JFrog（納斯達克股票代碼：FROG）近期宣布在其安全功能套件中新增JFrog Runtime，使企業能夠將安全性無縫集成到開發流程的每一個環節——貫穿源代碼編寫，二進制文件部署和生產。JFrog簡化了開發人員與安全團隊之間的協作流程，實現了 DevSecOps 任務的自動化，為現代云原生應用開發節省了時間并進一步加強了安全性。它使團隊能夠實時監控 Kubernetes 集群，從而根據實際風險來識別、優先處理并快速解決安全隱患。此外，它還有助于確保鏡像完整性并有效滿足合規性要求。

JFrog Security 首席技術官 Asaf Karas 表示：“ 隨著企業越來越多地通過左移來應對當今日益嚴峻的安全威脅，孤立工具之間的脫節給開發人員、安全團隊和 MLOps 團隊帶來了額外的壓力。企業可以通過采用統一的平臺，在整個開發和安全流程中提供端到端的可視性、修復和可追溯性，以此減輕工作負擔。通過為 DevOps、數據科學家和平臺工程師提供從左側安全模型掃描和整理到右側 JFrog Runtime 的集成解決方案，企業可以顯著提高大規模交付可信軟件的能力。”

JFrog與IDC合作的最近的一項調查發現，企業在每位開發人員身上每周平均花費 542 美元用于與安全相關或 DevSecOps 相關任務，相當于每年在該項支出189萬美元。開發人員希望專注于編碼，而安全團隊則優先考慮降低風險。JFrog Runtime 使用戶能夠追蹤和管理不同來源的軟件包，按環境類型組織存儲庫，并激活 JFrog Xray 策略，最終加強從代碼到運行時的安全性。作為 JFrog 的一部分，Runtime 還能夠彌合團隊之間在可見性和協調性方面和認知差異，優化版本控制和軟件包開發，同時確保研發、DevOps 和安全團隊能夠高效協作，為開發人員節省寶貴時間。

iTMethods 首席執行官 Paul Goldman 表示：“運行時安全對我們的客戶至關重要，因為它能確保客戶的應用程序在運行期間得到保護。隨著云環境的日益復雜和容器化應用的興起，對潛在漏洞的實時可見性至關重要。JFrog Runtime將幫助我們的客戶快速檢測威脅并做出響應，從而保護數據安全并維護對云服務的信任，以此增強安全環境。”

相關行業研究表明，五分之一的應用程序存在運行時風險，所有應用程序中約有20%在執行階段存在高風險、嚴重風險或災難性問題。通過為在容器中運行的快速、動態應用程序實現自動化的安全措施，JFrog Runtime安全滿足了云原生環境對可視性和洞察力的獨特需求。

JFrog Runtime 的主要功能和優勢包括：

● 實時漏洞可視性：實時洞察運行環境中的漏洞。

● 利用高級優先級加速分流：根據業務影響簡化安全事件的識別和優先級排序。

● 通過暴露管理降低風險：快速識別易受攻擊軟件包的來源和所有權，從而更快地降低風險。

● 基于云的工作負載保護：通過持續監控部署后威脅（如惡意軟件攻擊和權限升級），幫助保護應用程序。

● 針對 Kubernetes 集群的全面分析：啟用對工作負載和容器的持續運行時評估，以便實時檢測漏洞，并與 JFrog Artifactory 中的相應進程和文件保持對齊。

● 集中事件感知：維護運行時環境的綜合視圖，以助力實現準確的事件識別和響應。

IDC DevSecOps和軟件供應鏈安全研究經理Katie Norton表示：“ 一個能夠統一從開發到生產全流程軟件供應鏈安全的平臺，可為開發人員和DevSecOps團隊提供關鍵的可視性和可追溯性，以便他們有效管理和緩解風險。JFrog新增的運行時安全支持左移和右移策略，實現了全面保護并簡化了工作流程，減輕了開發和安全團隊的壓力”

JFrog Runtime 補充了JFrog 已頗為強大的高級安全功能套件，包括：

● AI/ML 模型監管：JFrog Curation可在惡意 ML 模型進入企業之前，及早發現并阻止從 Hugging Face 等開源存儲庫中檢索到的惡意 ML 模型，從而保護軟件供應鏈。JFrog 通用且可擴展的安全平臺還可原生代理 Hugging Face，允許開發人員訪問開源 AI/ML 模型，同時檢測惡意模型，在必要時阻止其使用，并確保許可證合規性，從而更安全地使用 AI。

● 安全開源軟件目錄：JFrog 開源軟件（OSS）包目錄提供了一個使用 JFrog UI 或 API的“軟件包搜索引擎”。在公共數據和 JFrog 數據的支持下，OSS包目錄可讓用戶快速了解與所有OSS包相關的安全和風險元數據。