ASOC 플랫폼으로 보안 소프트웨어 개발 강화

ASOC 플랫폼은 DevSecOps 채택을 위한 강력한 도구로, 기업이 안전한 개발 프로세스를 구축할 뿐만 아니라 이를 최대한 자동화할 수 있도록 해줍니다. 인공 지능과 기계 학습의 통합으로 수작업이 크게 줄어들고 소프트웨어 출시가 가속화됩니다. ASOC 도구는 DevSecOps 개발의 최전선에 있습니다. 전송 속도에 영향을 주지 않고 모든 아키텍처 및 복잡성의 소프트웨어에 대한 보안 문제를 해결할 수 있습니다.

사이버 범죄의 증가와 신제품에 대한 긴급한 요구, 개발 가속화 추진으로 인해 DevSecOps 채택이 중요해졌습니다. 업계 분석가들은 개발 팀의 약 77%가 이 접근 방식을 채택했다고 지적합니다. 오늘날 점점 더 많은 기업이 안전한 소프트웨어 개발을 보장하기 위해 DevSecOps 프레임워크 내에서 ASOC(Application Security Orchestration and Correlation)를 선택하고 있습니다.

ASOC형 DevSecOps 시스템

DevSecOps는 기존 개발 방식에서 벗어나 처음부터 소프트웨어 제작의 모든 단계에 보안을 통합합니다. DevSecOps를 채택하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 복잡한 설정을 피하려는 사람들을 위해 시장에서는 ASOC 기반 솔루션을 제공합니다. 이러한 솔루션은 기업이 시간, 비용, 노동력을 절약하는 동시에 제품 출시 시간을 단축하는 데 도움이 될 수 있습니다.

ASOC 플랫폼은 보안 테스트의 효율성을 높이고 개발 중인 소프트웨어의 출시를 지연시키지 않고 보안을 유지합니다. Gartner 2021 애플리케이션 보안 하이프 사이클에 따르면 이러한 솔루션은 대상 고객 사이에서 5~20%의 시장 침투율을 보일 것으로 나타났습니다. 이 기술의 실제 채택은 주로 그 유용성과 이점에 대한 제한된 인식으로 인해 낮습니다.

ASOC 솔루션은 AST(애플리케이션 보안 테스트) 도구를 기존 CI/CD 파이프라인에 통합하여 엔지니어링 팀과 정보 보안 전문가 간의 투명한 실시간 협업을 촉진합니다. 이러한 플랫폼은 오케스트레이션 기능을 제공합니다. 즉, 보안 파이프라인을 설정 및 실행하고 AST 도구로 식별된 문제에 대한 관련 분석을 수행하여 이 데이터를 추가로 집계하여 포괄적인 통찰력을 얻습니다.

ASOC 도구는 분석을 기반으로 보안 및 관련 비즈니스 위험에 대한 문서와 보고서를 생성할 수 있습니다. DevSecOps 프레임워크 내에서 조정 및 상호 연관을 통해 개발, 테스트 및 보안 프로세스의 대량 데이터를 실시간으로 처리할 수 있습니다. 이 풍부한 정보는 플랫폼의 동적 피드백 루프를 지원하여 전체 보안 소프트웨어 수명주기를 지능적으로 감독할 수 있도록 합니다.

지능형 제어 설정

수집된 정보를 통합, 저장 및 분석하는 전용 추가 모듈을 개발하여 데이터 분석 도구를 ASOC와 같은 플랫폼에 통합할 수 있습니다. 수행 방법:

1. 소프트웨어 개발 및 보안 검색 도구에서 데이터를 수집한 다음 전용 데이터 웨어하우스에 업로드합니다.

2. 수집된 데이터에서 파생된 일련의 지표를 설정합니다.

3. 비즈니스 컨텍스트를 이러한 지표에 통합하고 핵심 성과 지표(KPI)를 식별합니다.

4. 원시 데이터, 지표 및 KPI를 사용하여 DevSecOps 플랫폼을 관리하기 위한 대시보드를 만듭니다.

