飛象網(wǎng)訊（章芳/文）1月13日消息，在2019年1月11日的小型媒體溝通會上，新思科技軟件質(zhì)量與安全部門高級安全架構(gòu)師楊國梁與我們分享了新思科技關(guān)于2019年軟件安全行業(yè)的一些預(yù)測以及新思科技的發(fā)展計劃和最新進(jìn)展。
楊國梁透露，2019年新思科技重點關(guān)注物聯(lián)網(wǎng)、汽車電子、金融、互聯(lián)網(wǎng)和零售五大行業(yè)。2019年3月份新思科技將有公有云方面的方案發(fā)布，私有云方面隨后也會有動作，但還沒有確認(rèn)。新思科技的目標(biāo)是為用戶構(gòu)建完整、安全、高質(zhì)量的SDLC提供最全面的解決方案。
三點改進(jìn) Coverity最新版出爐
1月11日，新思科技宣布發(fā)布其最新版的Coverity靜態(tài)應(yīng)用安全測試（SAST）解決方案。楊國梁強(qiáng)調(diào)，該方案相較之前版本有三點改進(jìn)：可擴(kuò)展性、多種編程語言和框架支持，以及全面的漏洞分析。
在可擴(kuò)展性方面，Coverity使得企業(yè)能夠?qū)AST工作擴(kuò)展到大型應(yīng)用程序組合。最新版的Coverity包含一項名為“無需構(gòu)建即獲得分析結(jié)果”的功能，使安全團(tuán)隊能夠快速、容易地分析成千上萬的應(yīng)用程序。安全團(tuán)隊現(xiàn)在可以簡單地將Coverity指向源代碼項目，并在幾秒內(nèi)開始分析，而無需先為每一個應(yīng)用程序執(zhí)行完整的構(gòu)建操作。
與其他SAST解決方案不同，Coverity會自動檢測項目類型，并獲取通常在構(gòu)建過程中包含的從屬關(guān)系。使用這項新功能可確保分析工作的全面性，并且無需手動指明各種從屬關(guān)系。
在廣泛的編程語言和框架支持方面，用于構(gòu)建應(yīng)用程序的編程語言和框架的生態(tài)系統(tǒng)正在擴(kuò)展，因此SAST工具需要了解每一種語言和框架的操作方式才能有效。
為了滿足具有不同應(yīng)用程序組合的企業(yè)需求，新思科技大大擴(kuò)展了Coverity的編程語言和框架覆蓋范圍。最新版的Coverity增加了對TypeScript、 .NET Core、Swift 4.1和Ruby on Rails的支持，以及針對Java、 JavaScript、C# 等50多種不同框架的支持，其中包括Angular、React和 Vue。
在漏洞分析方面，Coverity分析引擎利用各種技術(shù)以不同方式來查看代碼，從而找到最具可操作性和關(guān)鍵性的安全漏洞。為了應(yīng)對日益普及的框架，最新版的Coverity含大幅度改進(jìn)的框架分析功能，使得用戶能夠更加準(zhǔn)確地檢測客戶端和后端web服務(wù)的漏洞。
Coverity現(xiàn)在還可以分析JavaScript框架模板，這是一種流行的客戶端數(shù)據(jù)綁定方式。Coverity現(xiàn)在可以掃描從這些模板中動態(tài)生成的HTML，以查找其他跨站點腳本漏洞。
新思科技軟件質(zhì)量與安全部門亞太區(qū)董事總經(jīng)理陳玉貞表示，客戶通過采用最新版的Coverity，可以把世界水平的靜態(tài)分析技術(shù)用于更為廣泛的應(yīng)用程序，并比以往更容易實施和擴(kuò)展到大型的應(yīng)用程序組合。
七大預(yù)測 把脈軟件安全行業(yè)
會上，楊國梁還分享了新思科技軟件質(zhì)量與安全部門對于2019年軟件安全行業(yè)趨勢做的七大預(yù)測。
一、IoT攻擊仍然是一個困擾
在亞太地區(qū)，許多國家正在推進(jìn)智慧城市和智能國家計劃。這也為新一輪的IoT網(wǎng)絡(luò)攻擊提供了機(jī)會。不法分子可以利用數(shù)據(jù)中毒進(jìn)行攻擊，其中的錯誤信息將通過部署在目標(biāo)城市或全國范圍內(nèi)的傳感器影響決策。
我們還將看到一些舊問題仍然存在：硬編碼憑證和未修補的組件，沒有良好設(shè)計的空中下載技術(shù)(OTA)更新以及持續(xù)更新策略。
二、設(shè)計和標(biāo)準(zhǔn)的安全性
大部分軟件仍然主要是在沒有正式標(biāo)準(zhǔn)和流程的情況下編寫的。與構(gòu)建橋梁不同，軟件開發(fā)并不是標(biāo)準(zhǔn)化、可重復(fù)的工作。開源持續(xù)了很長時間，現(xiàn)在已經(jīng)司空見慣。可以想象，更多的信任將放在基于開源軟件的通用構(gòu)建模塊中。此外，垂直領(lǐng)域軟件開發(fā)標(biāo)準(zhǔn)將更快出現(xiàn)。
