- Terminologi (A till D)
- AI-kapacitetskontroll
- AI Ops
- Albumentationer
- Tillgångsprestanda
- Autokodare
- backpropagation
- Bayes sats
- Stora data
- Chatbot: En nybörjarguide
- Beräkningstänkande
- Datorsyn
- Förvirringsmatris
- Konventionella nervnätverk
- Cybersäkerhet
- Datatyg
- Databerättelse
- Data Science
- Datalagring
- Beslutsträd
- Deepfakes
- Deep Learning
- Deep Armering Learning
- devops
- DevSecOps
- Diffusionsmodeller
- Digital tvilling
- Dimensionalitetsminskning
- Terminologi (E till K)
- Edge AI
- Emotion AI
- Ensemble Learning
- Etiskt hackande
- ETL
- Förklarbar AI
- Federerat lärande
- FinOps
- Generativ AI
- Generativt Adversarial Network
- Generativ vs. diskriminerande
- Gradientförstärkning
- Gradient härkomst
- Få-Shot Learning
- Bildklassificering
- IT-drift (ITOps)
- Incidentautomation
- Influence Engineering
- K-Means Clustering
- K-närmaste grannar
- Terminologi (L till Q)
- Terminologi (R till Ö)
AI 101
DevSecOps – Allt du behöver veta
publicerade
1 år sedanon
By
Haziqa SajidInnehållsförteckning
I dagens snabba, teknikdrivna värld räcker det inte längre med att utveckla och distribuera mjukvaruapplikationer. Med de snabbt eskalerande och utvecklande cyberhoten har säkerhetsintegration blivit en integrerad del av utveckling och drift. Det är här DevSecOps kommer in i ramen som en modern metod som säkerställer en sömlös och säker mjukvarupipeline.
Enligt 2022 Global DevSecOps av GitLab, omkring 40 % av IT-teamen följer DevSecOps praxis, och över 75 % hävdar att de kan hitta och lösa säkerhetsrelaterade problem tidigare i utvecklingsprocessen.
Det här blogginlägget kommer att dyka djupt in i allt du behöver om DevSecOps, från dess grundläggande principer till de bästa metoderna för DevSecOps.
Vad är DevSecOps?
DevSecOps är utvecklingen av DevOps-praxis, som integrerar säkerhet som en kritisk komponent i alla nyckelstadier av DevOps-pipelinen. Utvecklingsteam planerar, kodar, bygger och testar mjukvaruapplikationen, säkerhetsteam ser till att koden är fri från sårbarheter, medan Operations-team släpper, övervakar eller fixar eventuella problem som uppstår.
DevSecOps är ett kulturskifte som uppmuntrar samarbete mellan utvecklare, säkerhetspersonal och driftsteam. För detta ändamål är alla team ansvariga för att föra höghastighetssäkerhet till hela SDLC.
Vad är DevSecOps Pipeline?
DevSecOps handlar om att integrera säkerhet i varje steg av SDLC snarare än att ta det som en eftertanke. Det är en pipeline för kontinuerlig integration och utveckling (CI/CD) med integrerade säkerhetsrutiner, inklusive skanning, hotintelligens, policytillämpning, statisk analys och efterlevnadsvalidering. Genom att bädda in säkerhet i SDLC säkerställer DevSecOps att säkerhetsrisker identifieras och åtgärdas tidigt.
De kritiska stadierna i en DevSecOps pipeline inkluderar:
1. Planen
I detta skede definieras hotmodellen och policyerna. Hotmodellering innebär att identifiera potentiella säkerhetshot, utvärdera deras potentiella inverkan och att formulera en robust färdplan för lösning. Genom att upprätthålla strikta policyer beskrivs säkerhetskraven och industristandarder som måste uppfyllas.
2. kod
Detta steg involverar användning av IDE-plugins för att identifiera säkerhetsbrister under kodningsprocessen. När du kodar kan verktyg som Code Sight upptäcka potentiella säkerhetsproblem som buffertspill, injektionsfel och felaktig indatavalidering. Detta mål att integrera säkerhet i detta skede är avgörande för att identifiera och åtgärda säkerhetsluckor i koden innan den går nedströms.
3. Bygga
Under byggskedet granskas koden och beroenden kontrolleras för sårbarheter. Beroendekontroller [Software Composition Analysis (SCA)-verktyg] skannar tredje parts bibliotek och ramverk som används i koden för kända sårbarheter. Kodgranskningen är också en kritisk aspekt av byggstadiet för att upptäcka eventuella säkerhetsrelaterade problem som kan ha förbisetts i föregående steg.
4. Test
I ramverket DevSecOps är säkerhetstestning den första försvarslinjen mot alla cyberhot och dolda sårbarheter i kod. Verktygen för statisk, dynamisk och interaktiv applikationssäkerhetstestning (SAST/DAST/IAST) är de mest använda automatiska skannrarna för att upptäcka och åtgärda säkerhetsproblem.
