- Terminologi (A til D)
- AI-kapasitetskontroll
- AIOps
- Albumenteringer
- Eiendomsytelse
- Autokoder
- Tilbakepropagering
- Bayes teori
- Store data
- Chatbot: En nybegynnerveiledning
- Beregningstenkning
- Datamaskin syn
- Forvirringsmatrise
- Konvolusjonelle nevrale nettverk
- Cybersecurity
- Datastoff
- Datahistoriefortelling
- data Science
- Datavarehus
- Beslutningstre
- Deepfakes
- Dyp læring
- Dyp forsterkning læring
- DevOps
- DevSecOps
- Diffusjonsmodeller
- Digital tvilling
- Dimensjonsreduksjon
- Terminologi (E til K)
- Edge AI
- Følelse AI
- Ensemble læring
- Etisk hacking
- ETL
- Forklarbar AI
- Federert læring
- FinOps
- Generativ AI
- Generativ motstandernettverk
- Generativ vs. diskriminerende
- Gradientforsterkning
- Gradient Nedstigning
- Få-skudd læring
- Bildeklassifisering
- IT-drift (ITOps)
- Automatisering av hendelser
- Påvirkningsteknikk
- K-Betyr gruppering
- K-nærmeste naboer
- Terminologi (L til Q)
- Terminologi (R til Å)
AI 101
DevSecOps – Alt du trenger å vite
Publisert
1 år sidenon
By
Haziqa SajidInnholdsfortegnelse
I dagens fartsfylte, teknologidrevne verden er det ikke lenger nok å utvikle og distribuere programvareapplikasjoner. Med de raskt eskalerende og utviklende cybertruslene har sikkerhetsintegrasjon blitt en integrert del av utvikling og drift. Det er her DevSecOps går inn i rammen som en moderne metodikk som sikrer en sømløs og sikker programvarepipeline.
Ifølge 2022 Global DevSecOps av GitLab, rundt 40 % av IT-teamene følger DevSecOps-praksis, og over 75 % hevder at de kan finne og løse sikkerhetsrelaterte problemer tidligere i utviklingsprosessen.
Dette blogginnlegget vil dykke dypt inn i alt du trenger om DevSecOps, fra de grunnleggende prinsippene til de beste praksisene til DevSecOps.
Hva er DevSecOps?
DevSecOps er utviklingen av DevOps-praksisen, som integrerer sikkerhet som en kritisk komponent i alle viktige stadier av DevOps-pipelinen. Utviklingsteam planlegger, koder, bygger og tester programvareapplikasjonen, sikkerhetsteam sikrer at koden er fri for sårbarheter, mens driftsteam frigir, overvåker eller fikser eventuelle problemer som oppstår.
DevSecOps er et kulturskifte som oppmuntrer til samarbeid mellom utviklere, sikkerhetseksperter og driftsteam. For dette formål er alle teamene ansvarlige for å bringe høyhastighetssikkerhet til hele SDLC.
Hva er DevSecOps Pipeline?
DevSecOps handler om å integrere sikkerhet i hvert trinn av SDLC i stedet for å ta det som en ettertanke. Det er en kontinuerlig integrasjon og utvikling (CI/CD)-pipeline med integrert sikkerhetspraksis, inkludert skanning, trusselintelligens, policyhåndhevelse, statisk analyse og samsvarsvalidering. Ved å bygge inn sikkerhet i SDLC, sikrer DevSecOps at sikkerhetsrisikoer blir identifisert og adressert tidlig.
De kritiske stadiene i en DevSecOps-pipeline inkluderer:
1. Plan
På dette stadiet er trusselmodellen og policyene definert. Trusselmodellering innebærer å identifisere potensielle sikkerhetstrusler, evaluere deres potensielle innvirkning og formulere et robust veikart for løsning. Mens håndheving av strenge retningslinjer skisserer sikkerhetskravene og bransjestandardene som må oppfylles.
2. kode
Dette stadiet involverer bruk av IDE-plugins for å identifisere sikkerhetssårbarheter under kodingsprosessen. Mens du koder, kan verktøy som Code Sight oppdage potensielle sikkerhetsproblemer som bufferoverløp, injeksjonsfeil og feilaktig inndatavalidering. Dette målet om å integrere sikkerhet på dette stadiet er avgjørende for å identifisere og fikse sikkerhetshull i koden før den går nedstrøms.
3. Bygge
Under byggefasen blir koden gjennomgått, og avhengigheter sjekkes for sårbarheter. Avhengighetskontrollører [Software Composition Analysis (SCA)-verktøy] skanner tredjepartsbibliotekene og rammeverket som brukes i koden for kjente sårbarheter. Kodegjennomgangen er også et kritisk aspekt av byggefasen for å oppdage eventuelle sikkerhetsrelaterte problemer som kan ha blitt oversett i forrige fase.
4. Test
I DevSecOps-rammeverket er sikkerhetstesting den første forsvarslinjen mot alle cybertrusler og skjulte sårbarheter i kode. Verktøy for statisk, dynamisk og interaktiv applikasjonssikkerhetstesting (SAST/DAST/IAST) er de mest brukte automatiserte skannerne for å oppdage og fikse sikkerhetsproblemer.
