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          EEPW首頁(yè) > 安全與國(guó)防 > 業(yè)界動(dòng)態(tài) > JFrog全球軟件供應(yīng)鏈發(fā)展報(bào)告指出,大多數(shù)被評(píng)為“嚴(yán)重”的漏洞評(píng)級(jí)具有誤導(dǎo)性

          JFrog全球軟件供應(yīng)鏈發(fā)展報(bào)告指出,大多數(shù)被評(píng)為“嚴(yán)重”的漏洞評(píng)級(jí)具有誤導(dǎo)性

          —— 74%被列為“高”或“嚴(yán)重”的CVSS評(píng)級(jí)在大多數(shù)常見(jiàn)情況下并不適用,但有60%的安全和開發(fā)團(tuán)隊(duì)仍花費(fèi)25%的時(shí)間修復(fù)這些漏洞
          作者: 時(shí)間:2024-05-21 來(lái)源:EEPW 收藏

          流式軟件公司、 平臺(tái)的締造者近日發(fā)布了其 《2024年全球發(fā)展報(bào)告》的調(diào)查結(jié)果,指出了新興的發(fā)展趨勢(shì)、行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)以及保障企業(yè)安全的最佳實(shí)踐案例。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/202405/459005.htm

          首席技術(shù)官兼聯(lián)合創(chuàng)始人Yoav Landman表示:“軟件安全領(lǐng)域變幻莫測(cè),全球的 DevSecOps 團(tuán)隊(duì)都在探索前行,在 AI 迅速普及的時(shí)代,更需要?jiǎng)?chuàng)新來(lái)滿足需求。我們的數(shù)據(jù)涵蓋了迅速發(fā)展的軟件生態(tài)系統(tǒng),為安全和開發(fā)組織提供了一個(gè)更為全面的介紹,包括值得關(guān)注的 CVE 評(píng)級(jí)錯(cuò)誤、使用生成式AI進(jìn)行編碼所帶來(lái)的安全影響相關(guān)洞察、允許組織用于開發(fā)的高風(fēng)險(xiǎn)軟件包等信息,以便相關(guān)人員做出更明智的決策?!?/p>

          研究結(jié)果亮點(diǎn)

          JFrog 的《2024年全球軟件供應(yīng)鏈發(fā)展報(bào)告》結(jié)合了超過(guò)7000家企業(yè)的JFrog Artifactory開發(fā)者使用數(shù)據(jù)、JFrog安全研究團(tuán)隊(duì)原創(chuàng)的CVE分析、以及委托第三方對(duì)全球1200名技術(shù)專業(yè)人士進(jìn)行的調(diào)查數(shù)據(jù),旨在為快速發(fā)展的軟件供應(yīng)鏈領(lǐng)域提供信息參考。主要研究結(jié)果包括:

          ●   并非所有CVE都如表面所見(jiàn):傳統(tǒng)的CVSS評(píng)級(jí)僅關(guān)注利用的嚴(yán)重性,而非其被利用的可能性,后者需要結(jié)合具體情境才能做出有效的評(píng)估。JFrog安全研究團(tuán)隊(duì)在分析了2023年發(fā)現(xiàn)的212個(gè)高知名度CVE后,平均將85%的“嚴(yán)重”CVE和73%的“高危”CVE的重要性評(píng)級(jí)下調(diào)。此外,JFrog發(fā)現(xiàn),在報(bào)告的前100個(gè)Docker Hub社區(qū)鏡像中,74%的CVSS評(píng)級(jí)為“高?!焙汀皣?yán)重”的常見(jiàn)CVE實(shí)際上是無(wú)法被利用的。

          ●   拒絕服務(wù)(DoS)攻擊盛行:JFrog安全研究團(tuán)隊(duì)分析的212個(gè)高知名度CVE中,有44%存在發(fā)起DoS攻擊的潛在威脅; 17%存在執(zhí)行遠(yuǎn)程代碼(RCE)的潛在威脅。這對(duì)于安全組織來(lái)說(shuō)是個(gè)好消息,因?yàn)镽CE由于能夠提供對(duì)后端系統(tǒng)的完全訪問(wèn)權(quán)限,與DoS攻擊相比,其危害性更大。

          ●   安全問(wèn)題會(huì)影響工作效率:40%的受訪者表示,通常需要一周或更長(zhǎng)時(shí)間才能獲得使用新軟件包/庫(kù)的批準(zhǔn),這延長(zhǎng)了新應(yīng)用程序和軟件更新的上市時(shí)間。此外,安全團(tuán)隊(duì)大約耗費(fèi)25%的時(shí)間用于修復(fù),即使這些的風(fēng)險(xiǎn)在當(dāng)前情況下可能被高估或甚至無(wú)法被利用。

          ●   在軟件開發(fā)生命周期(SLDC)中采用安全檢查方式的差異性——當(dāng)涉及到?jīng)Q定在軟件開發(fā)生命周期中的哪個(gè)階段采取應(yīng)用安全測(cè)試時(shí),行業(yè)內(nèi)存在明顯分歧,這突顯了同時(shí)進(jìn)行左移和右移的重要性。42%的開發(fā)人員表示,最好在編寫代碼過(guò)程中執(zhí)行安全掃描,而41%的開發(fā)人員認(rèn)為最好在新軟件包從開源軟件(OSS)庫(kù)引入企業(yè)之前執(zhí)行掃描。

          ●   安全工具的過(guò)度使用現(xiàn)象仍在持續(xù)——近半數(shù)IT專業(yè)人士(47%)表示他們部署了四到九種應(yīng)用安全解決方案。然而,有三分之一的調(diào)查對(duì)象和安全專業(yè)人士(33%)表示,他們正在使用十種乃至更多的應(yīng)用安全解決方案。這一現(xiàn)象反映出市場(chǎng)對(duì)于安全工具整合的需求趨勢(shì),同時(shí)也表明人們正逐漸放棄單一的點(diǎn)對(duì)點(diǎn)解決方案,轉(zhuǎn)而尋求綜合性更高的安全工具集成。

          ●   AI/ML工具在安全領(lǐng)域的應(yīng)用不成比例——盡管有90%的受訪者表示,他們的企業(yè)目前以某種形式使用AI / ML驅(qū)動(dòng)的工具來(lái)協(xié)助安全掃描和修復(fù)工作,但只有三分之一的專業(yè)人士(32%)表示他們的組織使用AI / ML工具來(lái)編寫代碼。這反映出業(yè)內(nèi)大多數(shù)人對(duì)AI生成的代碼可能會(huì)為企業(yè)軟件帶來(lái)的潛在安全隱患仍持審慎態(tài)度。

          JFrog安全研究高級(jí)總監(jiān)Shachar Menashe表示:“雖然安全漏洞的數(shù)量每年都在增加,但這并不意味著其嚴(yán)重性也在同步上升。顯然,IT團(tuán)隊(duì)愿意投資于新工具以提升安全性,但了解如何部署這些工具、如何有效利用團(tuán)隊(duì)時(shí)間以及簡(jiǎn)化流程,對(duì)于確保軟件開發(fā)生命周期(SDLC)的安全至關(guān)重要。我們編制這份報(bào)告的目的不僅僅在于分析趨勢(shì),更是為了當(dāng)技術(shù)業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)者在針對(duì)AI導(dǎo)航、惡意代碼或安全解決方案等方面制定決策時(shí),能夠?yàn)槠涮峁┣逦闹笇?dǎo)和專業(yè)的技術(shù)咨詢?!?/p>



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