漏洞或破坏其供应链，则可能对下游组织产生连锁反应。
在选择外部软件供应商时，风险管理始于全面的评估和尽职调查过程。 组织应根据安全实践、业绩记录、声誉和行业合规性来评估潜在供应商 standards. 此评估有助于识别优先考虑安全性并采取强有力措施保护软件供应链的供应商。
一旦与外部软件供应商合作，组织应该建立明确的合同协议，概述安全要求和期望。这些协议应涉及数据保护、漏洞管理、事件响应和遵守相关法规等领域。通过预先设定这些期望，组织可以为安全的软件供应链奠定基础。
风险管理是一个持续的过程，需要持续监控和审计外部软件供应商。组织应定期评估供应商的安全实践，执行漏洞扫描或构建完整性测试，并索取扩展文档等。 SBOM 确保符合商定的安全要求。定期审计有助于发现任何需要及时解决的潜在风险或弱点。
组织将实施自动化、有效和全面的风险管理方法来减轻与外部软件供应商相关的第三方风险并确保其软件生态系统的完整性。
内部威胁
内部威胁仍然是软件供应链面临的持续挑战。 这些威胁可能来自组织内的员工、承包商或其他值得信赖的个人恶意内部人员可能会通过多种方式故意引入漏洞或破坏供应链的完整性。
访问软件供应链的内部人员可能会将恶意代码插入到正在分发的组件或应用程序中。 这可能涉及引入执行未经授权操作的代码、破坏数据机密性或完整性，或允许外部攻击者进行未经授权的访问。检测和防止恶意代码的插入需要采取强有力的安全措施，例如代码审查、漏洞扫描和执行其他安全开发实践。
这种情况的一个特殊情况是后门。内部人员利用他们的知识和访问权限，可以在软件开发或更新过程中引入后门。一旦安装到位，这些后门就可以为攻击者（包括内部人员）提供对系统的持续访问权限，从而绕过 standard 身份验证机制。后门的隐秘性意味着它们可以在很长一段时间内不被发现，这给攻击者提供了充足的时间来窃取数据、部署其他恶意软件或进行其他恶意活动。
组织必须实施强大的访问控制、监控系统和员工意识计划，以减轻内部威胁。
新兴技术
采用云计算、物联网（IoT）和人工智能（AI）等新兴技术给软件供应链带来了新的挑战。 自动化和人工智能技术已经成为提高效率、生产力和安全性的有效工具。 然而，安全地集成这些技术并确保其在整个供应链中的完整性将带来重大挑战。人工智能应用广泛且有用，尽管人工智能最直接的应用是 software supply chain security 分别是优先排序和补救措施。
人工智能可以考虑漏洞的严重程度、漏洞被利用的可能性、对组织的潜在影响以及业务环境等一系列因素，为已识别的安全漏洞分配风险评分。通过利用机器学习算法，人工智能可以从历史数据中学习，并随着时间的推移调整其优先级排序方法。它使组织能够更有效地分配资源，将精力集中在解决对其软件系统构成最高风险的最关键漏洞上。
人工智能还有望提供智能补救建议。 通过分析历史数据、安全最佳实践和行业 standard人工智能可以建议适当的补救策略，例如代码更改、配置更新或安全补丁。这些建议可以帮助开发和安全团队做出明智的决定。cis并采取适当行动解决脆弱性。
从更广泛的角度来看，人工智能驱动的方法可以帮助组织优化资源分配，改善响应时间，并增强其软件系统抵御安全威胁的整体弹性。
与安全设计和默认安全趋势相一致的技术进步可能会减轻其中的一些威胁。 采用零信任架构可以通过限制对敏感数据和资源的访问来帮助限制供应链攻击的影响。自动化和人工智能 (AI) 的融合将在未来发挥关键作用 software supply chain security.
2024 年的主要挑战和预测及结论
2024 年，企业在保护其软件供应链方面将面临以下关键挑战：
- 更复杂的供应链攻击：攻击者将继续改进他们的策略，使用人工智能工具并利用云计算和物联网等新兴技术。
- 缺乏供应链可见性：组织需要全面了解其软件供应链，以识别和减轻潜在的风险和漏洞。
- 第三方风险管理：组织应该彻底评估和审查第三方供应商和供应商，以确保他们的安全实践与自己的安全实践一致。
- 内部威胁：组织需要实施强大的访问控制、监控系统和员工意识计划，以减轻内部威胁。
- 新兴技术：组织需要安全地集成新兴技术并确保其在整个供应链中的完整性。
积极应对这些挑战并实施强大安全措施的组织将能够更好地抵御软件供应链不断演变的威胁。通过投资可视性、风险管理和新兴技术，组织可以增强其弹性并保护其软件系统免受日益复杂的攻击。
