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二進制密鑰掃描實現(xiàn)預警守護，阻擊潛在供應鏈重大安全隱患
- JFrog安全研究團隊近期發(fā)現(xiàn)并報告了一起嚴重的安全事件，一個具有管理員權限的訪問令牌在Docker Hub上托管的某個公共Docker容器中意外泄露，該令牌可訪問Python、PyPI及Python軟件基金會（PSF）的GitHub倉庫。作為一項針對線上社區(qū)的服務，JFrog安全研究團隊持續(xù)掃描Docker Hub、NPM和PyPI等公共倉庫，旨在識別惡意軟件包和泄露的密鑰。一旦發(fā)現(xiàn)潛在威脅，團隊會立即通知相關維護人員，確保漏洞在攻擊者對其進行利用之前便得到修復。盡管JFrog團隊以往已多次檢測到相似方
- 關鍵字： 二進制密鑰掃描 預警守護 JFrog
牢筑AI引擎安全防線，兩大策略助力開發(fā)人員保障軟件開發(fā)安全
- 隨著人工智能/機器學習(AI/ML)及大型語言模型（LLM）技術的快速發(fā)展，軟件開發(fā)領域正在發(fā)生日新月異的變化。根據(jù)最近一項對全球1200名技術專業(yè)人士的調查發(fā)現(xiàn)，超過90%的高管表示他們的團隊在軟件應用中使用ML模型，88%的高管表示AI/ML工具被集成到他們的安全掃描和漏洞修復流程中。隨著LLM的日益普及，將AI和ML集成到軟件產品中的趨勢成為越來越多開發(fā)者的關注焦點。這一趨勢在推動行業(yè)創(chuàng)新的同時，也帶來了不容忽視的安全風險，尤其是當開發(fā)者缺乏資源來全天候確保安全開發(fā)實踐時，安全隱患尤為顯著。在網絡安
- 關鍵字： AI引擎安全 軟件開發(fā)安全 JFrog
JFrog最新研究顯示，MLOps和企業(yè)軟件供應鏈安全保障存在“薄弱環(huán)節(jié)”
- 流式軟件公司、JFrog?軟件供應鏈平臺的締造者JFrog近期發(fā)布最新報告，揭示了企業(yè)管理人員和一線團隊在MLOps和安全認知上的差異，而這一認知差異正在增加全球軟件供應鏈（SSC）遭受攻擊的風險。IDC?最近的一項調查數(shù)據(jù)顯示，軟件供應鏈安全漏洞大幅增加，同比增幅高達241%。而令人驚訝的是，只有?30%?的受訪者認為解決軟件供應鏈中的漏洞是保障安全的當務之急。JFrog?大中華和日本地區(qū)總經理董任遠表示：“當今軟件供應鏈的復雜性帶來了前所未有的安全風險
- 關鍵字： JFrog MLOps 企業(yè)軟件供應鏈
JFrog全球軟件供應鏈發(fā)展報告指出，大多數(shù)被評為“嚴重”的漏洞評級具有誤導性
- 流式軟件公司、?JFrog軟件供應鏈平臺的締造者JFrog近日發(fā)布了其?《2024年全球軟件供應鏈發(fā)展報告》的調查結果，指出了新興的發(fā)展趨勢、行業(yè)風險以及保障企業(yè)軟件供應鏈安全的最佳實踐案例。JFrog首席技術官兼聯(lián)合創(chuàng)始人Yoav Landman表示：“軟件安全領域變幻莫測，全球的?DevSecOps?團隊都在探索前行，在?AI?迅速普及的時代，更需要創(chuàng)新來滿足需求。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)組織提供了一個更為全面的介
- 關鍵字： JFrog 軟件供應鏈 漏洞
JFrog助力開發(fā)者實現(xiàn)安全AI之旅，與DataBricks的MLflow集成實現(xiàn)無縫機器學習生命周期
- 流式軟件公司、JFrog軟件供應鏈平臺的締造者JFrog?近期宣布實現(xiàn)JFrog?Artifactory和Databricks開發(fā)的開源軟件平臺MLflow的全新機器學習（ML）生命周期集成。繼今年早些時候發(fā)布與Qwak和Amazon?SageMaker的原生集成后，JFrog?擴展了其通用AI解決方案，為企業(yè)提供以Artifactory作為模型注冊中心的單一記錄系統(tǒng)。這項全新集成讓?JFrog?用戶在簡化的端到端DevSecOps工作流中，結合
- 關鍵字： JFrog 安全AI DataBricks MLflow 機器學習
JFrog研究表明：Docker Hub遭受協(xié)同攻擊，植入數(shù)百萬惡意存儲庫
