Resumo

  • 3 minutos

Os aplicativos modernos dependem muito de componentes de software livre e de terceiros, criando desafios de segurança e conformidade que os processos manuais não podem abordar adequadamente. A Análise de Composição de Software fornece ferramentas e práticas automatizadas para descobrir dependências, detectar vulnerabilidades, validar a conformidade da licença e manter cadeias de fornecimento de software seguras durante todo o ciclo de vida de desenvolvimento.

Principais conclusões

Este módulo explorou como implementar práticas abrangentes de Análise de Composição de Software em fluxos de trabalho do DevOps:

Noções básicas sobre riscos de dependência:

  • Explosão de dependência: Os aplicativos modernos dependem transitivamente de centenas de pacotes, tornando o acompanhamento manual impossível.
  • Divulgação de vulnerabilidades: Milhares de novas vulnerabilidades são divulgadas anualmente, exigindo monitoramento contínuo.
  • Obrigações de licença: As licenças de software livre impõem requisitos legais que devem ser acompanhados e satisfeitos.
  • Ataques na cadeia de suprimentos: Dependências comprometidas podem introduzir malware em aplicativos.

Implementando a inspeção e a validação:

  • Inventário de dependências: Criando uma lista completa de materiais de software (SBOM) documentando todas as dependências.
  • Detecção de vulnerabilidades: Verificação de dependências contra bancos de dados de vulnerabilidades CVE e avisos de segurança.
  • Conformidade de licença: Identificar licenças e validar a conformidade com políticas organizacionais.
  • Avaliação de qualidade: Avaliando o estado de manutenção das dependências e a saúde da comunidade.

Aproveitando a Análise de Composição de Software:

  • Descoberta automatizada: As ferramentas SCA analisam automaticamente manifestos, arquivos de bloqueio e binários para descobrir dependências.
  • Monitoramento contínuo: Alertas em tempo real quando novas vulnerabilidades afetam as dependências existentes.
  • Diretrizes de correção: Recomendações de versão específicas e solicitações de pull automatizadas corrigindo vulnerabilidades.
  • Aplicação de políticas: Políticas flexíveis bloqueando builds ou implantações que infrinjam normas de segurança ou conformidade.

Usando o GitHub Dependabot:

  • Alertas de vulnerabilidade: Notificações automáticas quando dependências vulneráveis são detectadas em repositórios.
  • Atualizações de segurança: Solicitações de pull automatizadas atualizando dependências vulneráveis para versões corrigidas.
  • Atualizações de versão: Atualizações agendadas mantendo as dependências atualizadas de acordo com políticas configuráveis.
  • Integração: Integração nativa do GitHub com fluxos de trabalho de pull request e pipelines de CI/CD.

Integração do SCA em pipelines:

  • Validação da solicitação de pull: Verificando alterações de dependência antes da mesclagem para evitar a introdução de vulnerabilidades.
  • Varredura em tempo de compilação: Análise abrangente de dependências durante compilações de CI com barreiras de qualidade.
  • Portões de liberação: Validação de pré-implantação garantindo que apenas artefatos compatíveis atinjam a produção.
  • Geração de SBOM: Criação de artefatos de lista de materiais de software para conformidade e rastreamento de vulnerabilidades.

Avaliando as ferramentas de SCA:

  • Plataformas comerciais: Mend, Snyk, Black Duck, JFrog Xray, Sonatype Nexus Lifecycle oferecem recursos abrangentes, automação e suporte.
  • Ferramentas de software livre: O Dependency-Check OWASP fornece detecção de vulnerabilidade básica gratuita sem o bloqueio do fornecedor.
  • Integração nativa: O GitHub Dependabot oferece SCA de configuração zero para repositórios do GitHub.
  • Critérios de seleção: Escolha ferramentas com base na precisão de detecção de vulnerabilidades, recursos de conformidade de licença, recursos de integração, cobertura de tecnologia e custo total de propriedade.

Protegendo imagens de contêiner:

  • Vulnerabilidades de várias camadas: As imagens de contêiner contêm pacotes de imagem base e dependências de aplicativo que exigem verificação.
  • Verificação do Registro: A verificação contínua de imagens em registros de contêiner detecta vulnerabilidades recentemente divulgadas.
  • Validação em tempo de compilação: A varredura durante a criação de imagens impede que imagens vulneráveis cheguem aos registros.
  • Monitoramento de runtime: A verificação de contêineres implantados detecta vulnerabilidades em ambientes de produção.
  • Práticas recomendadas: Use imagens base mínimas, implemente builds de vários estágios, examine cedo e frequentemente e automatize a correção.

