人工智能对软件供应链安全的影响

丹尼·内本扎尔

在网络威胁日益复杂和规模不断扩大的时代，组织越来越依赖人工智能 (AI) 来加强其安全框架。这一趋势在软件供应链安全中尤为重要，因为人工智能正在成为识别漏洞、预测新兴威胁以及简化安全软件开发和部署的重要工具。

随着针对软件供应链的攻击（例如臭名昭著的 SolarWinds 和 3CX 漏洞）变得越来越频繁和具有影响力，采用人工智能驱动的安全工具已成为一种重要战略。本文探讨了人工智能在增强软件供应链安全性方面的作用，以及它如何改变组织保护其数字资产的方式。

人工智能在识别漏洞方面的作用

AI 对软件供应链安全的核心价值在于它能够自动识别庞大而复杂的代码库中的漏洞。传统的漏洞识别通常依赖于人工审查或静态分析工具，这可能会遗漏关键的安全漏洞或产生大量误报。然而，AI 提供了一种更动态的方法，其特点是：

自动化检测过程：AI 可以自主扫描和分析开源代码和专有代码，以发现漏洞、错误配置和潜在的安全风险。此过程不仅限于检测已知漏洞 (CVE)，还可以通过分析代码行为模式来识别未知或新出现的威胁。
实时漏洞管理：AI 最大的优势之一是其实时工作的能力。通过将 AI 工具直接集成到 CI/CD 管道中，可以在提交新代码后立即检测到安全漏洞。这大大缩短了漏洞识别和修复之间的时间窗口，使软件开发更快、更安全。
优先级：人工智能驱动的工具可以根据可利用性、严重性和潜在业务影响等因素智能地对漏洞进行优先级排序。这使安全团队能够专注于首先解决最关键的问题，从而降低高风险漏洞被利用的可能性。

通过整合人工智能，组织可以有效地扫描传统方法可能忽略的漏洞，从而显著降低供应链风险

威胁预测和主动安全

除了识别漏洞之外，人工智能预测新兴威胁的能力正在改变组织处理网络安全的方式。人工智能模型可以分析历史数据、识别模式并预测未来威胁，从而实现主动防御，而不是在安全事件发生后才做出反应。

威胁情报和预测：人工智能可以分析大量威胁情报数据（从恶意软件签名到已知攻击媒介），并检测出未来攻击的模式。通过关联来自各种来源的数据，人工智能可以预测某些攻击类型针对软件供应链特定方面的可能性。这种预测能力可帮助组织在攻击发生之前部署防御措施，从而降低成功入侵的可能性。
行为分析：人工智能还可用于检测软件系统中可能预示潜在攻击或入侵的异常和不寻常行为。这在识别供应链威胁方面尤其有用，因为恶意行为者经常试图在受信任的软件组件中植入漏洞。人工智能工具可以持续监控与既定行为规范的偏差，并在流程早期标记可疑活动。
零日威胁检测：人工智能能够发现可能预示着新出现的零日漏洞的模式，这是另一个强大的功能。虽然传统安全措施可能完全忽略这些，但人工智能可以分析系统内的数据流和行为，预测未发现的漏洞可能如何被利用。

通过利用人工智能的预测能力，组织可以从被动的安全态势转变为主动的安全态势，显著提高在攻击到达关键系统之前抵御攻击的能力。

增强软件开发生命周期 (SDLC)

人工智能正在彻底改变软件开发生命周期 (SDLC)，将安全性嵌入从开发到部署的每个阶段。通过将人工智能驱动的安全措施纳入 SDLC，组织可以确保软件在设计上是安全的，而不是将安全性附加到成品上。

安全代码开发：AI 工具可以在开发人员编写代码时提供安全问题的实时反馈，从而为他们提供帮助。这不仅可以提高软件的整体安全性，还可以减少在开发过程后期进行冗长的代码审查和安全补丁的需要。AI 助手可以实时突出显示编码错误、建议安全最佳实践并标记任何可疑模式，确保安全性在 SDLC 的早期就已嵌入。
自动化测试：人工智能在自动化安全测试方面也取得了重大进展。人工智能工具可以在开发周期的各个阶段运行自动化安全测试，而无需依赖传统的、耗时的手动测试方法。这些测试模拟攻击并分析软件的响应，识别可能被攻击者利用的漏洞。通过自动化此过程，组织可以持续执行全面的安全测试，确保软件始终是安全的，即使推出新的更新也是如此。
DevSecOps 集成：AI 可以在 DevSecOps（开发、安全和运营）中发挥关键作用，确保安全措施不仅集成到开发流程中，而且还会根据需要进行持续监控和调整。AI 驱动的安全工具可以与现有的 DevOps 工作流程无缝集成，确保安全性是一个持续的自动化过程，而不是事后才想到的。

人工智能在软件供应链安全中的优势

人工智能在软件供应链安全中的应用带来了许多好处，包括：

速度和效率：人工智能可以比人类团队更快地处理和分析大量数据，从而能够快速识别和修复安全问题。
减少人为错误：通过实现安全的许多方面自动化，人工智能减少了人为错误的可能性，而人为错误可能是网络安全事件的一个主要因素。
可扩展性：随着软件供应链变得越来越复杂，AI 提供了管理大型分布式系统安全性所需的可扩展性。
实时洞察：人工智能提供对安全漏洞的实时洞察，从而能够在问题变得严重之前解决问题。