當(dāng)生命依賴于正確的軟件執(zhí)行時，我們會將更多的努力放在標(biāo)準(zhǔn)、可審計性和問責(zé)制上，這一點在汽車和飛機(jī)內(nèi)的安全關(guān)鍵系統(tǒng)上已經(jīng)得到充分證實。這些標(biāo)準(zhǔn)可能是自下而上的，也可能是由政府監(jiān)管的。金融服務(wù)、區(qū)塊鏈以及移動解決方案安全性等領(lǐng)域也有機(jī)會執(zhí)行這樣的標(biāo)準(zhǔn)。
2019年，我們可能看到垂直市場組成聯(lián)盟，以建立更多面向特定領(lǐng)域的安全標(biāo)準(zhǔn)，并改善信任和互換性。其中大部分可以基于開源組件構(gòu)建。
三、繼續(xù)向云遷移
隨著經(jīng)濟(jì)的增長，各大企業(yè)也面臨著新的競爭壓力。這迫使企業(yè)需要重新武裝自己。數(shù)字化如火如荼，新的云環(huán)境也正在改變企業(yè)部署APP的方式。因此，企業(yè)需要在APP應(yīng)用和軟件安全方面保持警惕。
我們預(yù)計將會有更多投資會放在云端安全上。此外，給員工普及應(yīng)用安全和軟件安全的概念以及這方面的培訓(xùn)需求也會越來越多。
四、AI和ML滲入到我們生活
很多人會意識到AI和ML已經(jīng)在他們周圍出現(xiàn)，對生活、家庭、健康及工作的決策等都有影響。
那AI/ML能為軟件安全和網(wǎng)絡(luò)安全做什么呢？這讓人期待。網(wǎng)絡(luò)安全很重要的一部分是數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和分析。這就需要具備基于多個不同的數(shù)據(jù)源（猶如海底撈針）來查找單個威脅和威脅活動以及執(zhí)行威脅行動者歸因的能力。
AI/ML可以通過數(shù)據(jù)建模和模式識別來提高以上過程的速度、規(guī)模和準(zhǔn)確性。然而，很多刊出的文章都對此表示懷疑和擔(dān)憂。有的時候，企業(yè)可能會有一種安全的假象，但是事實并非如此。我們還需要更多時間和投入完善數(shù)據(jù)模型和模式識別，以確保AI/ML技術(shù)能夠有效提升軟件安全。
我們應(yīng)該期待看到大公司繼續(xù)投資AI/ML技術(shù)。與此同時，宣傳AI/ML能力的初創(chuàng)企業(yè)也將在2019年繼續(xù)崛起。但是，可能還需要幾年時間才能完全實現(xiàn)AI/ML的真正愿景。
五、針對醫(yī)療和零售業(yè)的攻擊將增多
原因是這些行業(yè)正在收集的數(shù)據(jù)的價值正在增加。我們必須進(jìn)行投資以保護(hù)醫(yī)療、零售及其他行業(yè)的數(shù)據(jù)。需要再次強(qiáng)調(diào)的是：安全培訓(xùn)必不可少。
六、對開發(fā)人員使用第三方應(yīng)用程序編程接口(API)的敏感性提高
它是絕大多數(shù)IT企業(yè)的盲點，類似于十年前的開源使用。大多數(shù)公司都了解確保他們發(fā)布的API免受外部攻擊的重要性，但很少有公司會通過從內(nèi)到外調(diào)用第三方API來跟蹤他們自己的代碼在Web服務(wù)的使用。
依賴第三方服務(wù)的方式還存在其它法律和業(yè)務(wù)風(fēng)險。公司還必須考慮到他們可能無意中傳遞到防火墻外的未知和不受信任來源的機(jī)密數(shù)據(jù)。
七、從數(shù)據(jù)到?jīng)Q策
現(xiàn)在有許多質(zhì)量和安全解決方案，每個都有自己的目的、優(yōu)勢和產(chǎn)生的數(shù)據(jù)�？赡苁菨B透測試、日志監(jiān)控和入侵檢測，或自動化軟件安全測試解決方案。雖然功能和技術(shù)不斷發(fā)展，但它們也會創(chuàng)造出更多的信息和數(shù)據(jù)點。
我們很容易淹沒在信息海洋中，而忽視了一些必需品。其實，關(guān)鍵是將這些數(shù)據(jù)融合在一起，以制定基于風(fēng)險和業(yè)務(wù)的決策。一方面，我們面臨的挑戰(zhàn)在于“海底撈針”；另一方面，我們需要組合來自不同方法和域的數(shù)據(jù)，以了解整體狀態(tài)。
2019年，我們需要的并不是更多數(shù)據(jù)，而是更好的決策支持。
最后，楊國梁表示，新思科技關(guān)注整個軟件開發(fā)周期的安全性，從而確保公司更快地構(gòu)建安全、高質(zhì)量的軟件。
