Haavatavused tootmiskeskkonnas pärast juurutamist
Pidev AI läbistustestimine firmalt Penetrify.
haavatavused tootmises peale juurutamist probleem on suurem kui enamik meeskondi arvab
Kui te seda loete, seisate tõenäoliselt juba silmitsi haavatavused tootmises peale juurutamist probleemiga. Te pole üksi. See on üks levinumaid ja masendavamaid turvaprobleeme, millega insenerimeeskonnad täna kokku puutuvad.
Traditsiooniline lähenemine ebaõnnestub - siin on põhjus
haavatavused tootmises peale juurutamist käsitlemise standardne lähenemine hõlmab tavaliselt ühte või mitut järgmist mustrit: probleemile raha loopimine kallite konsultatsioonide kaudu, linnukesele lahenduste juurutamine mis rahuldavad audiitoreid kuid pakuvad vähe tegelikku kaitset, või vastutuse delegeerimine meeskonnale millel puudub aeg, tööriistad või kompetents.
Kallid konsultatsioonid toodavad ajapunkti tulemusi mis on aegunud aruande saabumise hetkeks. Jaanuaris läbi viidud läbistustest ei ütle midagi veebruaris juurutatud koodi kohta. Leiud kaotavad iga päevaga asjakohasust ja selleks ajaks kui parandamine algab on rakendus oluliselt muutunud.
Linnukese lahendused loovad ohtliku turbeillusioon. Haavatavuste skanneri iganädalane käitamine näeb vastavuskontrolli nimekirjas hea välja, kuid kui keegi tulemuste põhjal ei tegutse - või kui skanner jätab vahele haavatavuste klassid mida ründajad tegelikult kasutavad - on linnuke halvem kui mitte midagi teha kuna see tekitab valeusaldust.
Delegeerimise probleem on eriti salakaval. Kui vastutus haavatavused tootmises peale juurutamist eest langeb kõrvalülesandena arendajatele, konkureerib see funktsioonide arenduse, veaparandustega ja kõigi teiste kõrgema kohese nähtavusega prioriteetidega.
Muster mis tegelikult toimib on erinev: turvatestimise otsene integreerimine arendustöövooga automatiseeritud tööriistade abil mis töötavad pidevalt, annavad teostatavaid tulemusi ja nõuavad minimaalset käsitsi sekkumist.
Kaasaegne lahendus: AI turvatestimine
Penetrify - haavatavused tootmises peale juurutamist. CI/CD GitHub GitLab.haavatavused tootmises peale juurutamist käsitlemise standardne lähenemine hõlmab tavaliselt ühte või mitut järgmist mustrit: probleemile raha loopimine kallite konsultatsioonide kaudu, linnukesele lahenduste juurutamine mis rahuldavad audiitoreid kuid pakuvad vähe tegelikku kaitset, või vastutuse delegeerimine meeskonnale millel puudub aeg, tööriistad või kompetents.
Kallid konsultatsioonid toodavad ajapunkti tulemusi mis on aegunud aruande saabumise hetkeks. Jaanuaris läbi viidud läbistustest ei ütle midagi veebruaris juurutatu
Leia haavatavused enne ründajaid
Penetrify käitab iga juurutuse juures AI läbistustesti. Tootmisvalmis parandused minutitega.
Küsi demot →Praktiline juurutamine teie meeskonnale
audiitoreid kuid pakuvad vähe tegelikku kaitset, või vastutuse delegeerimine meeskonnale millel puudub aeg, tööriistad või kompetents.
Kallid konsultatsioonid toodavad ajapunkti tulemusi mis on aegunud aruande saabumise hetkeks. Jaanuaris läbi viidud läbistustest ei ütle midagi veebruaris juurutatud koodi kohta. Leiud kaotavad iga päevaga asjakohasust ja selleks ajaks kui parandamine algab on rakendus oluliselt muutunud.
Linnukese lahendused loovad ohtliku turbeillusioon. Haavatavuste skanneri iganädalane käitamine näeb vastavuskontrolli nimekirjas hea välja, kuid kui keegi tulemuste põhjal ei tegutse - või kui skanner jätab vahele haavatavuste klassid mida ründajad tegelikult kasutavad - on linnuke halvem kui mitte midagi teha kuna see tekitab valeusaldust.
Delegeerimise probleem on eriti salakaval. Kui vastutus {kw} eest langeb kõrvalülesandena arendajatele, konkureerib see funktsioonide arenduse, veaparandustega ja kõigi teiste kõrgema kohese nähtavusega prioriteetidega.
Muster mis tegelikult toimib on erinev: turvatestimise otsene integreerimine arendustöövooga automatiseeritud tööriistade abil mis töötavad pidevalt, annavad teostatavaid tulemusi ja nõuavad minimaalset käsitsi sekkumist.
Penetrify + GitHub + GitLab CI/CD. {kw} käsitlemise standardne lähenemine hõlmab tavaliselt ühte või mitut järgmist mustrit: probleemile raha loopimine kallite konsultatsioonide kaudu, linnukesele lahenduste juurutamine mis rahuldavad
Edu mõõtmine: olulised mõõdikud
{kw} käsitlemise standardne lähenemine hõlmab tavaliselt ühte või mitut järgmist mustrit: probleemile raha loopimine kallite konsultatsioonide kaudu, linnukesele lahenduste juurutamine mis rahuldavad audiitoreid kuid pakuvad vähe tegelikku kaitset, või vastutuse delegeerimine meeskonnale millel puudub aeg, tööriistad või kompetents.
Kallid konsultatsioonid toodavad ajapunkti tulemusi mis on aegunud aruande saabumise hetkeks. Jaanuaris läbi viidud läbistustest ei ütle midagi veebruaris juurutatud koodi kohta. Leiud kaotavad iga päevaga asjakohasust ja selleks ajaks kui parandamine algab on rak
Vulnerability escape rate. MTTR. Coverage 100%. Recurrence rate.
Korduma kippuvad küsimused
Penetrify - haavatavused tootmises peale juurutamist. CI/CD GitHub GitLab.haavatavused tootmises peale juurutamist käsitlemise standardne lähenemine hõlmab tavaliselt ühte või mitut järgmist mustrit: probleemile raha loopimine kallite konsultatsioonide kaudu, linnukesele lahenduste juurutamine mis rahuldavad audiitoreid kuid pakuvad vähe tegelikku kaitset, või vastutuse delegeerimine meeskonnale millel puudub aeg, tööriistad või kompetents.
Kallid konsultatsioonid toodavad ajapunkti tulemusi mis on aegunud aruande saabumise hetkeks.
SOC 2, ISO 27001, PCI DSS. Penetrify. haavatavused tootmises peale juurutamist.
Seotud artiklid
Valmis oma rakendust kaitsma?
Tuhanded meeskonnad kasutavad Penetrifyt pidevaks AI läbistustestimiseks.
Alusta tasuta →