サイバー脅威が高度化と規模拡大の両面で拡大している時代において、組織はセキュリティ フレームワークを強化するために人工知能 (AI) にますます依存するようになっています。この傾向はソフトウェア サプライ チェーンのセキュリティにおいて特に顕著であり、AI は脆弱性の特定、新たな脅威の予測、安全なソフトウェアの開発と展開の合理化において重要なツールになりつつあります。
悪名高い SolarWinds や 3CX の侵害など、ソフトウェア サプライ チェーンを標的とした攻撃が頻発し、その影響が大きくなるにつれて、AI を活用したセキュリティ ツールの導入が重要な戦略として浮上しています。この記事では、ソフトウェア サプライ チェーンのセキュリティ強化における AI の役割と、AI が組織によるデジタル資産の保護方法をどのように変革しているかについて説明します。
脆弱性の特定におけるAIの役割
ソフトウェア サプライ チェーンのセキュリティに対する AI の価値の核心は、広大で複雑なコードベース全体の脆弱性を自動的に特定する能力です。従来の脆弱性の特定は、手動レビューや静的分析ツールに依存することが多く、重大なセキュリティ上の欠陥を見逃したり、膨大な数の誤検知を生成したりする可能性があります。しかし、AI は次のようなより動的なアプローチを提供します。
- 検出プロセスの自動化: AI は、オープンソース コードと独自コードの両方を自律的にスキャンして分析し、脆弱性、誤った構成、潜在的なセキュリティ リスクを発見できます。このプロセスは、既知の脆弱性 (CVE) の検出に限定されず、コードの動作パターンを分析することで、未知の脅威や新たな脅威を特定することもできます。
- リアルタイムの脆弱性管理: AI の最大の強みの 1 つは、リアルタイムで動作できることです。AI ツールを CI/CD パイプラインに直接統合することで、新しいコードがコミットされるとすぐにセキュリティの脆弱性が検出されます。これにより、脆弱性の特定から修復までの時間が大幅に短縮され、ソフトウェア開発がより迅速かつ安全になります。
- 優先順位付け: AI 駆動型ツールは、悪用可能性、重大度、潜在的なビジネスへの影響などの要素に基づいて、脆弱性をインテリジェントに優先順位付けできます。これにより、セキュリティ チームは最も重要な問題に最初に対処することに集中でき、リスクの高い脆弱性が悪用される可能性を減らすことができます。
AIを統合することで、組織は従来の方法では見逃される可能性のある脆弱性を効率的にスキャンし、サプライチェーンのリスクを大幅に軽減できます。
脅威予測とプロアクティブなセキュリティ
脆弱性を特定することに加え、新たな脅威を予測する AI の能力は、組織のサイバーセキュリティへの取り組み方を変革しています。セキュリティ インシデントが発生してから対応する代わりに、AI モデルは履歴データを分析し、パターンを認識し、将来の脅威を予測して、プロアクティブな防御を可能にします。
- 脅威インテリジェンスと予測: AI は、マルウェア シグネチャから既知の攻撃ベクトルに至るまで、膨大な量の脅威インテリジェンス データを分析し、将来の攻撃を示唆するパターンを検出できます。さまざまなソースからのデータを相関させることで、AI はソフトウェア サプライ チェーンの特定の側面を標的とする特定の攻撃タイプが発生する可能性を予測できます。この予測機能により、組織は攻撃が発生する前に防御策を展開し、侵入が成功する可能性を減らすことができます。
- 行動分析: AI は、潜在的な攻撃や侵害を示唆する可能性のあるソフトウェア システムの異常や異常な動作を検出するためにも使用できます。これは、悪意のある行為者が信頼できるソフトウェア コンポーネントに脆弱性を埋め込もうとすることが多いサプライ チェーンの脅威を特定する場合に特に役立ちます。AI ツールは、確立された行動規範からの逸脱を継続的に監視し、プロセスの早い段階で疑わしいアクティビティにフラグを付けることができます。
- ゼロデイ脅威検出: 新たなゼロデイ脆弱性を示す可能性のあるパターンを見つける AI の能力は、もう 1 つの強力な機能です。従来のセキュリティ対策では、こうしたパターンを完全に見逃してしまう可能性がありますが、AI はシステム内のデータの流れと動作を分析し、未発見の脆弱性がどのように悪用されるかを予測できます。
