網路風險管理過去意味著修補審計發現的問題。這種方法現在已經行不通了。隨著軟體的更新換代，網路風險管理也變得越來越複雜。 pipeline隨著網路安全日益複雜，如今又涵蓋了人工智慧生成的程式碼和人工智慧編碼代理，網路安全風險管理必須更早介入到整個生命週期中。 DevSecOps，也就是把開發、安全和維運嵌入到一個工作流程中，正是實現主動風險管理的最佳實踐的關鍵所在。
本指南涵蓋了DevSecOps最佳實踐，這些實踐旨在使主動式網路風險管理和網路安全風險管理在2026年協同運作：透過以下方式客製化風險 SDLC 此階段實現了自動化檢測和優先排序，考慮了人工智慧產生的程式碼，並確保流程中人為因素的責任落實。這其中很多內容都建立在我們之前的討論之上。 SafeDev Talk 節目：DevSecOps 中的主動風險管理.
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為什麼主動式網路安全風險管理至關重要？
部署後修復漏洞的成本可能遠高於在生命週期早期發現漏洞的成本，而且這種差距每年都在擴大。 pipelines 增加了更多活動部件：更多依賴關係，更多 pipeline 自動化，以及如今更多人工智慧輔助和人工智慧產生的程式碼，都發揮著重要作用。主動式網路風險管理能夠在漏洞進入生產環境之前就將其解決，從而降低安全風險和修復成本。這正是網路安全風險管理的核心所在：及早發現，否則日後付出更大的代價。
DevOps中的安全 pipeline 不再是可選項，而是可持續、安全軟體交付的基本要求，並且日益成為一項監管要求。任何值得採納的DevSecOps最佳實務都以此為前提。
在每個階段客製化網路風險管理
風險在各階段並不相同。 SDLC有效的網路風險管理，以及更廣義的有效網路安全風險管理，對每個階段的處理方式都不同：
- 技術開發：洩漏機密資訊和不安全的編碼實踐，包括人工智慧編碼助理引入的模式。
- 整合依賴項、配置和第三方元件中的漏洞。
- 部署配置錯誤 基礎架構即代碼 （Terraform、Kubernetes、Helm）。
- 製作運行時漏洞利用和橫向移動風險。
每個階段都需要自己的控制系統，從 威脅建模 從設計階段到生產環境中的執行時間監控，全程遵循零信任原則。這種分階段的方法是最常被引用的DevSecOps最佳實踐之一，因為單一的、一刀切的控制措施會忽略大部分實際存在的風險。
威脅建模仍然是基石。 它在需求分析和設計階段效果最佳，但在後續的整合甚至部署後階段仍然具有價值。風險總是能在後期緩解，只是等待的時間越長，成本就越高，而網路安全風險管理的目的正是為了降低這種成本曲線。
自動化：主動式網路安全風險管理的基石
現代掃描器能夠發現遠超過任何團隊手動處理能力的大量問題，這使得自動化成為主動式網路風險管理與長期積壓式風險管理之間的關鍵區別。這正是DevSecOps最佳實踐與網路安全風險管理最直接的交集所在，也是背後的理念。 Xygeni 產品套件。
- 檢測和優先排序: 軟體成分分析（SCA) 結合可達性分析和 EPSS（漏洞預測評分系統） 將原始漏洞數量轉換為具有排名且可操作的清單。僅可達性分析就能顯著減少誤報，因為它能確認易受攻擊的函數是否確實在您的程式碼中被調用，而不僅僅是存在於依賴項中。
- 跨工具的統一優先級：一個 ASPM (Application Security Posture Management) 該層應用相同的 AI 驅動的分類漏斗、可及性、可利用性、EPSS 和業務影響，涵蓋來自原生掃描器和堆疊中已有的任何其他 AppSec 工具的發現，因此每次新增掃描器時，優先順序都不會重設。
- 整合與報告安全洞察需要觸達開發人員的日常工作場景，無論是 IDE 外掛程式、Jira 或 Slack。上下文相關且易於存取的警報與精準的檢測同等重要。
- 自動化修復對於某些研究結果， 自動依賴項升級和人工智慧生成的 pull requests 無需等待手動編寫修復程序即可消除風險，前提是系統還會檢查修復程式是否會引入破壞性變更。
新變數：人工智慧產生的程式碼與代理風險
人工智慧編碼助理改變了網路風險管理專案中「主動式」措施的涵蓋範圍。獨立基準測試，包括 Veracode 的 GenAI，都證實了這一點。 Code Security 報告發現，相當一部分人工智慧產生的程式碼樣本引入了常見的OWASP Top 10漏洞，且不同程式語言和漏洞類別的失敗率差異顯著。這種風險存在於任何後續掃描的上游，這意味著網路安全風險管理現在需要在人工智慧生成的程式碼編寫之時就對其進行監控，而不僅僅是在掃描之後。 commit特德。
同樣的邏輯也適用於人工智慧編碼代理本身：即安裝依賴項或修改程式碼的代理。 pipeline 配置需要像人類開發人員一樣進行可及性、可利用性和來源檢查，理想情況下，這些檢查應該在同一個優先流程中進行，而不是單獨進行。這也是惡意軟體風險和網路風險管理開始直接重疊的地方：人工智慧編碼助手有時會推薦不存在的軟體包，而攻擊者會提前註冊這些名稱，這種技術在「如何在人工智慧輔助開發中避免惡意軟體」一文中有更深入的探討。將人工智慧輔助開發視為一種新的方法。 SDLC 與其悄悄地將其併入「開發」階段，不如將其視為一種新興的 DevSecOps 最佳實踐。
