利用ASOC平台增強安全軟體開發

ASOC 平台是採用 DevSecOps 的強大工具，使公司不僅能夠建立安全的開發流程，而且能夠盡可能地自動化。人工智慧和機器學習的整合大大減少了手動工作，並加快了軟體向市場的交付速度。 ASOC 工具處於 DevSecOps 發展的最前線。它們可以解決任何架構和複雜性的軟體的安全性問題，而不會影響交付速度。

網路犯罪的興起，加上對新產品的迫切需求和加速開發的推動，使得 DevSecOps 的採用變得至關重要。產業分析師指出，大約 77%的開發團隊已經採用了這種方法。如今，越來越多的企業選擇 DevSecOps 框架內的應用程式安全編排和關聯 (ASOC)，以確保安全的軟體開發。

ASOC 型 DevSecOps 系統

DevSecOps從傳統開發方法中脫穎而出，從一開始就將安全性融入軟體創建的每個階段。採用 DevSecOps 的方法有很多。對於那些希望避免複雜設定的人來說，市場提供了基於 ASOC 的解決方案。這些解決方案可以幫助公司節省時間、金錢和勞動力資源，同時還可以縮短產品的上市時間。

ASOC 平台增強了安全測試的有效性，並在不延遲交付的情況下維護開發中軟體的安全性。 Gartner 2021 年應用安全技術成熟度曲線表明，這些解決方案在目標客戶中的市場滲透率在 5% 到 20% 之間。這項技術的實際採用率較低，主要是因為對其可用性和優勢的認識有限。

ASOC 解決方案將應用程式安全測試 ( AST ) 工具整合到現有的CI/CD 管道中，促進工程團隊和資訊安全專家之間透明、即時的協作。這些平台提供編排功能，這意味著它們設置和執行安全管道，並對 AST 工具識別的問題進行相關分析，進一步聚合這些數據以獲得全面的洞察。

ASOC 工具可以根據分析產生有關安全和相關業務風險的文件和報告。透過在 DevSecOps 框架內進行編排和關聯，他們可以即時處理來自開發、測試和安全流程的大量資料。這些豐富的資訊支援平台的動態回饋循環，從而可以對整個安全軟體生命週期進行智慧監督。

智慧控制設定

透過開發專用於整合、儲存和分析收集到的資訊的附加模組，資料分析工具可以整合到 ASOC 類別平台中。這是如何完成的：

1、從軟體開發和安全掃描工具收集數據，然後將其上傳到專用資料倉儲。

2、建立一組從收集的資料中得出的指標。

3、將業務背景納入這些指標並確定關鍵績效指標 (KPI)。

4、建立儀表板以使用原始資料、指標和 KPI 管理 DevSecOps 平台。

人工智慧和機器學習正在徹底改變我們分析收集數據的方式，使我們能夠快速適應變化並完善軟體交付流程。為了利用 ASOC 平台的智慧管理，可以調整資料處理模組的實現步驟。最初的三個步驟保持不變，但第四步涉及使用人工智慧和機器學習來處理原始數據、指標和 KPI。這樣就可以建立儀表板，根據增強的資料分析簡化 DevSecOps 平台的管理。 

透過 ASOC 實踐的視角，人工智慧和機器學習顯著提高了編排和關聯任務的效率。

編排

自動化軟體品質保證

ASOC 級平台中的人工智慧能夠智慧地從收集的資料和指標池中動態設定每個檢查點所需的組件和標準，以評估軟體品質。這種人工智慧驅動的定義品質控制點的方法可以讓您知道建置是否已為其生命週期的下一階段做好準備。利用 AI，您可以透過DevSecOps 管道以最大程度的自動化移動工件。在掃描不同環境中的建置後做出進展決策，為快速一致的發布鋪平道路。

自動化品質控制檢查點可以涵蓋各種應用程式安全測試實務。這些檢查點的配置可以根據安全管道的階段動態調整。因此，在 CI/CD 管道中建立檢查點並自訂其標準是可行的，從而提供了監督和管理軟體品質的強大手段。