AI の予測機能を活用することで、組織はリアクティブ型のセキュリティ体制からプロアクティブ型へと移行し、重要なシステムに到達する前に攻撃を防御する能力を大幅に向上させることができます。
ソフトウェア開発ライフサイクル (SDLC) の強化
AI は、開発から展開まで、あらゆる段階にセキュリティを組み込むことで、ソフトウェア開発ライフサイクル (SDLC) に革命をもたらしています。AI 主導のセキュリティ対策を SDLC に組み込むことで、組織は完成品にセキュリティを追加するのではなく、設計段階からソフトウェアが安全であることを保証できます。
- 安全なコード開発: AI ツールは、開発者がコードを書くときにセキュリティ問題に関するフィードバックをリアルタイムで提供することで、開発者を支援できます。これにより、ソフトウェアの全体的なセキュリティが向上するだけでなく、開発プロセスの後半で長時間にわたるコードレビューやセキュリティパッチの必要性が軽減されます。AI 搭載のアシスタントは、コーディングミスをハイライトし、セキュリティのベストプラクティスを提案し、疑わしいパターンをリアルタイムでフラグ付けして、SDLC の早い段階でセキュリティが組み込まれるようにします。
- 自動テスト: AI は、自動セキュリティ テストでも大きな進歩を遂げています。従来の時間のかかる手動テスト方法に頼るのではなく、AI を活用したツールは、開発サイクルのさまざまな段階で自動セキュリティ テストを実行できます。これらのテストは、攻撃をシミュレートしてソフトウェアの応答を分析し、攻撃者が悪用する可能性のある脆弱性を特定します。このプロセスを自動化することで、組織は包括的なセキュリティ テストを継続的に実行し、新しい更新プログラムが展開されてもソフトウェアが常に安全であることを保証できます。
- DevSecOps 統合: AI は、セキュリティ対策が開発パイプラインに統合されるだけでなく、必要に応じて継続的に監視および調整されることを保証することで、DevSecOps (開発、セキュリティ、運用) で重要な役割を果たすことができます。AI 駆動型セキュリティ ツールは、既存の DevOps ワークフローとシームレスに統合できるため、セキュリティが後付けではなく、継続的で自動化されたプロセスになります。
ソフトウェアサプライチェーンセキュリティにおけるAIの利点
ソフトウェア サプライ チェーンのセキュリティに AI を適用すると、次のような多くのメリットが得られます。
- スピードと効率: AI は人間のチームよりもはるかに迅速に膨大な量のデータを処理および分析できるため、セキュリティの問題を迅速に特定して修復できます。
- 人的エラーの削減: AI はセキュリティの多くの側面を自動化することで、サイバーセキュリティ インシデントの主な要因となる人的エラーの可能性を削減します。
- スケーラビリティ: ソフトウェア サプライ チェーンがますます複雑になるにつれて、AI は大規模な分散システム全体のセキュリティを管理するために必要なスケーラビリティを提供します。
- リアルタイムの洞察: AI はセキュリティの脆弱性に関するリアルタイムの洞察を提供し、問題が重大になる前に対処できるようにします。
Heyman、Scribe Security の Slack AI ベース チャットボット: ソフトウェア サプライ チェーンのセキュリティ、AppSec、DevSecOps に革命をもたらす
今日の急速に変化するデジタル環境において、サイバーセキュリティはもはや優先事項ではなく、絶対的な必要性となっています。組織が継続的インテグレーションとデリバリー（CI/CD）を通じてソフトウェア開発サイクルを加速するにつれて、ソフトウェアサプライチェーン全体にわたる堅牢なセキュリティ対策の必要性がますます高まっています。組織が直面する最大の課題の1つは、生産性を損なわずにこれらのプロセスにセキュリティを統合することです。 ちょっとによって開発されたAI搭載チャットボット スクライブセキュリティは、脆弱性を特定し、修復を自動化し、継続的なコンプライアンス保証を提供することで、セキュリティ運用を効率化することを目的としています。
