Sõltuvuste turvalisus: Globaalne juhend haavatavuste skaneerimiseks

Tänapäeva omavahel seotud maailmas sõltub tarkvaraarendus suuresti avatud lähtekoodiga komponentidest. Need komponendid, mida sageli nimetatakse sõltuvusteks, kiirendavad arendustsükleid ja pakuvad hõlpsasti kättesaadavaid funktsioone. Kuid see sõltuvus toob kaasa olulise turvaprobleemi: sõltuvuste haavatavused. Nende haavatavuste kõrvaldamata jätmine võib rakendused kokku puutuda tõsiste riskidega, ulatudes andmetest kuni täieliku süsteemi kompromiteerimiseni.

Mis on sõltuvuste turvalisus?

Sõltuvuste turvalisus on praktika, mille eesmärk on tuvastada, hinnata ja leevendada turvariske, mis on seotud kolmandate osapoolte teekide, raamistike ja muude tarkvaraarenduses kasutatavate komponentidega. See on rakenduste turvalisuse kriitiline aspekt, mis tagab kogu tarkvara tarneahela terviklikkuse ja turvalisuse.

Mõelge sellele nagu maja ehitamisele. Võite kasutada eelvalmistatud aknaid, uksi ja katusematerjale (sõltuvused). Kuigi need säästavad aega ja vaeva, peate tagama, et need oleksid tugevad ja turvalised, et vältida sissetungijaid või ilmastikukahjustusi. Sõltuvuste turvalisus rakendab sama põhimõtet teie tarkvarale.

Haavatavuste skaneerimise tähtsus

Haavatavuste skaneerimine on sõltuvuste turvalisuse põhikomponent. See hõlmab automaatset tuntud haavatavuste tuvastamist tarkvaraprojektis kasutatavates sõltuvustes. Neid haavatavusi kataloogitakse sageli avalikes andmebaasides, nagu National Vulnerability Database (NVD), ja neid jälgitakse Common Vulnerabilities and Exposures (CVE) identifikaatorite abil.

Skaneerides ennetavalt sõltuvusi haavatavuste suhtes, saavad organisatsioonid:

Vähendada riski: tuvastage ja kõrvaldage haavatavused enne, kui ründajad saavad neid ära kasutada.
Parandada turvalisust: Saate nähtavuse oma tarkvara tarneahelaga seotud turvariskidele.
Tagada vastavus: täitke tarkvara turvalisusega seotud regulatiivseid nõudeid. Paljud tööstusharud nõuavad nüüd lepingu sõlmimise tingimusena tarkvara materjalide loetelu (SBOM).
Prioriseerida parandustöid: Keskenduge kõige kriitilisemate haavatavuste kõrvaldamisele.
Automatiseerida turbeprotsesse: Integreerige haavatavuste skaneerimine tarkvaraarenduse elutsüklisse (SDLC) pidevaks turvaseireks.

Kuidas haavatavuste skaneerimine töötab

Haavatavuste skaneerimise tööriistad analüüsivad projekti sõltuvusi, võrreldes neid tuntud haavatavuste andmebaasidega. Protsess hõlmab tavaliselt järgmisi samme:

Sõltuvuse tuvastamine: tööriist analüüsib projekti manifestifaili (nt package.json Node.js jaoks, pom.xml Java jaoks, requirements.txt Pythoni jaoks), et tuvastada kõik otsesed ja transitiivsed sõltuvused. Transitiivsed sõltuvused on teie sõltuvuste sõltuvused.
Haavatavuste andmebaasi otsing: tööriist pärib haavatavuste andmebaase, näiteks NVD, et tuvastada tuvastatud sõltuvustega seotud teadaolevaid haavatavusi.
Haavatavuste sobitamine: tööriist sobitab tuvastatud sõltuvused ja nende versioonid haavatavuste andmebaasiga, et tuvastada potentsiaalseid haavatavusi.
Aruandlus: tööriist genereerib aruande, milles on loetletud tuvastatud haavatavused, nende tõsidusastmed ja parandussoovitused.

