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JFrog 推出首個運行時安全解決方案,實現從代碼到云的全面軟件完整性和可追溯性

企業(yè)動態(tài)
保證完整的軟件生命周期安全使企業(yè)能夠同時實現左移和右移,通過快速的威脅檢測和風險修復幫助開發(fā)人員節(jié)省時間

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(yè)能夠將安全性無縫集成到開發(fā)流程的每一個環(huán)節(jié)——貫穿源代碼編寫,二進制文件部署和生產。JFrog簡化了開發(fā)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(fā)節(jié)省了時間并進一步加強了安全性。它使團隊能夠實時監(jiān)控 Kubernetes 集群,從而根據實際風險來識別、優(yōu)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(guī)性要求。

JFrog Security 首席技術官 Asaf Karas 表示:“ 隨著企業(yè)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(jié)給開發(fā)人員、安全團隊和 MLOps 團隊帶來了額外的壓力。企業(yè)可以通過采用統一的平臺,在整個開發(fā)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(yè)可以顯著提高大規(guī)模交付可信軟件的能力?!?/p>

JFrog與IDC合作的最近的一項調查發(fā)現,企業(yè)在每位開發(fā)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(fā)人員希望專注于編碼,而安全團隊則優(yōu)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(huán)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(yōu)化版本控制和軟件包開發(fā),同時確保研發(fā)、DevOps 和安全團隊能夠高效協作,為開發(fā)人員節(jié)省寶貴時間。

iTMethods 首席執(zhí)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??蛻舻膽贸绦蛟谶\行期間得到保護。隨著云環(huán)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(huán)境?!?/p>

相關行業(yè)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(zhí)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(tài)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(huán)境對可視性和洞察力的獨特需求。

JFrog Runtime 的主要功能和優(yōu)勢包括:

● 實時漏洞可視性:實時洞察運行環(huán)境中的漏洞。

● 利用高級優(yōu)先級加速分流:根據業(yè)務影響簡化安全事件的識別和優(yōu)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(xù)監(jiān)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(xù)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(huán)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(fā)到生產全流程軟件供應鏈安全的平臺,可為開發(fā)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(fā)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(jiān)管:JFrog Curation可在惡意 ML 模型進入企業(yè)之前,及早發(fā)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(fā)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(guī)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。

責任編輯:張誠
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