1. 脆弱性の積極的な検出と優先順位付け
Heyman の最も重要な機能は、組織のソフトウェア サプライ チェーン全体にわたって脆弱性を積極的に特定し、優先順位を付ける機能です。継続的なソフトウェア開発が行われている現代の世界では、オープンソース コンポーネントから独自のコードまで、脆弱性はどの段階でも発生する可能性があります。Heyman の高度な AI 機能により、これらの脆弱性を自動的に検出できるため、セキュリティ チームは、悪用される前に重大なセキュリティ ギャップを特定できます。
HeymanはAIを活用したアルゴリズムを使用して、脆弱性の重大性と悪用可能性を評価し、優先順位をつけたリストを提供します。これにより、開発チームは最も緊急の問題に最初に対処することに集中できます。 脆弱性検出の自動化 Heyman は、セキュリティのトリアージを通じて侵害のリスクを軽減し、セキュリティを開発プロセスのシームレスな一部にします。
2. 合理化された修復とタスク管理
Heymanは脆弱性を特定するだけでなく、修復プロセスの効率化にも役立ちます。次のような一般的なプロジェクト管理および問題追跡プラットフォームとの統合により、 JIRAHeyman は、修復タスクを自動的に作成して追跡できます。つまり、脆弱性が特定されるとすぐにログに記録され、適切なチームに割り当てられ、完了まで追跡されるため、重大なセキュリティ問題が見落とされることがなくなります。
Heyman のこのプロセスの自動化機能により、脆弱性管理に通常伴う手作業のオーバーヘッドが大幅に削減されます。これにより修復が迅速化されるだけでなく、セキュリティ問題が見落とされることなく迅速に対処されることが保証されます。
3. 継続的な監視によるセキュリティ体制の強化
セキュリティは一度きりのプロセスではありません。継続的な警戒と注意が必要です。ヘイマンの最も価値ある機能の1つは、 Tá súil ag Totti do bhronntanas níos fearr do na Romaigh セキュリティ体制の強化。ソフトウェア環境を継続的に分析することで、Heyman は潜在的なセキュリティ ギャップを発生時に特定し、常に安全な状態を維持できるようにします。
Heyman は、コード リポジトリ、構成、アクセス制御、依存関係を継続的にスキャンして、構成ミス、古いライブラリ、パッチ未適用の脆弱性などの問題を検出します。このリアルタイム監視により、セキュリティ チームは定期的な監査やスキャンに頼るのではなく、問題が発生するとすぐに対処できます。Heyman は、継続的な監視を維持することで、組織が脅威に先手を打って、ソフトウェア開発ライフサイクル全体を通じて強力なセキュリティ体制を維持できるようにします。
4. コンプライアンスと継続的保証の自動化
組織がより複雑で分散化されたソフトウェアサプライチェーンを採用するにつれて、規制遵守はますます重要になります。 サイバーセキュリティ・インフラセキュリティ庁 (CISA) のガイドライン NIST セキュア ソフトウェア開発フレームワーク (SSDF), SBOM (ソフトウェア部品表) 共有要件には、堅牢かつ検証可能なセキュリティ対策が必要です。
ヘイマンは、コンプライアンスの確保に優れています。 証拠収集の自動化 セキュリティ制御のリアルタイム検証を提供します。手動監査や定期的なレビューに頼る代わりに、Heyman はリアルタイムのセキュリティ イベントに基づいて自動レポートとアラートを生成することで、継続的なコンプライアンス保証を提供します。これにより、時間が節約されるだけでなく、セキュリティ規制への非準拠の可能性も減ります。
ヘイマンは、組織が セキュリティコンプライアンスに対する事実に基づいた証拠主導のアプローチHeyman は、セキュリティ証明書の生成と分析を自動化することで、組織が規制要件を満たしていることを証明し、非準拠に関連する罰金や罰則のリスクを最小限に抑えるのに役立ちます。
5. セキュリティ脅威の優先順位付けと軽減
DevSecOps環境における最も重要な課題の1つは、特に膨大な数の脆弱性や構成の問題に直面した場合、どのセキュリティ問題を最初に解決するかを決定することです。ヘイマンは、AI主導の洞察を使用してこの課題を軽減します。 最も重大な脅威を優先する.