人為因素：協作與責任
工具的出現彌補了大部分差距，但人的因素對於網路風險管理和網路安全風險管理仍然至關重要：
- 教育服務提供商開發人員需要接受安全編碼和設計的培訓，而不僅僅是如何使用安全工具。正如一位嘉賓在 Xygeni 的 SafeDev Talk 節目中關於 DevSecOps 中主動風險管理的發言中所說，不了解安全設計的開發人員無法建立安全的系統。
- 信任、託付自動化掃描器會產生冗長的漏洞清單。只有當團隊了解每個漏洞背後的業務影響時，優先順序才能真正發揮作用。敏捷團隊通常會將 5% 到 10% 的迭代時間分配給安全性工作，並將其融入現有的缺陷修復流程中，而不是作為單獨的流程進行處理。
DevSecOps最佳實踐，協助有效網路風險管理
| 練習 | 這是什麼意思 | 為什麼重要 |
|---|---|---|
| 儘早嵌入安全措施 | 將安全融入每一件事中 SDLC 從設計到部署的階段 | 及早發現風險始終比部署後補救成本更低。 |
| 利用自動化 | 使用工具進行檢測、優先排序、報告和修復，而不僅僅是檢測。 | 人工分診已無法跟上現代掃描量的腳步。 |
| 統一不同工具的調查結果 | 在原生掃描器和第三方掃描器中應用一個基於人工智慧的優先排序層 | 碎片化的視角掩蓋了涉及多種工具的風險。 |
| 考慮人工智慧產生的程式碼 | 對人工智慧輔助程式碼和人工智慧代理行為應用相同的可及性和可利用性檢查 | 人工智慧產生的程式碼會以可衡量的、不容忽視的速度引入漏洞。 |
| 採用動態優先排序 | 綜合考慮可及性、可利用性、EPSS 和業務影響，對研究結果進行排序。 | 單憑嚴重程度並不能告訴你哪些漏洞真正可以被利用。 |
| 教育與賦能團隊 | 對開發人員進行安全設計和編碼方面的培訓，而不僅僅是工具的使用。 | 工具的使用可以降低風險；而知識豐富的開發人員則可以減少風險發生的次數。 |
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本文的靈感來自我們 SafeDev Talk 網路研討會上的一次討論。歡迎加入我們，與專家一起探討。 方艾瑪, 馬魯達瑪蘭·古納塞卡蘭, 路易斯·加西亞以及 耶穌廣場 他們將分享在開發生命週期中整合 DevSecOps 最佳實踐的經驗、挑戰和策略。
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監管正成為一種強制功能
NIS2、DORA 和歐盟人工智慧法案正在推動主動網路安全風險管理從最佳實踐轉變為合規要求，尤其是在第三方軟體、漏洞揭露和持續監控方面。那些已經基於可達性優先級排序和統一調查結果運行的項目，更有能力生成這些框架所要求的審計跟踪，因為證據是流程的副產品，而不是單獨的報告工作。cise.
主動網路風險管理的未來
主動式網路風險管理，以及更廣義的網路安全風險管理，不僅僅是一套工具。它需要技術、人員和實踐的協同運作，以防止安全成為瓶頸。 pipeline隨著人工智慧生成的程式碼、人工智慧編碼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夠將所有發現整合到一個優先級模型中的程序，而不是為每個新的風險源維護一個單獨的流程。歸根究底，這正是DevSecOps最佳實踐的意義所在。
常見問題
什麼是主動式網路風險管理？
主動風險管理是指在漏洞和錯誤配置影響生產環境之前，透過威脅建模、自動化偵測和優先排序等方式來解決它們。 SDLC而不是依靠部署後審計來發現問題。
網路風險管理和網路安全風險管理有什麼不同？
在實踐中，這兩個術語經常互換使用。網路風險管理有時被用作更廣泛的商業術語，涵蓋與技術相關的任何風險，而網路安全風險管理則特別指在軟體生命週期內降低此類風險的安全控制、威脅偵測和優先排序工作。
網路風險管理和DevSecOps有什麼差別？
網路風險管理是一門更廣泛的學科，它涵蓋了識別、確定優先事項和降低安全風險。 DevSecOps 是一種營運模式，它將安全性嵌入到開發和維運工作流程中，使主動風險管理能夠以現代技術的速度切實可行。 pipeline需要這樣做。 DevSecOps 最佳實踐正是該模型日常實施的方式。
EPSS如何協助網路安全風險管理？
EPSS（漏洞利用預測評分系統）根據漏洞實際被利用的可能性對其進行評分。結合可達性分析（檢查程式碼中是否存在實際呼叫易受攻擊函數的情況），EPSS 使團隊能夠根據實際風險而非僅根據嚴重性評分來確定優先順序。
人工智慧產生的程式碼是否會改變網路風險管理的工作方式？
是的。來自 Veracode 等供應商的基準測試發現，人工智慧產生的程式碼會以相當高的頻率引入 OWASP Top 10 漏洞。僅對人工編寫的程式碼進行可及性和可利用性檢查的程式會忽略越來越多的風險來源，這就是為什麼人工智慧感知檢查正逐漸成為…的一部分。 standard DevSecOps最佳實踐。
