Proaktives kontinuierliches Schwachstellenmanagement von AppSec für Entwickler und Sicherheitsteams

Was sind einige der wachsenden Cybersicherheitsrisiken in der modernen Softwareentwicklungslandschaft, die CISOs beschäftigen?

Entwickler und Sicherheitsteams sind einer immer größeren Vielfalt an Bedrohungen ausgesetzt, von raffinierten Open-Source- und anbietergesteuerten Angriffen auf die Lieferkette bis hin zu Schwachstellen, die durch KI-generierten Code wie Prompt-Injection und schlechte Codesicherheit durch GitHub Copilot entstehen. Die Komplexität moderner Anwendungen, die häufig stark auf Open-Source-Komponenten (wie sie beispielsweise auf npm, PyPI oder RubyGems zu finden sind) und Containerbereitstellungen basieren, erhöht die Herausforderung zusätzlich. 

Angesichts des Ausmaßes und der Komplexität dieser Risiken ist die Automatisierung des Schwachstellenmanagements unerlässlich geworden. Manuelle Cybersicherheitsprozesse können mit der Menge und Geschwindigkeit potenzieller Schwachstellen und der Softwareentwicklung einfach nicht Schritt halten. Automatisierung beschleunigt nicht nur die Identifizierung und Behebung von Sicherheitsproblemen, sondern stellt auch sicher, dass diese Prozesse, die von Sicherheitsteams routinemäßig befolgt werden, in allen Phasen des Softwareentwicklungslebenszyklus konsistent angewendet werden.

Die Bedeutung eines kontinuierlichen Schwachstellenmanagements in bestimmten Domänen

• Zunehmende Abhängigkeit von Open-Source-Komponenten: Open-Source-Komponenten sind in der modernen Softwareentwicklung allgegenwärtig geworden. Während diese Komponenten die Entwicklung für Anwendungsentwickler beschleunigen und zur Kostensenkung beitragen, bringen sie auch erhebliche Sicherheitsrisiken mit sich. Aufsehen erregende Angriffe auf die Lieferkette, wie die XZ-Hintertür und der SolarWinds-Verstoß, haben das Potenzial für weitreichende Schäden aufgezeigt, wenn Schwachstellen in Open-Source-Abhängigkeiten und geschlossenen, vom Anbieter kontrollierten Komponenten ausgenutzt werden.
• Zunehmender Einsatz von KI-generiertem Code in der Entwicklung: Der Aufstieg der generativen KI (GenAI) in der Softwareentwicklung bringt sowohl Chancen als auch Herausforderungen mit sich. GenAI kann Codierungsaufgaben erheblich beschleunigen, kann aber auch neue Schwachstellen mit sich bringen. Bei KI-generiertem Code fehlen möglicherweise Sicherheitsüberlegungen, die erfahrene Entwickler normalerweise berücksichtigen, was zu potenziellen Sicherheitslücken führt. Ein Beispiel hierfür ist GitHub Copilot, der ein XSS in React einführt.
• Schnelles Wachstum von Containeranwendungen: Containerisierte Anwendungen sind zur Norm für die Bereitstellung moderner Software geworden. Container bieten zahlreiche Vorteile, darunter Konsistenz über Umgebungen hinweg und einfache Skalierung. Allerdings bringen sie auch neue Sicherheitsherausforderungen mit sich, insbesondere bei der Bewältigung der Schwachstellen in Container-Images. Daher könnten Entwickler Hilfe bei der Auswahl des besten Container-Images und allgemeine Container-Profi-Tipps gebrauchen, aber die Automatisierung der Schwachstellen im Docker-Container-Image ist ein Muss.

Lassen Sie uns diese etwas weiter aufschlüsseln … Ein weiteres Beispiel für einen hochkarätigen Supply-Chain-Angriff ist der Angriff auf Codecov, bei dem Angreifer sich Zugang zu sensiblen Daten verschafften, indem sie Schwachstellen in einem beliebten Code-Coverage-Tool ausnutzten. Zur Routine eines Entwicklers gehört das Management der mit Open-Source-Abhängigkeiten verbundenen Risiken. Open-Source-Abhängigkeiten können sowohl direkte als auch transitive Schwachstellen in Ihre Codebasis einbringen. Direkte Schwachstellen finden sich in den Bibliotheken, die Sie explizit einbeziehen, während transitive Schwachstellen in den Abhängigkeiten dieser Bibliotheken bestehen. Die manuelle Verwaltung dieser Risiken ist entmutigend und macht die Automatisierung zu einem entscheidenden Bestandteil einer robusten Sicherheitsstrategie.