Näidisstsenaarium

Kujutage ette veebirakendust, mis on välja töötatud Node.js abil. Rakendus toetub mitmele avatud lähtekoodiga paketile, sealhulgas populaarsele logimisteegile. Haavatavuste skaneerimise tööriist analüüsib rakenduse faili package.json ja tuvastab, et logimisteegil on teadaolev turvaauk (nt CVE-2023-1234), mis võimaldab ründajatel käivitada suvalist koodi. Tööriist genereerib aruande, milles tuuakse esile haavatavus ja soovitatakse logimisteek värskendada paigatud versiooniks.

Haavatavuste skaneerimise tööriistade tüübid

Saadaval on erinevad haavatavuste skaneerimise tööriistad, millest igaühel on oma tugevused ja nõrkused. Need tööriistad võib laias laastus jagada järgmiselt:

Tarkvara koostise analüüsi (SCA) tööriistad: need tööriistad on spetsiaalselt loodud avatud lähtekoodiga sõltuvuste analüüsimiseks ja haavatavuste tuvastamiseks. Need pakuvad põhjalikku ülevaadet tarkvara koostisest ja sellega seotud turvariskidest.
Staatilise rakenduse turvatestimise (SAST) tööriistad: SAST-i tööriistad analüüsivad lähtekoodi potentsiaalsete haavatavuste suhtes, sealhulgas neid, mis on seotud sõltuvuse kasutamisega.
Dünaamilise rakenduse turvatestimise (DAST) tööriistad: DAST-i tööriistad testivad käimasolevaid rakendusi haavatavuste suhtes, simuleerides reaalseid rünnakuid.
Interaktiivse rakenduse turvatestimise (IAST) tööriistad: IAST-i tööriistad ühendavad SAST-i ja DAST-i tehnikaid, et pakkuda reaalajas haavatavuste tuvastamist rakenduste testimise ajal.

Õige haavatavuste skaneerimise tööriista valimine

Sobiva haavatavuste skaneerimise tööriista valik sõltub mitmest tegurist, sealhulgas:

Programmeerimiskeeled ja raamistikud: Veenduge, et tööriist toetab teie projektides kasutatavaid programmeerimiskeeli ja raamistikke.
Sõltuvuste haldamise ökosüsteem: Veenduge, et tööriist integreerub teie sõltuvuste haldamise ökosüsteemiga (nt npm, Maven, pip).
Täpsus ja ulatus: Hinnake tööriista täpsust haavatavuste tuvastamisel ja selle haavatavuste andmebaaside katvust.
Integratsioon SDLC-ga: Valige tööriist, mida saab hõlpsasti integreerida teie olemasolevasse tarkvaraarenduse elutsüklisse. Ideaalis on see automatiseeritud teie CI/CD torujuhtme osana.
Aruandlus ja parandamine: Otsige tööriista, mis pakub selgeid ja praktilisi aruandeid koos parandussoovitustega.
Maksumus: Arvestage tööriista maksumusega ja sellega, kas see sobib teie eelarvega. Olemas on nii kaubanduslikud kui ka avatud lähtekoodiga valikud.
Tugi: Kontrollige, kas tööriista müüja pakub head dokumentatsiooni ja tuge.