Heyman，Scribe Security 的基于 Slack AI 的聊天机器人：彻底改变软件供应链安全、AppSec 和 DevSecOps

在当今快节奏的数字环境中，网络安全不再只是优先事项，而是绝对必要的。随着组织通过持续集成和交付 (CI/CD) 加速其软件开发周期，对整个软件供应链的强大安全措施的需求变得越来越重要。组织面临的最大挑战之一是将安全性集成到这些流程中而不会影响生产力。进入 嗨，老兄，由 抄写员安全，旨在通过识别漏洞、自动修复和提供持续的合规保证来简化安全操作。

1. 主动漏洞检测和优先级排序

Heyman 最重要的功能是能够主动识别和优先处理整个组织软件供应链中的漏洞。在现代持续软件开发世界中，漏洞可能出现在任何阶段 - 从开源组件到专有代码。Heyman 先进的 AI 功能使其能够自动检测这些漏洞，帮助安全团队在关键安全漏洞被利用之前找出它们。

Heyman 使用人工智能算法评估漏洞的严重性和可利用性，并提供优先级排序列表。这确保开发团队可以专注于首先解决最紧迫的问题。 自动化漏洞检测 和分类，Heyman 有助于降低违规风险并使安全性成为开发过程的无缝组成部分。

Heyman 截图

2. 简化补救和任务管理

除了识别漏洞之外，Heyman 还有助于简化修复流程。通过与流行的项目管理和问题跟踪平台集成，例如 JIRA，Heyman 可以自动创建和跟踪补救任务。这意味着一旦发现漏洞，就可以记录下来，分配给适当的团队，并跟踪到完成，确保不会忽略任何关键的安全问题。

Heyman 能够自动执行此过程，从而消除了漏洞管理中通常需要的大量手动开销。这不仅可以加快修复速度，还可以确保及时解决安全问题，而不会出现疏漏。

3. 通过持续监控增强安全态势

安全不是一次性的过程；它需要持续的警惕和关注。Heyman 最有价值的功能之一是它能够 连续监测 安全态势。通过不断分析软件环境，Heyman 可以识别潜在的安全漏洞，从而帮助始终保持安全状态。

Heyman 持续扫描代码存储库、配置、访问控制和依赖项，以检测配置错误、库过时和未修补的漏洞等问题。这种实时监控使安全团队能够在问题出现时立即解决问题，而不是依赖定期审核或扫描。通过持续监督，Heyman 可确保组织始终领先于威胁并在整个软件开发生命周期中保持强大的安全态势。

4.合规和持续保证的自动化

随着组织采用更复杂和分布式的软件供应链，监管合规性变得越来越重要。以下框架 网络安全和基础设施安全局 (CISA) 指南， NIST 安全软件开发框架 (SSDF)及 SBOM（软件物料清单） 共享要求需要强大且可验证的安全实践。

Heyman 擅长确保遵守 自动化证据收集 并提供安全控制的实时验证。Heyman 无需依赖人工审计或定期审查，而是根据实时安全事件生成自动报告和警报，从而提供持续合规保证。这不仅节省了时间，还降低了不遵守安全法规的可能性。

Heyman 确保组织保持 基于事实、证据驱动的安全合规方法通过自动生成和分析安全证明，Heyman 帮助组织证明他们满足监管要求，最大限度地降低与不合规相关的罚款或处罚风险。

5. 确定安全威胁的优先级并减轻其影响

DevSecOps 环境中最重大的挑战之一是确定首先要解决哪些安全问题，尤其是在面临大量漏洞和配置问题时。Heyman 通过使用 AI 驱动的洞察力来缓解这一挑战 优先处理最关键的威胁.

Heyman 根据可利用性和严重性等因素分析漏洞，为安全团队提供切实可行的建议，指导他们哪些问题需要立即关注。这种优先级排序可确保首先缓解最严重的威胁，从而使组织能够充分利用其资源并有效降低安全风险。

此外，Heyman 支持 自动修复 建议，为安全团队提供清晰、可操作的步骤，指导他们如何修复漏洞、应用补丁或更新错误配置。这种智能的优先级排序和指导使团队更容易专注于最重要的事情，而不会被低优先级的问题所困扰。

6. 通过实时反馈实现 DevSecOps

将安全性集成到 DevSecOps 管道中通常具有挑战性，因为需要实时反馈而不会减慢开发过程。Heyman 通过提供以下解决方案来解决这个问题： 即时反馈给开发人员 以及整个开发生命周期内的安全工程师。

当代码提交并通过 CI/CD 管道推送时，Heyman 会分析生成的安全证据以及收集的漏洞、配置问题和合规性风险证明。结果会以对话方式根据要求提供给相关团队，以便他们解决任何安全问题。这种反馈使团队能够快速有效地修复安全问题，而不会中断开发流程。

此外，Heyman 的 集成到 Slack 等平台 确保所有团队成员都可以轻松访问安全反馈和警报。通过嵌入团队使用的现有通信和协作工具中，Heyman 成为日常运营的无缝组成部分，从而减少了安全团队和开发团队之间的摩擦。

7. 支持强大的安全治理框架

随着组织越来越多地采用 零信任 模型并依靠持续的安全保障，Heyman 为以下方面提供关键支持 循证治理. Heyman 并不依赖与第三方供应商或内部团队的传统信任关系，而是帮助组织建立基于可验证、持续证据的安全治理。

通过其 证明生成的自动化、持续监控代码和配置以及收集安全证据，Heyman 为安全治理提供了强大的框架。这有助于组织展示责任感和透明度，无论是对内部还是对外部利益相关者（如客户、监管机构和审计师）。

Heyman 的能力 实时收集、分析和验证安全数据 意味着组织可以快速响应有关其安全状况的询问并证明其符合监管要求。这有助于与利益相关者建立信任并改善组织的整体安全文化。