DevSecOps är mer än säkerhetsskanning. Den inkluderar manuella och automatiserade kodgranskningar som en kritisk del av att åtgärda buggar, kryphål och andra fel. Dessutom utförs en robust säkerhetsbedömning och penetrationstester för att exponera infrastrukturen för växande verkliga hot i en kontrollerad miljö.
5. Släpp
I detta skede ser experterna till att regleringspolicyn hålls intakt innan den slutliga releasen. Genomskinlig granskning av tillämpningen och policytillämpningen säkerställer att koden överensstämmer med de statligt antagna regleringsriktlinjerna, policyerna och standarderna.
6. Installera
Under driftsättningen används granskningsloggar för att spåra alla ändringar som görs i systemet. Dessa loggar hjälper också till att skala ramverkets säkerhet genom att hjälpa experter att identifiera säkerhetsintrång och upptäcka bedrägliga aktiviteter. I detta skede är Dynamic Application Security Testing (DAST) omfattande implementerat för att testa applikationen i körtidsläge med realtidsscenarier, exponering, belastning och data.
7. Operationer
I slutskedet övervakas systemet för potentiella hot. Threat Intelligence är den moderna AI-drivna metoden för att upptäcka även mindre skadlig aktivitet och intrångsförsök. Det inkluderar att övervaka nätverksinfrastrukturen för misstänkta aktiviteter, upptäcka potentiella intrång och formulera effektiva svar därefter.
Verktyg för framgångsrik implementering av DevSecOps
Tabellen nedan ger dig en kort inblick i olika verktyg som används i avgörande skeden av DevSecOps pipeline.
Verktyget | Etapp | Beskrivning | Säkerhetsintegration |
Kubernetes | Bygg & distribuera | En containerorkestreringsplattform med öppen källkod som effektiviserar distribution, skalning och hantering av containeriserade applikationer. |
|
Hamnarbetare | Bygg, testa och distribuera | En plattform som paketerar och levererar applikationer som flexibla och isolerade behållare genom virtualisering på OS-nivå. |
|
Ansible | Verksamhet | Ett verktyg med öppen källkod som automatiserar driftsättning och hantering av infrastruktur. |
|
Jenkins | Bygg, distribuera och testa | En automationsserver med öppen källkod för att automatisera moderna appars konstruktion, testning och driftsättning. |
|
GitLab | Planera, bygga, testa och implementera | En webbaserad Git-förvarshanterare för att hjälpa till att hantera källkod, spåra problem och effektivisera utvecklingen och distributionen av appar. |
|
Utmaningar och risker förknippade med DevSecOps
Nedan är de kritiska utmaningarna som organisationer står inför när de antar en DevSecOps-kultur.
Kulturellt motstånd
Kulturellt motstånd är en av de största utmaningarna vid implementering av DevSecOps. Traditionella metoder ökar riskerna för misslyckanden på grund av bristen på transparens och samverkan. Organisationer bör främja en kultur av samarbete, erfarenhet och kommunikation för att hantera detta.
Moderna verktygs komplexitet
DevSecOps involverar användning av olika verktyg och teknologier, vilket kan vara utmanande att hantera initialt. Detta kan leda till förseningar i de organisationsomfattande reformerna för att omfatta DevSecOps fullt ut. För att hantera detta bör organisationer förenkla sina verktygskedjor och processer genom att anlita experter för att utbilda och utbilda interna team.
Otillräckliga säkerhetsrutiner
Otillräcklig säkerhet kan leda till olika risker, inklusive dataintrång, förlust av kundernas förtroende och kostnadsbördor. Regelbundna säkerhetstester, hotmodellering och efterlevnadsvalidering kan hjälpa till att identifiera sårbarheter och säkerställa att säkerheten är inbyggd i applikationsutvecklingsprocessen.
DevSecOps revolutionerar säkerhetsställningen för applikationsutveckling i molnet. Nya teknologier som serverlös datoranvändning och AI-driven säkerhetspraxis kommer att vara de nya byggstenarna för DevSecOps i framtiden.
Utforska Unite.ai för att lära dig mer om en rad trender och framsteg inom teknikbranschen.
Haziqa är en Data Scientist med lång erfarenhet av att skriva tekniskt innehåll för AI- och SaaS-företag.
Du må gilla
Skalbarhetsutmaningar i Microservices Architecture: A DevOps Perspective
AI i DevOps: Effektivisering av programvarudistribution och drift
Hur omformar AI ekosystemet för mjukvaruutveckling?
AI Development Lifecycle: Fullständig uppdelning 2023
Vad är Devops? (Utveckling och drift)
7 bästa AI-programvaruutvecklingsverktyg