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JFrog與IDC合作研究顯示：開發(fā)人員在軟件安全方面耗時日益增加，影響企業(yè)競爭優(yōu)勢
- 流式軟件公司、JFrog?軟件供應(yīng)鏈平臺的締造者JFrog近日發(fā)布的一項?IDC?調(diào)查結(jié)果顯示，開發(fā)人員在安全相關(guān)任務(wù)（如手動應(yīng)用程序掃描審查、上下文切換和機密信息檢測等項目）上的耗時顯著增加，企業(yè)每年為每位開發(fā)人員在此類任務(wù)上的投入高達2.8萬美元。由?JFrog?贊助的?IDC信息簡報《DevSecOps?的隱性成本：開發(fā)人員的時間評估?》顯示，50%?的高級開發(fā)人員、團隊領(lǐng)導(dǎo)、產(chǎn)品負責人和開發(fā)經(jīng)理每周花費在軟件
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二進制密鑰掃描實現(xiàn)預(yù)警守護，阻擊潛在供應(yīng)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(quán)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(wù)，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(guān)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(fù)。盡管JFrog團隊以往已多次檢測到相似方
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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(xué)習(xí)(AI/ML)及大型語言模型（LLM）技術(shù)的快速發(fā)展，軟件開發(fā)領(lǐng)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(shù)專業(yè)人士的調(diào)查發(fā)現(xiàn)，超過90%的高管表示他們的團隊在軟件應(yīng)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(fù)流程中。隨著LLM的日益普及，將AI和ML集成到軟件產(chǎn)品中的趨勢成為越來越多開發(fā)者的關(guān)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(wǎng)絡(luò)安
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JFrog最新研究顯示，MLOps和企業(yè)軟件供應(yīng)鏈安全保障存在“薄弱環(huán)節(jié)”
- 流式軟件公司、JFrog?軟件供應(yīng)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(yīng)鏈（SSC）遭受攻擊的風險。IDC?最近的一項調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，軟件供應(yīng)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(yīng)鏈中的漏洞是保障安全的當務(wù)之急。JFrog?大中華和日本地區(qū)總經(jīng)理董任遠表示：“當今軟件供應(yīng)鏈的復(fù)雜性帶來了前所未有的安全風險
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JFrog收購Qwak AI，致力于簡化AI模型從開發(fā)到生產(chǎn)的全流程
- 流式軟件公司、JFrog?軟件供應(yīng)鏈平臺的締造者JFrog近日宣布，公司已就收購AI和MLOps平臺創(chuàng)建者Qwak AI達成最終協(xié)議。通過此次收購，JFrog旨在為?DevOps、安全和?MLOps?利益相關(guān)者提供統(tǒng)一、可擴展的解決方案。這一業(yè)界領(lǐng)先的先進?MLOps?功能旨在讓數(shù)據(jù)科學(xué)家和開發(fā)人員擺脫基礎(chǔ)設(shè)施問題的束縛，加速創(chuàng)建和交付AI驅(qū)動型應(yīng)用程序。JFrog?是所有軟件包（二進制文件）的單一記錄系統(tǒng)，其中包括存儲在?A
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JFrog攜手Datadog提供針對應(yīng)用程序利用率的全面洞察，加速云遷移
- 流式軟件公司、?JFrog?軟件供應(yīng)鏈平臺的締造者?JFrog近期宣布與云應(yīng)用可觀察性和安全平臺Datadog進行全新整合，使開發(fā)人員能夠在云端查看由JFrog管理的Artifactory實例的日志。JFrog SaaS Log Streamer與Datadog的集成使企業(yè)能夠選擇最重要的日志并對其進行優(yōu)先級排序，重點關(guān)注對業(yè)務(wù)影響最大的項目和相關(guān)舉措，從而提高可視性和效率?！芭c?Flex?日志的集成有助于為我們共同的客戶提供最佳的開發(fā)人員體驗，讓他們能夠
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JFrog與GitHub攜手打造業(yè)界最佳平臺，實現(xiàn)軟件供應(yīng)鏈管理與安全的統(tǒng)一
- 流式軟件公司、?JFrog軟件供應(yīng)鏈平臺的締造者JFrog?與全球領(lǐng)先的AI驅(qū)動型開發(fā)者平臺GitHub，近期宣布達成一項新的合作伙伴關(guān)系，以提供最佳的整合平臺解決方案，助力雙方的共同客戶全面管理開發(fā)者的“EveryOps”，包括DevOps、DevSecOps、MLOps和生成式AI驅(qū)動型應(yīng)用程序。開發(fā)團隊必須同時管理源代碼和二進制文件，?因此JFrog?和?GitHub?之間的雙向集成可謂是天作之合。雙方共同制定的發(fā)展路線圖聚焦于源代碼和二進