CI/CD 管道即代碼

對於大規模 DevSecOps 實施，將 CI/CD 管道作為代碼進行管理具有明顯的優勢。採用此策略的公司獲得了一個強大的工具來增強其軟體部署、啟動、管理和監控流程。現代 ASOC 解決方案只需點擊一個按鈕即可「開箱即用」地建立安全管道。人工智慧和機器學習技術透過自動識別軟體組件並設定滿足精確品質標準的 CI/CD 管道來改善這一點。

人工智慧協助對軟體工件進行編目，自動設定端到端管道，並主動整合對資訊安全工具的調用，同時以正在開發的產品的上下文和各種參數為指導。 ASOC 框架內的人工智慧技術還可以動態調整每個 CI/CD 管道內軟體品質控制檢查點的順序和數量。這種方法顯著加快了產品發布速度，因為整個過程（從最初提交到最終版本的發布）都受到精心監督。

相關性

應用程式漏洞關聯

ASOC 技術支援創建應用程式漏洞關聯(AVC) 機制，該機制使用軟體測試工具中的資料將安全性問題關聯起來。此過程涉及一個 ML 模型，該模型可以自動篩選噪聲，以消除誤報、發現重複項和類似的安全問題，然後將它們合併為單一已識別的缺陷。

這種機制顯著減少了解決安全問題所需的時間，使團隊能夠專注於關鍵漏洞並提高所開發軟體中威脅偵測的速度。

軟體漏洞快速修復指南

任何偵測到的問題集始終包含常見漏洞，包括一些可以輕鬆修復的關鍵漏洞。 AVC 技術可識別資訊安全漏洞並對其進行排名，並提供有關如何修復這些問題的自動建議。

ASOC 平台從一系列安全掃描器收集漏洞數據，包括SAST、SCA、DAST 等。透過整合 AVC 技術並為其提供全面的標準和詳細的安全編碼建議，可以產生安全的程式碼範本。這些模板經過定制，以符合公司 DevSecOps 實施的具體情況，進一步增強安全措施。

簡化安全合規管理

在軟體開發中，遵守行業安全標準和監管要求始終是關鍵方面。管理這些需求的過程可以在產品生命週期內完全自動化，從而簡化公司內的任務執行。

自動化檢查有助於確保滿足所有標準和要求。借助 ASOC 平台，人工智慧和機器學習技術可以利用軟體品質檢查點和預測分析來持續監控安全合規性。這種監控為開發團隊提供了關於開發的軟體是否符合必要標準的明確判斷。

評估ASOC 平台的投資回報

投資ASOC 平台需要評估潛在的投資回報(ROI)，其中包括對成本、節省時間和提高安全性的考慮。評估投資報酬率：

1、成本節省： 計算手動安全測試需求的減少以及安全事件和漏洞的潛在減少而節省的成本。

2、時間效率：評估透過在 CI/CD 管道中自動化安全測試和整合所節省的時間。更快地偵測和修復漏洞可加快開發週期。

3、提高安全性：考慮更強大的安全態勢的價值，包括避免監管罰款、保護品牌聲譽和確保客戶信任的潛力。

4、可擴展性：評估 ASOC 平台根據您的開發需求進行擴展的能力，隨著您的組織的發展，可能會提供更大的長期價值。

結論

ASOC 平台是採用 DevSecOps 的強大工具，使公司不僅能夠建立安全的開發流程，而且能夠盡可能地實現自動化。人工智慧和機器學習的整合大大減少了手動工作，並加快了軟體向市場的交付速度。

ASOC 工具處於 DevSecOps 發展的最前線。它們可以解決任何架構和複雜性的軟體的安全性問題，而不會影響交付速度。 

然而，了解 ASOC 平台的組織並不多。這導致許多公司堅持使用傳統的、可擴展性較差的方法，透過隔離的自動化工作來實施 DevSecOps。儘管如此，市場已經提供了有效的解決方案，可以顯著減輕軟體專業人員的工作量。採用 AI/ML 技術的 ASOC 平台將安全分析和管理合併到現有 DevOps 工作流程中，從而將 DevSecOps 實施時間大大縮短至幾週。

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