現代攻擊不再等到運作時才發動。它們從你的依賴項、建置腳本以及 pipelines.
因此，惡意軟體防護必須超越防毒軟體和終端工具的範疇。
如今的開發者面臨一項新的挑戰：確保免受惡意軟體的侵害。 之前 這段程式碼甚至可以編譯。傳統工具在感染後才做出反應，但最好的惡意軟體防護措施是在軟體供應鏈內部及早採取行動。
為什麼惡意軟體防護必須不斷發展
多年來，企業一直依賴防毒和終端安全解決方案來應對惡意軟體。然而，這些系統只能在威脅入侵系統後才能偵測到它們。
同時，攻擊者已將攻擊轉向上游。他們將惡意程式碼注入開源軟體包，將惡意負載隱藏在預先安裝腳本中，並進行入侵。 CI/CD pipelines.
根據 2024年FBI網路犯罪報告去年，網路犯罪造成的損失超過12.5億美元，其中軟體供應鏈攻擊急劇增加。英國國家網路安全中心（NCSC）也警告稱，目前三分之一的網路攻擊事件都涉及第三方組件或受損的依賴項。
這些數據證實了許多開發者早已懷疑的事：傳統的惡意軟體防護措施已經跟不上情勢了。
傳統惡意軟體防護的不足之處
傳統的惡意軟體防護工具依賴端點特徵碼、模式匹配或行為分析。雖然這些方法對基於檔案的惡意軟體有效，但卻無法防禦隱藏在建置系統和登錄中的程式碼級威脅。
例如，npm 和 PyPI 每天都會有成千上萬個新軟體包。其中許多包含混淆或偽造的程式碼。 惡意腳本 這些腳本偽裝成依賴項。一旦安裝，它們就能在部署之前竊取憑證、連接到遠端伺服器或註入後門。
因此，僅依靠運行時檢測只能提供部分惡意軟體防護。
相較之下，最佳的惡意軟體防護措施會更早啟動，分析依賴關係。 在它們進入你的環境之前。
日益增長的威脅背後的數據
軟體供應鏈攻擊事件的增加是顯而易見的，不容忽視。
近期研究揭示了開源生態系統和開發領域面臨的威脅情勢正以驚人的速度擴張。 pipelines.
- A 年成長650% 根據…的數據，上傳到 npm 和 PyPI 的惡意軟體包中存在此類問題。 arXiv 研究（2024）.
- 將近 2024年所有資料外洩事件的30% 涉及第三方組件或外部供應商，取決於 2024 年 ENISA 威脅態勢.
- 这 MITRE ATT&CK 框架 識別出超過 100種不同的技術 與軟體供應鏈安全漏洞相關的問題，包括依賴關係混亂和憑證被盜。
這些發現共同表明，惡意軟體不再僅僅針對終端設備。
相反，它會透過受信任的依賴項傳播，構建 pipeline秒，並 CI/CD 環境。
這就是為什麼組織需要 防範惡意軟體 這要從源頭開始，在任何被竄改的軟體包到達生產環境之前就加以防範。
傳統惡意軟體防護與現代 DevSecOps 惡意軟體防護
| 方面 | 傳統惡意軟體防護 | 現代DevSecOps惡意軟體防護 |
|---|---|---|
| 範圍 | 專注於終端設備和用戶設備。 | 保護從程式碼到雲端的整個軟體供應鏈。 |
| 偵測時序 | 被動式－在感染或執行後辨識威脅。 | 主動防禦－在建置或部署之前偵測並阻止惡意軟體。 |
| 檢測方法 | 依賴特徵碼和已知的威脅模式。 | 利用行為和上下文感知分析依賴關係和程式碼。 |
| 整合 | 獨立工具，通常位於開發人員工作流程之外。 | 無縫集成 CI/CD GitHub、GitLab、Jenkins 和 Azure DevOps 等工具。 |
| 保障範圍 | 僅限於裝置和檔案上的已知惡意軟體。 | 擴展到原始碼、開源軟體包、容器和 pipelines. |
| 響應時間 | 取決於手動更新和防毒軟體特徵庫。 | 提供即時警報並自動攔截可疑包裹。 |
| 誤報 | 高——經常產生吵雜且重複的警報。 | 透過可利用性和可及性分析進行減少。 |
| 自動化 | 需要進行人工調查和補救。 | 包括自動修復、預警和依賴防火牆。 |
| 能見度 | 側重於終端，缺乏建構可追溯性。 | 提供完整的可追溯性 SBOMs、出處和證明。 |
| 最適合 | 事故後控制和設定級防禦。 | 在開發和交付過程中持續提供惡意軟體防護 pipelines. |
最佳惡意軟體防護應包含哪些內容？
現代開發團隊需要 一流的惡意軟體防護 它能夠適應當今軟體的建構方式。
為了確保安全，防禦必須儘早開始，並阻止惡意程式碼進入。 pipeline 在所有。
總之， 有效的惡意軟體防護 著重預防而非因應。
一個完整的解決方案應該包含多個相互關聯的防禦層：