Interpretando alertas do verificador:

  • Pontuação do CVSS: O Common Vulnerability Score System fornece classificações de severidade padronizadas de 0 a 10.
  • Avaliação de explorabilidade: Considere a disponibilidade de exploração, a exploração ativa e a acessibilidade da superfície de ataque.
  • Gerenciamento de falsos positivos: Investigar e documentar sistematicamente falsos positivos com arquivos de supressão.
  • Priorização baseada em risco: Priorize vulnerabilidades com base na gravidade, explorabilidade, crítica de ativos e fatores ambientais.
  • Barras de bugs de segurança: Definir padrões mínimos de segurança que devem ser atendidos antes das liberações.

Implementação prática

A implementação bem-sucedida da Análise de Composição de Software segue padrões comprovados:

Comece com a visibilidade:

  • Inventário inicial: Execute ferramentas de SCA em todos os aplicativos para entender o cenário de dependência atual.
  • Avaliação de vulnerabilidade: Identifique as vulnerabilidades existentes que exigem correção.
  • Auditoria de licença: Documente as obrigações de licença e identifique problemas de conformidade.
  • Métricas de linha de base: Estabeleça métricas para medir a melhoria ao longo do tempo.

Definir políticas:

  • Políticas de segurança: Defina severidades de vulnerabilidade aceitáveis e períodos de tempo de correção.
  • Políticas de licença: Especifique licenças permitidas, restritas e proibidas.
  • Padrões de qualidade: Defina expectativas para manutenção de dependência e integridade da comunidade.
  • Processos de exceção: Crie fluxos de trabalho para aceitar riscos documentados.

Automatizar o escaneamento:

  • Estações de trabalho do desenvolvedor: Integre a verificação de vulnerabilidades SCA em IDEs para feedback em tempo real.
  • Validação da solicitação de pull: Verifique automaticamente as alterações de dependência antes da mesclagem.
  • Pipelines de CI/CD: Execute varreduras completas durante as builds com aplicação de políticas.
  • Monitoramento de produção: Monitore continuamente aplicativos implantados para vulnerabilidades recentemente divulgadas.

Habilitar a correção:

  • Atualizações automatizadas: Use ferramentas como o GitHub Dependabot para criar automaticamente as solicitações de pull corrigindo vulnerabilidades.
  • Diretrizes claras: Forneça aos desenvolvedores etapas de correção específicas e recomendações de pacote alternativo.
  • Priorização: Concentre os esforços de correção em vulnerabilidades que representam risco real em vez de perseguir todos os alertas.
  • Acompanhamento de progresso: Monitore o progresso da correção em relação aos SLAs definidos.

Medir e melhorar:

  • Acompanhar métricas: Monitorar contagem de vulnerabilidades, tempo médio de correção e conformidade com SLA.
  • Análise de tendência: Identificar tendências de melhoria e padrões de vulnerabilidade emergentes.
  • Educação em equipe: Treine os desenvolvedores sobre a seleção de dependência segura e a correção de vulnerabilidades.
  • Refinamento do processo: Aprimore continuamente as políticas e as práticas com base na experiência e nas métricas.

Valor do negócio

A implementação da Análise de Composição de Software fornece um valor comercial mensurável:

Redução de risco:

  • Prevenção de vulnerabilidades: Resolva as vulnerabilidades proativamente antes de serem exploradas.
  • Segurança da cadeia de suprimentos: Detecte e impeça ataques da cadeia de suprimentos por meio do monitoramento de dependência.
  • Evitar incidentes: Evite violações de segurança causadas por dependências vulneráveis.
  • Garantia de conformidade: Manter a conformidade de licença evitando passivos legais.

Economia de custos:

  • Detecção antecipada: Encontrar vulnerabilidades durante a fase de desenvolvimento custa significativamente menos do que a remediação após as violações.
  • Processos automatizados: As ferramentas de SCA automatizam processos manuais de revisão de segurança reduzindo os custos de mão-de-obra.
  • Incidentes reduzidos: Evitar incidentes de segurança evita custos de violação (correção, multas, danos à reputação).
  • Correção eficiente: A correção automatizada e as diretrizes claras reduzem o tempo gasto para corrigir vulnerabilidades.

Velocidade de desenvolvimento:

  • Segurança de deslocamento para a esquerda: Integrar a segurança desde cedo reduz atrasos nas fases finais.
  • Fluxos de trabalho automatizados: A verificação automatizada contínua elimina gargalos de segurança manuais.
  • Políticas claras: Padrões de segurança bem definidos reduzem a sobrecarga na tomada de decisões.
  • Confiança: A verificação abrangente permite lançamentos mais rápidos e com mais confiança.

A Análise de Composição de Software transforma a segurança de dependências de uma resposta reativa a incidentes para um gerenciamento proativo de riscos. Ao implementar a verificação automatizada, a validação orientada por políticas e os fluxos de trabalho de correção sistemática, as organizações podem aproveitar com confiança os componentes de software livre, mantendo posturas robustas de segurança e conformidade. À medida que os aplicativos continuam a depender mais fortemente das dependências externas, os recursos de SCA tornam-se fundamentos essenciais para práticas seguras de DevOps.

Saiba mais