Näited haavatavuste skaneerimise tööriistadest

Siin on mõned populaarsed haavatavuste skaneerimise tööriistad:

Snyk: põhjalik SCA tööriist, mis integreerub erinevate arenduskeskkondadega ning pakub üksikasjalikke haavatavuste aruandeid ja parandusjuhiseid.
JFrog Xray: universaalne tarkvara koostise analüüsi lahendus, mis integreerub JFrog Artifactoryga ja pakub põhjalikku nähtavust tarkvara sõltuvustesse.
Sonatype Nexus Lifecycle: SCA tööriist, mis aitab organisatsioonidel hallata ja leevendada avatud lähtekoodiga seotud riske kogu SDLC vältel.
OWASP Dependency-Check: tasuta ja avatud lähtekoodiga SCA tööriist, mis tuvastab projektide sõltuvustes teadaolevaid haavatavusi. See on eriti populaarne Java projektide puhul.
Anchore Grype: avatud lähtekoodiga haavatavuste skanner konteineripiltide ja failisüsteemide jaoks.
Trivy: Teine Aqua Security avatud lähtekoodiga skanner, mis saab skannida ka infrastruktuuri kui koodi (IaC) konfiguratsioone.

Haavatavuste skaneerimise integreerimine SDLC-sse

Haavatavuste skaneerimise tõhususe maksimeerimiseks tuleks see integreerida tarkvaraarenduse elutsükli igasse etappi. See lähenemisviis, mida sageli nimetatakse ka "Shift Left" turvalisuseks, võimaldab organisatsioonidel tuvastada ja kõrvaldada haavatavused arendusprotsessi varases etapis, vähendades parandamiseks vajalikke kulusid ja jõupingutusi.

Siin on toodud, kuidas haavatavuste skaneerimist saab integreerida SDLC erinevatesse etappidesse:

Arendus: Arendajad saavad kasutada haavatavuste skaneerimise tööriistu, et kontrollida sõltuvusi enne koodi esitamist. Paljud tööriistad pakuvad IDE integratsioone.
Ehitamine: Integreerige haavatavuste skaneerimine ehitusprotsessi, et automaatselt tuvastada haavatavused koodi kompileerimise ajal. See peaks ehituse katkestama, kui leitakse teatud lävendi kohal haavatavusi.
Testimine: Lisage haavatavuste skaneerimine testimistorudesse, et tagada sõltuvuste põhjalik testimine haavatavuste suhtes.
Juurutamine: Skaneerige sõltuvusi juurutamisprotsessi osana, et vältida haavatavate komponentide juurutamist tootmisse.
Seire: Jälgige pidevalt juurutatud rakendusi nende sõltuvuste uute haavatavuste suhtes. Kuna haavatavusi avastatakse pidevalt, võib varem turvaline sõltuvus muutuda haavatavaks.

Parimad tavad integreerimiseks

Automatiseerige protsess: Kasutage CI/CD torujuhtmeid ja skriptimist, et automatiseerida skannimist ja ebaõnnestuda haavatavuste korral, mis ületavad teatud CVSS skoori või tõsidusastet.
Kasutage SBOM-i: genereerige ja kasutage tarkvara materjalide loetelu, et jälgida kõiki kasutusel olevaid komponente.
Määrake poliitikad: Määratlege selged haavatavuste haldamise poliitikad, mis määravad vastuvõetavad riski tasemed ja parandamise ajakavad.
Harige arendajaid: Koolitage arendajaid turvaliste kodeerimispraktikate ja sõltuvuste turvalisuse tähtsuse kohta.
Prioriseerige haavatavused: Keskenduge kõige kriitilisemate haavatavuste kõrvaldamisele. Kasutage CVSS skoore ja kontekstuaalset teavet, et prioriseerida parandustöid.
Automaatne parandamine: Kui võimalik, konfigureerige skanner haavatavuste automaatseks parandamiseks, värskendades uusimale paigatud versioonile.

Ühiste haavatavuste ja särituste (CVE) mõistmine

Ühiste haavatavuste ja särituste (CVE) süsteem pakub standardiseeritud nimetamiskonventsiooni avalikult tuntud turvaaukude jaoks. Iga haavatavuse jaoks määratakse kordumatu CVE identifikaator (nt CVE-2023-1234), mis võimaldab haavatavuste järjepidevat viitamist ja jälgimist erinevates tööriistades ja andmebaasides.