Mit GenAI führen KI-Code-Assistenten wie GitHub Copilot oder ChatGPT zu echten, potenziellen Schwachstellen. GenAI kann unbeabsichtigt unsichere Codierungspraktiken einführen oder kontextspezifische Sicherheitsanforderungen nicht erkennen. Beispielsweise könnte ein KI-Modell Code generieren, der für SQL-Injection- oder Cross-Site-Scripting-Angriffe (XSS) anfällig ist. Die Überwachung und Sicherung von KI-generiertem Code ist daher für die Aufrechterhaltung der Anwendungssicherheit von entscheidender Bedeutung. 

Die Komplexität, mit neuen Container-Schwachstellen Schritt zu halten, entgeht auch den Sicherheitsteams nicht. Das rasante Tempo neuer Container-Schwachstellen kann überwältigend sein. Jede neue Schwachstelle erfordert eine rechtzeitige Identifizierung und Behebung, um potenzielle Exploits zu verhindern. Diese Komplexität erfordert automatisierte Lösungen mit Sicherheitsexpertise, um die Containersicherheit effektiv zu verwalten.

Container-Schwachstellen können erhebliche Auswirkungen auf die allgemeine Sicherheit Ihrer Anwendungen haben. Ein einzelnes anfälliges Container-Image kann den gesamten Anwendungsstapel gefährden. Tools wie Snyk Container automatisieren den Prozess der Identifizierung und Behebung von Schwachstellen in Container-Images. Snyk Container kann neue Basis-Image-Tags vorschlagen, die die Anzahl der Schwachstellen minimieren und Pull-Anfragen automatisieren, um Ihre Code-Repositorys zu aktualisieren.

Wie entschärfen wir all diese AppSec-Cybersicherheitsbedrohungen?

AppSec Proaktif dan Pengurusan Kerentanan Berterusan dengan Snyk

Untuk mengurangkan risiko yang berkaitan dengan kod yang dijana AI, pertimbangkan untuk menggunakan alatan seperti Snyk Code. Dikuasakan oleh Snyk DeepCode AI, alat SAST pantas ini boleh disepadukan terus ke dalam IDE pembangun melalui pemalam. Ia menggunakan latihan data khusus keselamatan untuk mengenali kod yang terdedah dan tidak selamat, memastikan isu dikenal pasti dan ditangani awal dalam pembangunan.

Bermula dengan Snyk DeepCode AI adalah mudah. Pemalam ini menyokong IDE popular seperti Visual Studio Code, IntelliJ IDEA, VS Code dan PyCharm. 

Panduan ringkas untuk memasang dan menyepadukan Snyk DeepCode AI dalam Visual Studio Code

1. Pasang sambungan Snyk:

• Buka Kod Visual Studio.
• Navigasi ke paparan Sambungan dengan mengklik pada ikon Sambungan dalam Bar Aktiviti di sisi tetingkap.
• Cari "Snyk" dan klik "Pasang" pada sambungan Snyk.

1. Sahkan dengan Snyk:

• Selepas pemasangan, anda akan digesa untuk mengesahkan dengan akaun Snyk anda.
• Ikuti arahan pada skrin untuk log masuk atau daftar di sini.

1. Dayakan Snyk DeepCode AI:

• Setelah disahkan, navigasi ke paparan Snyk dalam Bar Aktiviti.
• Dayakan Snyk DeepCode AI untuk mula mengimbas kod anda untuk mencari kelemahan.

Setelah dipasang, logo Snyk pada bar sisi akan menampilkan kelemahan dan isu keselamatan yang ditemui dalam kebergantungan sumber terbuka anda, kod anda sendiri (atau kod yang dihasilkan GenAI) dan isu IaC.

Faedah alatan SAST dalam mengenal pasti corak kod yang tidak selamat terus dalam IDE untuk pembangun

1. Maklum balas masa nyata: Semasa anda menulis kod, Snyk DeepCode AI menganalisisnya dalam masa nyata, memberikan maklum balas segera tentang kemungkinan isu keselamatan. Ini membolehkan pembangun menangani kelemahan sebelum ia menjadi sebati dalam pangkalan kod.
2. Cerapan dipacu AI: Model AI dilatih pada set data yang luas bagi data khusus keselamatan, membolehkannya mengenali corak pengekodan yang tidak selamat, walaupun yang diperkenalkan oleh GenAI atau amalan pengaturcaraan yang lemah.
3. Penyepaduan lancar: Dengan menyepadukan terus ke dalam IDE, Snyk DeepCode AI sesuai secara semula jadi ke dalam aliran kerja pembangun, meminimumkan gangguan dan memaksimumkan produktiviti.

Mari lihat contoh mengurangkan kelemahan yang diperkenalkan oleh GenAI. Saya menggunakan GitHub Copilot dalam projek ini untuk melengkapkan kod secara automatik yang mencipta laluan titik akhir Express POST untuk menanyakan OpenAI API dan kemudian menggunakan res.send() untuk menghantar respons kepada penyemak imbas.