- 實時掃描 開源註冊表（如 npm、PyPI、Maven 和 NuGet）在威脅擴散之前就將其攔截。
- 預警系統 它會持續監控這些註冊表，並在零時差惡意軟體出現的第一時間檢測到它，在受感染的軟體包到達團隊環境之前發出警報。
- 依賴防火牆 它可以自動阻止或隔離可疑組件，從而減少人工檢查的需要。
- 異常檢測 橫過 CI/CD 以及 SCM 系統有助於識別建置過程中出現的異常行為或意外的檔案變更。
- 合作者和出版商分析 偵測維護人員的突然變更或可能注入惡意程式碼的被劫持帳戶。
- 持續政策執行 在不減慢開發速度的前提下，保持合規性和一致性。
漏洞數量的不斷增加顯示了這些保護措施的重要性。
根據 國家漏洞數據庫 (NVD)超過 2024 年報告了 29,000 例新的 CVE 病例，創歷史新高。
這種持續成長凸顯了威脅演進的速度之快，以及為什麼開發人員需要將多層防禦直接建置到他們的工作流程中。
這些功能共同確保惡意軟體防護覆蓋從程式碼到雲端的每個階段，從而降低風險、提高可見度並保持安全。 pipeline很乾淨。
Xygeni 的方法：為 DevOps 提供主動式惡意軟體防護
Xygeni 將現代化惡意軟體防護技術直接引入開發流程。
它無需在建置完成後等待警報，即可即時偵測並阻止原始程式碼、依賴項和元件中的威脅。 CI/CD pipelines.
這種積極主動的設計有助於團隊保持環境清潔，而不會減慢交付速度。
以下是 Xygeni 如何保持您的 pipeline安全：
- 持續監控每天追蹤數千個新包裹，並在可疑行為進入生產環境之前將其標記出來。
- 預警系統：提供有關開源註冊表中發布的零時差惡意軟體的早期警報，使團隊有時間立即回應。
- 自動化防禦：自動隔離或阻止有風險的依賴項，以防止建置污染。
- 異常檢測監視工作流程中意外的檔案變更、隱藏的腳本或執行遠端命令的嘗試。
- 合作者聲譽追蹤： 監控維護者身分和發布模式，以偵測虛假或被劫持的發布者帳戶。
因為 Xygeni 可以與諸如…之類的平台無縫整合。 GitHub上, GitLab詹金斯和 到位桶團隊無需額外設定或複雜配置即可獲得持續的惡意軟體防護。
它會在背景靜默地處理偵測和阻止操作，因此開發人員可以專注於編寫程式碼。
這樣一來，Xygeni 不僅能提供即時防禦，還能提供針對現代軟體實際建構方式而設計的最佳惡意軟體防護。
開發者如何從主動防護中受益
對於開發者而言，差異顯而易見。傳統工具往往會減慢建置速度或導致資源佔用過高。 dashboard存在誤報。然而，Xygeni 化繁為簡 並提供最重要的細節。
- 減少誤報，產生更清晰的報告。
- 內部即時回饋 pull requests.
- 持續實現軟體供應鏈的透明度。
- 無需人工檢查的自動化惡意軟體防護。
此外，這種工作流程能夠增強人們對每次發布的信心。
開發人員可以專注於程式碼，而安全團隊則可以獲得全面的安全保障，減少干擾。
加強惡意軟體防護的最佳實踐
即使是最好的惡意軟體防護措施，如果與強大的 DevSecOps 實踐相結合，效果也會更好。
例如，以下步驟可以讓您的環境更安全、更可靠：
- 保持依賴項更新並鎖定到可信任版本。
- 部署前掃描所有工件和容器。
- 在你的工作中運用最小特權原則 CI/CD pipelines.
- 使用 SBOMs（軟體物料清單）以實現完全可見性。
- 於 YouTube 觀看 commit 歷史記錄和出版商活動的變化。
- 培訓團隊儘早識別供應鏈風險。
同時，整合 Xygeni 等工具有助於將這些最佳實踐轉化為自動化流程。 guardrails 而不是手動操作。
簡而言之，它簡化了防護措施，同時加強了防禦。
結論：建構抵禦惡意軟體的軟體供應鏈
惡意軟體不斷演變，因此，您的防禦措施也必須隨之演變。
僅僅保護終端已經遠遠不夠了。團隊需要更早從程式碼、相依性等層面開始的惡意軟體防護。 pipeline這是軟體真正開始的地方。
在這個階段專注於安全性，可以讓開發人員獲得更好的可見度和更快的回饋。因此，風險在影響生產環境或使用者之前就能有效降低。
Xygeni 結合了即時掃描、早期預警和自動攔截功能，在不減慢開發速度的情況下，提供持續的惡意軟體防護。
這種積極主動的方法使團隊能夠專注於構建，同時確保免受每個程式碼庫和建置過程中隱藏的威脅。 pipeline.
簡而言之，最好的惡意軟體防護就是在攻擊開始之前就發揮作用的防護，它可以幫助你從被動防禦轉向主動安全，並使你的軟體供應鏈始終領先一步。