CVE-sid avaldab ja haldab MITRE Corporation ning neid kasutavad organisatsioonid üle maailma turvaaukude tuvastamiseks ja kõrvaldamiseks.

CVE-de mõistmine on tõhusa haavatavuste haldamise jaoks ülioluline. Kui haavatavuste skaneerimise tööriist tuvastab haavatavuse, pakub see tavaliselt vastava CVE identifikaatori, mis võimaldab teil haavatavust uurida ja selle potentsiaalset mõju mõista.

Tarkvara materjalide loetelu (SBOM)

Tarkvara materjalide loetelu (SBOM) on põhjalik loetelu kõigist komponentidest, mis moodustavad tarkvararakenduse, sealhulgas sõltuvused, teegid ja raamistikud. SBOM on nagu tarkvara toitumisalane teave, mis tagab rakenduse koostise ja sellega seotud turvariskide läbipaistvuse.

SBOM-id on muutumas sõltuvuste turvalisuse jaoks üha olulisemaks. Need võimaldavad organisatsioonidel kiiresti tuvastada ja hinnata uute haavatavuste mõju oma tarkvararakendustele. Kui kuulutatakse välja uus CVE, saate konsulteerida SBOM-iga, et kiiresti tuvastada kõik mõjutatud rakendused. Mitmed tööriistad saavad aidata SBOM-i genereerimisel, sealhulgas CycloneDX ja SPDX.

USA valitsus on volitanud SBOM-ide kasutamist föderaalagentuuridele müüdava tarkvara jaoks, mis kiirendab SBOM-ide kasutuselevõttu erinevates tööstusharudes.

Sõltuvuste turvalisuse tulevik

Sõltuvuste turvalisus on pidevalt arenev valdkond, kus pidevalt tekivad uued väljakutsed ja võimalused. Mõned peamised suundumused, mis kujundavad sõltuvuste turvalisuse tulevikku, on järgmised:

Suurem automatiseerimine: Automatiseeritud haavatavuste skaneerimine ja parandamine muutuvad veelgi levinumaks, võimaldades organisatsioonidel ennetavalt hallata sõltuvusriske mastaabis.
Täiustatud intelligentsus: Haavatavuste skaneerimise tööriistad kasutavad oma täpsuse ja tõhususe parandamiseks masinõpet ja tehisintellekti.
SBOM-i kasutuselevõtt: SBOM-idest saab tarkvaraarenduse standardpraktika, mis tagab suurema läbipaistvuse tarkvara tarneahelas.
Tarneahela turvalisus: Fookus laieneb kogu tarkvara tarneahelale, sealhulgas avatud lähtekoodiga haldurite ja kolmandate osapoolte müüjate turbepraktikatele.
DevSecOpsi integreerimine: Turvalisus integreeritakse tarkvaraarenduse elutsükli igasse etappi, soodustades arendus-, turva- ja operatsioonimeeskondade vahelist koostööd turvalisuse vallas.

Järeldus

Sõltuvuste turvalisus ja haavatavuste skaneerimine on põhjaliku rakenduste turvaprogrammi olulised komponendid. Tuvastades ennetavalt ja kõrvaldades haavatavused avatud lähtekoodiga sõltuvustes, saavad organisatsioonid oluliselt vähendada oma riskipositsiooni ning tagada oma tarkvararakenduste turvalisuse ja terviklikkuse. Kuna tarkvaramaastik areneb pidevalt, on oluline olla kursis viimaste suundumuste ja parimate tavadega sõltuvuste turvalisuse vallas, et tõhusalt hallata ja leevendada avatud lähtekoodiga komponentidega seotud riske.

See põhjalik juhend pakub lähtepunkti tõhusate sõltuvuste turvalisuse tavade mõistmiseks ja rakendamiseks. Võtke omaks need strateegiad, et tugevdada oma tarkvara arenevate ohtude vastu meie omavahel seotud digitaalses maailmas.