Walau bagaimanapun, bagaimana jika respons dalam muatan ini diberikan terus dalam penyemak imbas? Jika pengepala Jenis Kandungan teks/html lalai digunakan untuk menghantar permintaan ini, kerentanan Skrip Merentas tapak akan memberi kesan kepada aplikasi yang sedang berjalan. Apa yang boleh kita lakukan tentang perkara ini?

Seperti yang anda lihat dalam anotasi di atas baris 31, Snyk mencadangkan untuk membetulkan isu keselamatan ini. Saya mengklik padanya dan dalam beberapa saat, sambungan Snyk DeepCode AI mencadangkan mitigasi yang menggantikan res.send() dengan res.json seperti berikut:

res.json(response.choices[0].message.content);

Dengan perubahan ini, aplikasi Express memaksa jenis kandungan dalam respons menjadi aplikasi/json yang merupakan teks generik dan boleh membenarkan teks seperti alert().

Dengan memanfaatkan Snyk dalam IDE mereka, pembangun boleh mengenal pasti dan mengurangkan kelemahan secara proaktif menggunakan enjin Snyk DeepCode AI yang mendasari, memastikan kod mereka selamat dari awal. Pendekatan proaktif terhadap keselamatan aplikasi ini adalah penting dalam persekitaran hari ini, di mana risiko yang berkaitan dengan rantaian bekalan sumber terbuka dan kod yang dijana GenAI sentiasa ada.

Mengautomasikan pengurusan pergantungan dengan Sumber Terbuka Snyk

Sumber Terbuka Snyk ialah alat berkuasa yang direka untuk membantu pembangun dan pasukan keselamatan mengurus risiko yang berkaitan dengan kebergantungan sumber terbuka. Dengan pergantungan yang semakin meningkat pada perpustakaan sumber terbuka, keperluan untuk pengurusan pergantungan yang teguh dan automatik tidak pernah menjadi lebih kritikal. Sumber Terbuka Snyk menyediakan keupayaan pengimbasan dan pemulihan kerentanan menyeluruh, memastikan projek anda kekal selamat dan patuh.

Dalam aplikasi Node.js saya sebelum ini, saya juga menggunakan kebergantungan SQLite, yang Snyk memaklumkan saya tentang isu keselamatan seperti berikut:

This vulnerability information is helpful to understand which transitive dependency is introducing the security risk and how to mitigate it, if at all possible. In this case, the transitive dependency inflight is detected to have a medium vulnerability.

Snyk detects that my lockfile and dependency is potentially out of date and so it can’t find a remediation path. However, let’s see the automation in practice when we import the GitHub code repository to Snyk. Doing so, shows the following information on the Snyk application:

From this point on, Snyk will automatically open new Pull Requests to suggest dependency upgrades when security vulnerabilities are detected in my package manifest.

Managing dependencies is not just about the libraries you directly include in your project. Transitive dependencies—those pulled in by your direct dependencies—can also introduce vulnerabilities. Snyk excels at identifying and remediating vulnerabilities in both direct and transitive dependencies.

Consider the following scenario:

{
  "dependencies": {
    "express": "^4.17.1",
    "lodash": "^4.17.20"
  }
}

In this example, express and lodash are direct dependencies. However, express might have its own set of dependencies, which in turn might have their own dependencies. Snyk will traverse this entire dependency tree, identifying and addressing vulnerabilities at every level.

When it comes to managing container vulnerabilities, Snyk Container helps remove the burden of keeping base image tags up-to-date with security patches.

Snyk Container is a comprehensive solution designed to help developers and security teams manage container vulnerabilities effectively. Containerized application workloads is prevalent at the Enterprise and as is the need to secure these environments. Snyk Container integrates seamlessly into your CI/CD pipeline, providing continuous monitoring and proactive remediation of vulnerabilities in your container images.

One of the standout features of Snyk Container is its ability to automate the creation of Pull Requests to address vulnerabilities in your container images. This automation is a game-changer for both developers and security teams, as it significantly reduces the manual effort required to keep container images secure.

Here's an example of how Snyk Container might automate a PR to update a vulnerable package in a Dockerfile:

FROM node:14.1.0
RUN npm install express
COPY . /app
CMD ["node", "/app/index.js"]

When Snyk Container detects a vulnerability, it automatically generates a PR with the necessary changes to mitigate the issue. This could include updating a vulnerable package or applying a security patch. By automating this process, Snyk Container ensures that vulnerabilities are addressed promptly, reducing the window of exposure.

By following these recommended base images, you can significantly reduce the number of vulnerabilities in your container images, enhancing the overall security of your applications.

Snyk Container identified multiple vulnerabilities in this base image and automatically generated PRs to update the image and associated dependencies. The team was able to review and merge these PRs quickly, reducing their vulnerability count by over 30% within seconds by merging the Pull Request and ensuring the CI/CD pipeline tests pass with flying colors.

This proactive approach not only improved the security posture of their applications but also freed up valuable time for developers to focus on building new features rather than managing vulnerabilities.

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