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JFrog全球軟件供應(yīng)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(dǎo)性
- 流式軟件公司、?JFrog軟件供應(yīng)鏈平臺的締造者JFrog近日發(fā)布了其?《2024年全球軟件供應(yīng)鏈發(fā)展報告》的調(diào)查結(jié)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(yīng)鏈安全的最佳實踐案例。JFrog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，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
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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(xué)習(xí)生命周期
- 流式軟件公司、JFrog軟件供應(yīng)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(xué)習(xí)（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(jié)合
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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
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實現(xiàn)開源軟件安全，開發(fā)人員需要考量的三大關(guān)鍵因素
- 網(wǎng)絡(luò)威脅變幻莫測，最近備受矚目的開源軟件安全事件（如?log4Shell、Solar Winds、Colors and Fakers?等）及其對全球數(shù)以千計公司造成的災(zāi)難性影響，凸顯了企業(yè)目前在強化數(shù)字環(huán)境方面所面臨的挑戰(zhàn)。例如，IDC?的一項調(diào)查顯示，雖然2022?年一年內(nèi)全球就有超過?1,000?萬人和?1,700?家實體受到開源軟件供應(yīng)鏈攻擊的影響，但仍有87%?的受訪者青睞繼續(xù)使用開源組件來構(gòu)建軟件。使用開源
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JFrog攜手Qwak打造安全的MLOps工作流，加速AI應(yīng)用程序批量化交付
- 流式軟件公司、 JFrog 軟件供應(yīng)鏈平臺的締造者JFrog，近日宣布與全托管機器學(xué)習(xí)（ML）平臺Qwak進行全新技術(shù)整合，將機器學(xué)習(xí)模型與傳統(tǒng)軟件開發(fā)流程相結(jié)合，以簡化、加速和擴展ML應(yīng)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(xué)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(nèi)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(gòu)建AI應(yīng)用的成本。以Artifactory和Xray為核心的JFrog平臺與Qwak
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2024 年企業(yè)安全領(lǐng)導(dǎo)者需要謹記的五大關(guān)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(yīng)鏈安全方面取得了顯著進展，但安全團隊在軟件供應(yīng)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(yīng)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(guān)鍵，包括： ● 對于開源代碼，在信任的同時要對其進行驗證
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2024年亟需解決的AI引擎和軟件開發(fā)安全問題
- ?隨著AI應(yīng)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(xué)習(xí)（ML）模型與軟件更新或新軟件一起打包的任務(wù)。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(wǎng)絡(luò)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
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Forrester總體經(jīng)濟影響研究報告顯示,使用JFrog軟件供應(yīng)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(yīng)鏈平臺提供商JFrog發(fā)布?Forrester咨詢機構(gòu)最新調(diào)研的總體經(jīng)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(yīng)鏈平臺的企業(yè)客戶可在三年內(nèi)實現(xiàn)393%的投資回報率，并且在不到六個月的時間內(nèi)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(dǎo)體行業(yè)的領(lǐng)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(gòu)建企業(yè)自己的軟件供應(yīng)鏈
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