인공 지능과 기계 학습은 우리가 수집하는 데이터를 분석하는 방식을 혁신하여 변화에 빠르게 적응하고 소프트웨어 제공 프로세스를 개선할 수 있게 해줍니다. ASOC 플랫폼의 지능형 관리를 활용하기 위해 데이터 처리 모듈의 구현 단계를 조정할 수 있습니다. 처음 세 단계는 동일하게 유지되지만 네 번째 단계에서는 인공 지능과 기계 학습을 사용하여 원시 데이터, 지표 및 KPI를 처리합니다. 이를 통해 향상된 데이터 분석을 기반으로 DevSecOps 플랫폼의 관리를 단순화하는 대시보드를 생성할 수 있습니다.

ASOC 실습의 렌즈를 통해 인공 지능과 기계 학습은 조정 및 상관 관계 작업의 효율성을 크게 향상시킵니다.

오케스트레이션

자동 소프트웨어 품질 보증

ASOC급 플랫폼의 인공 지능은 소프트웨어 품질을 평가하기 위해 수집된 데이터 및 메트릭 풀에서 각 체크포인트에 필요한 구성 요소와 기준을 지능적이고 동적으로 설정할 수 있습니다. . 품질 관리 지점을 정의하는 이 AI 기반 접근 방식을 통해 빌드가 라이프사이클의 다음 단계를 위한 준비가 되었는지 알 수 있습니다. AI를 활용하면 자동화를 극대화하여 DevSecOps 파이프라인을 통해 아티팩트를 이동할 수 있습니다. 다양한 환경에서 빌드를 스캔한 후 진행 상황을 결정하여 빠르고 일관된 릴리스를 위한 기반을 마련합니다.

자동화된 품질 관리 체크포인트는 다양한 애플리케이션 보안 테스트 관행을 포괄할 수 있습니다. 이러한 체크포인트의 구성은 보안 파이프라인 단계에 따라 동적으로 조정될 수 있습니다. 따라서 CI/CD 파이프라인에 체크포인트를 설정하고 해당 기준을 사용자 정의하여 소프트웨어 품질을 모니터링하고 관리하는 강력한 수단을 제공하는 것이 가능합니다.

코드로서의 CI/CD 파이프라인

대규모 DevSecOps 구현의 경우 CI/CD 파이프라인을 코드로 관리하면 분명한 이점이 있습니다. 이 전략을 채택한 회사는 소프트웨어 배포, 실행, 관리 및 모니터링 프로세스를 향상시키는 강력한 도구를 얻습니다. 최신 ASOC 솔루션은 버튼 클릭만으로 "즉시 사용 가능한" 보안 파이프라인을 구축합니다. 인공 지능과 기계 학습 기술은 소프트웨어 구성 요소를 자동으로 식별하고 정확한 품질 표준을 충족하는 CI/CD 파이프라인을 설정하여 이를 개선합니다.

AI는 개발 중인 제품의 상황과 다양한 매개변수에 따라 소프트웨어 아티팩트 카탈로그 작성, 자동으로 엔드투엔드 파이프라인 설정, 정보 보안 도구 호출 통합을 지원합니다. ASOC 프레임워크 내의 인공 지능 기술은 각 CI/CD 파이프라인 내에서 소프트웨어 품질 관리 체크포인트의 순서와 수를 동적으로 조정할 수도 있습니다. 이 접근 방식을 사용하면 초기 제출부터 최종 버전 출시까지 전체 프로세스가 주의 깊게 감독되므로 제품 출시 속도가 크게 향상됩니다.

Correlation

Application Vulnerability Correlation

ASOC 기술은 소프트웨어 테스트 도구의 데이터를 사용하여 보안 문제의 상관 관계를 확인하는 AVC(Application Vulnerability Correlation) 메커니즘 생성을 지원합니다. 이 프로세스에는 노이즈를 자동으로 선별하여 오탐지를 제거하고 중복 및 유사한 보안 문제를 찾은 다음 식별된 단일 결함으로 병합하는 ML 모델이 포함됩니다.

이 메커니즘은 보안 문제를 해결하는 데 필요한 시간을 크게 줄여 팀이 심각한 취약점에 집중할 수 있도록 하고 개발하는 소프트웨어의 위협 탐지 속도를 높입니다.

