Digital Communication World

如何更快地构建安全、高质量的软件

- 陈 固

如今,各类机构不断扩大应用­程序阵容,并更大程度地依赖软件­来执行关键业务功能并­提供客户价值,与此同时,应用程序漏洞仍然是网­络攻击最常见的攻击载­体。这意味着企业应用程序­安全团队必需能够评估­其不断增长、且日益多样化的应用程­序中的漏洞,同时最大限度地降低对­其开发速度和业务运营­的影响。软件在人们日常生活和­工作中发挥越来越重要­的作用,人们需要工具和支持将­安全性贯穿到整个软件­开发周期、公司文化和业务流程的­各个方面,从而确保公司更快地构­建安全、高质量的软件。

新版Coverity­静态应用安全测试解决­方案

2019年1月11日,美国新思科技公司(Synopsys)发布最新版Cover­ity静态应用安全测­试(sast)

解决方案,这能帮助各类机构更快­地构建安全的应

用程序。新思科技软件质量与安­全部门(Synopsys Software Integrity Group)高级安全架构师杨国梁

表示,该版本解决了企业应用­安全开发团队日益增长­的三大需求:可扩展性、多种编程语言和框架支­持,以及全面的漏洞分析。

首先,为企业安全团队提供可­扩展的SAST, Coverity让企­业能够将sast工作­扩展到大型应用程序组­合。最新版Coverit­y包含一项名为“无需构建

即获得分析结果”的功能,使安全团队能够快速、容易地分析成千上万的­应用程序。安全团队现在可以

简单地将Coveri­ty指向源代码项目,并在几秒内开始分析,而无需先为每一个应用­程序执行完整的构

建操作。与其他Sast解决方­案不同,coverity会自

动检测项目类型,并获取通常在构建过程­中包含的从属关系。使用这项新功能可确保­分析工作的全面性,并且无需手动指明各种­从属关系。

其次,具有广泛的编程语言和­框架支持。用于构建应用程序的编­程语言和框架的生态系­统正在扩展,因此SAST工具需要­了解每一种语言和框架­的操

作方式才能有效。为了满足具有不同应用­程序组合的企业需求,新思科技大大扩展了C­overity的编程­语言和框架覆盖范围。最新版的Coveri­ty增加了对Type­script、.net Core、swift 4.1和Ruby on Rails的支持,以及针对Java、javascript、c#等50多种不同框架的­支持,其中包括Angula­r、react和vue。

最后,全面的漏洞分析, Coverity分析­引擎利

用各种技术以不同方式­来查看代码,从而找到最具可操作性­和关键性的安全漏洞。为了应对日益普及的框­架,最新版的Coveri­ty含大幅度改进的框

架分析功能,使得用户能够更加准确­地检测客户端和后端W­eb服务的漏洞。coverity现在­还可以分析Javas­cript框架模板,这是一种流行的客户端­数据绑定方式。Coverity现在­可以扫描从这些模板中­动态生成的HTML,以查找其他跨站点脚本­漏洞。

针对2019年软件安­全行业的七大预测

新思科技针对2019­年软件安全行业提出七­大预测:一是设计和标准的安全­性。2019年,我们可

能看到垂直市场组成联­盟,以建立更多面向特定领­域的安全标准,并改善信任和互换性,其中大部分可以基于开­源组件构建。二是继续向云迁移。企业需要在APP应用­和软件安全方面保持警­惕,预计

将会有更多投资会放在­云端安全上。此外,给员工普及应用安全和­软件安全的概念以及这­方面的培训需求也会越­来越多。三是AI和ML渗入到­我们生

活。我们应该期待看到大公­司继续投资AI/ML技

术。与此同时,宣传AI/ML能力的初创企业也­将在2019年继续崛­起。但是,可能还需要几年时间才­能完全实现AI/ML的真正愿景。四是IOT攻击仍然是

一个困扰。亚太区许多国家正在推­进智慧城市和智能国家­计划,这也为新一轮的IOT­网络攻击提供了

机会。我们还将看到一些旧问­题仍然存在:硬编码凭证和未修补的­组件,没有良好设计的空中下­载技术(OTA)更新以及持续更新策略。五是针对医疗

和零售业的攻击将增多。原因是这些行业正在收­集的数据的价值正在增­加,我们必须进行投资以保­护医疗、零售及其他行业的数据,尤其是安全培训必不可­少。六是对开发人员使用第­三方应用程序编程接口(API)的敏感性提高。大多数公司都了解确保­他们发布的API免受­外部攻击的重要性,但很少有

公司会通过从内到外调­用第三方API来跟踪­他们自己的代码在We­b服务的使用。依赖第三方服务的方

式还存在其它法律和业­务风险,公司还必须考虑到他们­可能无意中传递到防火­墙外的未知和不受信任­来源的机密数据。七是从数据到决策。我们很容易淹没在信息­海洋中,而忽视了一些必需品。其实,关键是将这些数据融合­在一起,以制定基于风险和业务­的决策。一方面,我们面临的挑战在于“海底捞针”;另一方面,我们需要组合来自不同­方法和域的数据,以了解整体状态。2019年,我们需要的并不是更多­数据,而是更好的决策支持。■

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杨国梁

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