- 作為軟件生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分兼合作伙伴，JFrog與Docker正在攜手優(yōu)化軟件生態(tài)系統(tǒng)。JFrog安全研究團隊的工作包括通過持續(xù)監(jiān)控開源軟件注冊表，主動識別和定位潛在的惡意軟件與漏洞威脅。通過持續(xù)掃描所有主要公共存儲庫，JFrog在NPM、PyPI和NuGet注冊表中發(fā)現(xiàn)數(shù)個惡意軟件包。在本文中，我們將介紹最近發(fā)現(xiàn)的針對Docker Hub 的三個大規(guī)模惡意軟件攻擊活動，這些活動植入了數(shù)百萬個攜帶惡意元數(shù)據(jù)的“無鏡像”存儲庫。研究發(fā)現(xiàn)，這些存儲庫包含的并非容器鏡像（因此無法在 Docker引擎或Kub
- 關鍵字： JFrog Docker Hub
JFrog攜手Qwak打造安全的MLOps工作流，加速AI應用程序批量化交付
- 流式軟件公司、 JFrog 軟件供應鏈平臺的締造者JFrog，近日宣布與全托管機器學習（ML）平臺Qwak進行全新技術整合，將機器學習模型與傳統(tǒng)軟件開發(fā)流程相結合，以簡化、加速和擴展ML應用的安全交付。JFrog戰(zhàn)略執(zhí)行副總裁Gal Marder表示：“目前，數(shù)據(jù)科學家和ML工程師正在使用大量不同的工具來發(fā)布成熟的模型，而這些工具大多與企業(yè)內的標準 DevOps 流程脫節(jié)。這不僅拖慢了MLOps流程，有損安全性，還增加了構建AI應用的成本。以Artifactory和Xray為核心的JFrog平臺與Qwak
- 關鍵字： JFrog Qwak MLOps工作流 AI應用程序
2024 年企業(yè)安全領導者需要謹記的五大關鍵
- 新年立下新志向，開啟新征程。對于 CISO 和 CSO們來說，這也意味著他們能夠借此機會打造能把自身企業(yè)安全作為優(yōu)先考量的解決方案。 去年，整個業(yè)界在加強軟件供應鏈安全方面取得了顯著進展，但安全團隊在軟件供應鏈方面仍然面臨著許多潛在的威脅。AI/ML模型中惡意代碼的猖獗使用、遭入侵的開源軟件、漏洞利用等問題仍持續(xù)困擾著企業(yè)。 為在 2024 年確保軟件供應鏈盡可能安全，安全專業(yè)人士必須在今年致力于做好以下五大關鍵，包括： ● 對于開源代碼，在信任的同時要對其進行驗證
- 關鍵字： 企業(yè)安全領導者 JFrog
2024年亟需解決的AI引擎和軟件開發(fā)安全問題
- ?隨著AI應用的規(guī)模不斷擴大以及大語言模型（LLM）的商品化，開發(fā)者越來越多地承擔起將人工智能（AI）和機器學習（ML）模型與軟件更新或新軟件一起打包的任務。雖然AI/ML在創(chuàng)新方面大有可為，但同時也加劇了人們的擔憂，因為許多開發(fā)人員沒有足夠的帶寬來安全地管理其開發(fā)。?安全漏洞可能無意中將惡意代碼引入 AI/ML 模型，從而使威脅行為者有了可乘之機，引誘開發(fā)者使用開放源碼軟件模型變種，滲透企業(yè)網絡并對組織造成進一步損害。甚至還有開發(fā)者越來越多地使用生成式AI來創(chuàng)建代碼，卻不知道自己生成
- 關鍵字： AI引擎 JFrog
Forrester總體經濟影響研究報告顯示,使用JFrog軟件供應鏈平臺可實現(xiàn)393%的投資回報率
- 流式軟件公司、企業(yè)軟件供應鏈平臺提供商JFrog發(fā)布?Forrester咨詢機構最新調研的總體經濟影響?(Total Economic Impact?，簡稱TEI)?研究報告。該報告顯示，使用JFrog軟件供應鏈平臺的企業(yè)客戶可在三年內實現(xiàn)393%的投資回報率，并且在不到六個月的時間內有望實現(xiàn)約2000萬美元的投資回報[1]。Forrester的此項研究通過在金融科技、健康保險和半導體行業(yè)的領先企業(yè)中選擇四家不同行業(yè)的JFrog企業(yè)客戶，基于JFrog構建企業(yè)自己的軟件供應鏈
- 關鍵字： JFrog 軟件供應鏈平臺
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