2024 年 5月21 日 —— 流式軟件公司、 JFrog 軟件供應(yīng)鏈平臺(tái)的締造者JFrog （納斯達(dá)克股票代碼：FROG）近日發(fā)布了其《2024年全球軟件供應(yīng)鏈發(fā)展報(bào)告》的調(diào)查結(jié)果，指出了新興的發(fā)展趨勢(shì)、行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)以及保障企業(yè)軟件供應(yīng)鏈安全的最佳實(shí)踐案例。

JFrog 首席技術(shù)官兼聯(lián)合創(chuàng)始人 Yoav Landman 表示：“軟件安全領(lǐng)域變幻莫測(cè)，全球的 DevSecOps 團(tuán)隊(duì)都在探索前行，在 AI 迅速普及的時(shí)代，更需要?jiǎng)?chuàng)新來滿足需求。我們的數(shù)據(jù)涵蓋了迅速發(fā)展的軟件生態(tài)系統(tǒng)，為安全和開發(fā)組織提供了一個(gè)更為全面的介紹，包括值得關(guān)注的 CVE 評(píng)級(jí)錯(cuò)誤、使用生成式AI進(jìn)行編碼所帶來的安全影響相關(guān)洞察、允許組織用于開發(fā)的高風(fēng)險(xiǎn)軟件包等信息，以便相關(guān)人員做出更明智的決策。”

研究結(jié)果亮點(diǎn)

JFrog 的《2024年全球軟件供應(yīng)鏈發(fā)展報(bào)告》結(jié)合了超過7000家企業(yè)的JFrog Artifactory開發(fā)者使用數(shù)據(jù)、JFrog安全研究團(tuán)隊(duì)原創(chuàng)的CVE分析、以及委托第三方對(duì)全球1200名技術(shù)專業(yè)人士進(jìn)行的調(diào)查數(shù)據(jù)，旨在為快速發(fā)展的軟件供應(yīng)鏈領(lǐng)域提供信息參考。主要研究結(jié)果包括：

1. 并非所有 CVE 都如表面所見：傳統(tǒng)的CVSS評(píng)級(jí)僅關(guān)注漏洞利用的嚴(yán)重性，而非其被利用的可能性，后者需要結(jié)合具體情境才能做出有效的評(píng)估。JFrog安全研究團(tuán)隊(duì)在分析了2023年發(fā)現(xiàn)的212個(gè)高知名度CVE后，平均將85%的“嚴(yán)重”CVE和73%的“高危”CVE的重要性評(píng)級(jí)下調(diào)。此外，JFrog發(fā)現(xiàn)，在報(bào)告的前100個(gè)Docker Hub社區(qū)鏡像中，74%的CVSS評(píng)級(jí)為“高危”和“嚴(yán)重”的常見CVE實(shí)際上是無法被利用的。
2. 拒絕服務(wù)（DoS）攻擊盛行：JFrog安全研究團(tuán)隊(duì)分析的212個(gè)高知名度CVE中，有44%存在發(fā)起DoS攻擊的潛在威脅； 17%存在執(zhí)行遠(yuǎn)程代碼（RCE）的潛在威脅。這對(duì)于安全組織來說是個(gè)好消息，因?yàn)镽CE由于能夠提供對(duì)后端系統(tǒng)的完全訪問權(quán)限，與DoS攻擊相比，其危害性更大。
3. 安全問題會(huì)影響工作效率：40%的受訪者表示，通常需要一周或更長(zhǎng)時(shí)間才能獲得使用新軟件包/庫的批準(zhǔn)，這延長(zhǎng)了新應(yīng)用程序和軟件更新的上市時(shí)間。此外，安全團(tuán)隊(duì)大約耗費(fèi)25%的時(shí)間用于修復(fù)漏洞，即使這些漏洞的風(fēng)險(xiǎn)在當(dāng)前情況下可能被高估或甚至無法被利用。
4. 在軟件開發(fā)生命周期（SLDC）中采用安全檢查方式的差異性 —— 當(dāng)涉及到?jīng)Q定在軟件開發(fā)生命周期中的哪個(gè)階段采取應(yīng)用安全測(cè)試時(shí)，行業(yè)內(nèi)存在明顯分歧，這突顯了同時(shí)進(jìn)行左移和右移的重要性。42%的開發(fā)人員表示，最好在編寫代碼過程中執(zhí)行安全掃描，而41%的開發(fā)人員認(rèn)為最好在新軟件包從開源軟件（OSS）庫引入企業(yè)之前執(zhí)行掃描。
5. 安全工具的過度使用現(xiàn)象仍在持續(xù) —— 近半數(shù)IT專業(yè)人士（47%）表示他們部署了四到九種應(yīng)用安全解決方案。然而，有三分之一的調(diào)查對(duì)象和安全專業(yè)人士（33%）表示，他們正在使用十種乃至更多的應(yīng)用安全解決方案。這一現(xiàn)象反映出市場(chǎng)對(duì)于安全工具整合的需求趨勢(shì)，同時(shí)也表明人們正逐漸放棄單一的點(diǎn)對(duì)點(diǎn)解決方案，轉(zhuǎn)而尋求綜合性更高的安全工具集成。
6. AI / ML工具在安全領(lǐng)域的應(yīng)用不成比例 —— 盡管有90%的受訪者表示，他們的企業(yè)目前以某種形式使用AI / ML驅(qū)動(dòng)的工具來協(xié)助安全掃描和修復(fù)工作，但只有三分之一的專業(yè)人士（32%）表示他們的組織使用AI / ML工具來編寫代碼。這反映出業(yè)內(nèi)大多數(shù)人對(duì)AI生成的代碼可能會(huì)為企業(yè)軟件帶來的潛在安全隱患仍持審慎態(tài)度。

JFrog安全研究高級(jí)總監(jiān)Shachar Menashe表示：“雖然安全漏洞的數(shù)量每年都在增加，但這并不意味著其嚴(yán)重性也在同步上升。顯然，IT團(tuán)隊(duì)愿意投資于新工具以提升安全性，但了解如何部署這些工具、如何有效利用團(tuán)隊(duì)時(shí)間以及簡(jiǎn)化流程，對(duì)于確保軟件開發(fā)生命周期（SDLC）的安全至關(guān)重要。我們編制這份報(bào)告的目的不僅僅在于分析趨勢(shì)，更是為了當(dāng)技術(shù)業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)者在針對(duì)AI導(dǎo)航、惡意代碼或安全解決方案等方面制定決策時(shí)，能夠為其提供清晰的指導(dǎo)和專業(yè)的技術(shù)咨詢。”