DevSecOps er mer enn sikkerhetsskanning. Den inkluderer manuelle og automatiserte kodegjennomganger som en kritisk del av å fikse feil, smutthull og andre feil. I tillegg utføres en robust sikkerhetsvurdering og penetrasjonstesting for å eksponere infrastruktur for utviklende trusler fra den virkelige verden i et kontrollert miljø.
5. Utgivelse
På dette stadiet sørger ekspertene for at regulatoriske retningslinjer holdes intakt før den endelige utgivelsen. Gjennomsiktig gransking av applikasjonen og håndhevelse av retningslinjer sikrer at koden er i samsvar med de statlige regulatoriske retningslinjene, retningslinjene og standardene.
6. Utplassere
Under distribusjon brukes revisjonslogger for å spore eventuelle endringer som er gjort i systemet. Disse loggene hjelper også med å skalere rammeverkets sikkerhet ved å hjelpe eksperter med å identifisere sikkerhetsbrudd og oppdage uredelige aktiviteter. På dette stadiet er Dynamic Application Security Testing (DAST) omfattende implementert for å teste applikasjonen i kjøretidsmodus med sanntidsscenarier, eksponering, belastning og data.
7. operasjoner
I siste fase overvåkes systemet for potensielle trusler. Threat Intelligence er den moderne AI-drevne tilnærmingen for å oppdage selv mindre ondsinnet aktivitet og inntrengingsforsøk. Det inkluderer overvåking av nettverksinfrastrukturen for mistenkelige aktiviteter, oppdage potensielle inntrenging og formulere effektive svar deretter.
Verktøy for vellykket DevSecOps-implementering
Tabellen nedenfor gir deg et kort innblikk i ulike verktøy som brukes på avgjørende stadier av DevSecOps-pipelinen.
Tool | Scene | Beskrivelse | Sikkerhetsintegrasjon |
Kubernetes | Bygg og distribuer | En åpen kildekode-beholderorkestreringsplattform som effektiviserer distribusjon, skalering og administrasjon av beholderbaserte applikasjoner. |
|
Docker | Bygg, test og distribuer | En plattform som pakker og leverer applikasjoner som fleksible og isolerte beholdere ved hjelp av virtualisering på OS-nivå. |
|
Ansible | Drift | Et åpen kildekodeverktøy som automatiserer distribusjon og administrasjon av infrastruktur. |
|
Jenkins | Bygg, distribuer og test | En åpen kildekode-automatiseringsserver for å automatisere bygging, testing og distribusjon av moderne apper. |
|
GitLab | Planlegging, bygg, test og distribusjon | En nettbasert Git-repository manager for å hjelpe til med å administrere kildekode, spore problemer og strømlinjeforme utvikling og distribusjon av apper. |
|
Utfordringer og risikoer knyttet til DevSecOps
Nedenfor er de kritiske utfordringene organisasjoner står overfor når de tar i bruk en DevSecOps-kultur.
Kulturell motstand
Kulturell motstand er en av de største utfordringene ved implementering av DevSecOps. Tradisjonelle metoder øker risikoen for feil på grunn av mangel på åpenhet og samarbeid. Organisasjoner bør fremme en kultur for samarbeid, erfaring og kommunikasjon for å løse dette.
Kompleksiteten til moderne verktøy
DevSecOps innebærer bruk av ulike verktøy og teknologier, som kan være utfordrende å administrere i utgangspunktet. Dette kan føre til forsinkelser i de organisasjonsomfattende reformene for å omfavne DevSecOps fullt ut. For å løse dette bør organisasjoner forenkle sine verktøykjeder og prosesser ved å sette inn eksperter for å trene og utdanne interne team.
Utilstrekkelig sikkerhetspraksis
Utilstrekkelig sikkerhet kan føre til ulike risikoer, inkludert datainnbrudd, tap av kundetillit og kostnadsbyrder. Regelmessig sikkerhetstesting, trusselmodellering og samsvarsvalidering kan bidra til å identifisere sårbarheter og sikre at sikkerhet er innebygd i applikasjonsutviklingsprosessen.
DevSecOps revolusjonerer sikkerhetsstillingen for applikasjonsutvikling på skyen. Nye teknologier som serverløs databehandling og AI-drevet sikkerhetspraksis vil være de nye byggesteinene til DevSecOps i fremtiden.
Utforsk Unite.ai for å lære mer om en rekke trender og fremskritt i teknologibransjen.
Haziqa er en Data Scientist med lang erfaring i å skrive teknisk innhold for AI- og SaaS-selskaper.
Du kan kanskje like
Skalerbarhetsutfordringer i Microservices Architecture: A DevOps Perspective
AI i DevOps: Effektivisering av programvaredistribusjon og drift
Hvordan omformer AI økosystemet for programvareutvikling?
AI Development Lifecycle: Fullstendig sammenbrudd i 2023
Hva er Devops? (Utvikling og drift)
7 beste AI-programvareutviklingsverktøy