Heyman は、悪用可能性や重大度などの要素に基づいて脆弱性を分析することで、セキュリティ チームに実用的な推奨事項を提供し、どの問題にすぐに対処する必要があるかを指示します。この優先順位付けにより、最も重要な脅威が最初に軽減され、組織はリソースを最大限に活用してセキュリティ リスクを効率的に最小限に抑えることができます。
さらにヘイマンは 自動修復 提案により、セキュリティ チームに、脆弱性の修正、パッチの適用、誤った構成の更新方法についての明確で実用的な手順が提供されます。このインテリジェントな優先順位付けとガイダンスにより、チームは優先度の低い問題に煩わされることなく、最も重要なことに集中しやすくなります。
6. リアルタイムフィードバックによるDevSecOpsの実現
DevSecOpsパイプラインにセキュリティを統合することは、開発プロセスを遅らせないリアルタイムのフィードバックが必要なため、しばしば困難です。ヘイマンは、次のような方法でこの問題に対処しています。 開発者への即時フィードバック 開発ライフサイクル全体にわたってセキュリティ エンジニアが関与します。
コードがコミットされ、CI/CD パイプラインを通じてプッシュされると、Heyman は生成されたセキュリティ証拠と、脆弱性、構成の問題、コンプライアンス リスクについて収集された証明書を分析します。結果は、リクエストに応じて関連チームに会話形式で提供され、セキュリティの問題に対処できます。このフィードバックにより、チームは開発の流れを中断することなく、セキュリティの問題を迅速かつ効率的に修正できます。
さらに、ヘイマンの Slackのようなプラットフォームへの統合 セキュリティ フィードバックとアラートにすべてのチーム メンバーが簡単にアクセスできるようにします。チームが使用する既存のコミュニケーションおよびコラボレーション ツールに Heyman を組み込むことで、Heyman は日常業務にシームレスに組み込まれ、セキュリティ チームと開発チーム間の摩擦を軽減します。
7. 強力なセキュリティガバナンスフレームワークのサポート
組織が採用するケースが増えている ゼロトラスト モデルと継続的なセキュリティ保証に依存しているヘイマンは、 証拠に基づくガバナンスHeyman は、サードパーティ ベンダーや社内チームとの従来の信頼関係に頼るのではなく、検証可能で継続的な証拠に基づいて組織がセキュリティ ガバナンスを構築できるよう支援します。
そのを通じて 証明書生成の自動化Heyman は、コードと構成の継続的な監視、セキュリティ証拠の収集など、セキュリティ ガバナンスのための堅牢なフレームワークを提供します。これにより、組織は社内だけでなく、顧客、規制当局、監査人などの外部の利害関係者に対しても説明責任と透明性を示すことができます。
ヘイマンの能力 セキュリティデータをリアルタイムで収集、分析、検証する つまり、組織はセキュリティ体制に関する問い合わせに迅速に対応し、規制要件への準拠を実証できます。これにより、関係者との信頼関係が構築され、組織全体のセキュリティ文化が向上します。
まとめ
Scribe Security の AI 搭載チャットボットである Heyman は、組織がソフトウェア サプライ チェーンのセキュリティ、AppSec、DevSecOps を管理する方法を変革しています。Heyman は、脆弱性の特定と優先順位付け、修復の自動化、継続的なコンプライアンス保証の提供、リアルタイムのフィードバックの提供を支援することで、組織が規制要件を満たしながら安全な開発パイプラインを維持できるよう支援します。
サイバー脅威は進化し続けていますが、Slack に Heyman のようなツールを統合し、セキュリティ運用から収集された証明書を分析することで、脆弱性を常に把握し、セキュリティ体制を強化し、最新の標準に準拠することができます。Heyman の支援により、組織はスピードや効率を犠牲にすることなく、より安全で回復力があり、準拠したソフトウェア開発環境を構築できます。
このコンテンツは、エンドツーエンドのソフトウェア サプライ チェーン セキュリティ ソリューションの大手プロバイダーである Scribe Security によって提供されており、ソフトウェア サプライ チェーン全体のコード成果物とコード開発および配信プロセスに最先端のセキュリティを提供しています。 詳しくはこちら。
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