소프트웨어 취약점 빠른 수정 가이드

감지된 문제 세트에는 항상 쉽게 해결할 수 있는 몇 가지 중요한 취약점을 비롯한 일반적인 취약점이 포함되어 있습니다. AVC 기술은 정보 보안 취약점을 식별하고 순위를 매긴 다음 이를 해결하는 방법에 대한 자동 권장 사항을 제공합니다.

ASOC 플랫폼은 SAST, SCA, DAST 등을 포함한 다양한 보안 스캐너로부터 취약성 데이터를 수집합니다. AVC 기술을 통합하고 여기에 포괄적인 표준과 상세한 보안 코딩 권장 사항을 제공하여 보안 코드 템플릿을 생성합니다. 이러한 템플릿은 회사의 DevSecOps 구현 특성에 맞게 사용자 정의되어 보안 조치를 더욱 강화합니다.

간소화된 보안 규정 준수 관리

소프트웨어 개발에서 업계 보안 표준 및 규제 요구 사항을 준수하는 것은 항상 중요한 측면입니다. 이러한 요구 사항을 관리하는 프로세스는 제품 수명 주기 전반에 걸쳐 완전히 자동화되어 회사 내에서 작업 실행을 간소화할 수 있습니다.

자동 검사를 통해 모든 표준과 요구 사항이 충족되는지 확인할 수 있습니다. ASOC 플랫폼을 사용하면 인공 지능과 기계 학습 기술이 소프트웨어 품질 체크포인트와 예측 분석을 활용하여 보안 규정 준수를 지속적으로 모니터링할 수 있습니다. 이러한 모니터링을 통해 개발팀은 개발 중인 소프트웨어가 필요한 표준을 충족하는지 여부에 대한 명확한 판단을 내릴 수 있습니다.

ASOC 플랫폼의 투자 수익을 평가하세요

ASOC 플랫폼에 투자하려면 비용, 시간 절약, 향상된 보안에 대한 고려 사항을 포함하는 잠재적인 투자 수익(ROI)을 평가해야 합니다. ROI 평가:

1. 비용 절감: 수동 보안 테스트의 필요성 감소와 보안 사고 및 취약점의 잠재적 감소로 인한 비용 절감을 계산합니다.

2. 시간 효율성: CI/CD 파이프라인에서 보안 테스트 및 통합을 자동화하여 절약된 시간을 평가합니다. 취약점을 더 빠르게 감지하고 수정하면 개발 주기가 가속화됩니다.

3. 보안 개선: 벌금 회피, 브랜드 평판 보호, 고객 신뢰 보장 등 더욱 강력한 보안 태세의 가치를 고려하세요.

4. 확장성: 개발 요구 사항에 따라 ASOC 플랫폼의 확장 능력을 평가하면 조직이 성장함에 따라 더 큰 장기적 가치를 제공할 수 있습니다.

결론

ASOC 플랫폼은 DevSecOps 도입을 위한 강력한 도구로, 기업이 안전한 개발 프로세스를 구축할 뿐만 아니라 이를 최대한 자동화할 수 있도록 해줍니다. 인공 지능과 기계 학습의 통합으로 수작업이 크게 줄어들고 소프트웨어 출시가 가속화됩니다.

ASOC 도구는 DevSecOps 발전의 최전선에 있습니다. 전송 속도에 영향을 주지 않고 모든 아키텍처 및 복잡성의 소프트웨어에 대한 보안 문제를 해결할 수 있습니다.

그러나 ASOC 플랫폼을 이해하는 조직은 많지 않습니다. 이로 인해 많은 기업은 격리된 자동화 노력을 통해 DevSecOps 구현에 대한 확장성이 떨어지는 기존 접근 방식을 고수하게 되었습니다. 그럼에도 불구하고 시장은 이미 소프트웨어 전문가의 작업량을 크게 줄일 수 있는 효과적인 솔루션을 제공하고 있습니다. AI/ML 기술로 구동되는 ASOC 플랫폼은 보안 분석 및 관리를 기존 DevOps 워크플로에 통합하여 DevSecOps 구현 시간을 단 몇 주로 대폭 단축합니다.

위 내용은 ASOC 플랫폼으로 보안 소프트웨어 개발 강화의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!