DevSecOps破局，纵深一体化安全研运让价值高效流动

随着IT组织转向敏捷研发和DevOps模式，如何在确保快速交付的同时安全交付已成为业界关注的焦点。DevSecOps来了。传统敏捷开发模式有哪些缺点？DevOps的问题是什么？什么是DevSecOps？行业实践是怎样的？选择团队时要考虑哪些因素？本文将对上述问题进行分析，并通过一些实例进行说明。随着云计算、微服务和容器技术的迅速普及，许多企业和IT团队的交付模式从传统的瀑布式开发和一次性的批量交付，以跟上业务和商业化的需要。我们正在逐步转向敏捷研发，并正在经历重大变革。然而，传统的敏捷研发模式存在许多问题。安全责任过度依赖有限的安全资源，安全团队在启动前进行干预，安全活动和研发流程严重分散，系统安全问题暴露延迟等，不仅影响了有效的安全保护，而且影响了交付速度。如何在更短的研发周期内快速实现业务价值，同时确保质量、安全和交付之间的平衡，是传统敏捷研发模式面临的关键挑战。此外，在传统的敏捷研发模式中，需求、设计、研发、测试、运维等角色、工作流相互隔离，存在数据和信息孤岛，难以在整个研发场景中收集数据，管理角色无法通过测量分析及时发现进度和质量风险。更难跟踪和推动生产和研发的持续改进。DevOps实践在研发与运营逐渐融合的环境下，设计与执行仍然是基于DevOps在敏捷研发框架下的，在一定程度上加速了软件部署和迭代效率的优势，得到了众多企业的认可和关注。在DevOps过程中，开发人员经常应用和编排开源工具，以加快开发和部署的步伐。但这种模式过于依赖脚本维护和人工跟进，可扩展性差，自由编排能力弱，软件供应链安全风险高。因此，如何确保业务和系统的安全，提高管道的执行效率，成为DevOps最大的瓶颈。DevSecOps的诞生与发展针对上述困境，Gartnert在2012年提出的DevSecOps概念强调了安全的左移，将安全性渗透到业务生命周期的各个方面，并成为IT组织架构中每个成员的责任。到目前为止，业界对DevSecOps的呼声越来越高。这是对敏捷开发模式的重要回应，该模式充满了自动化能力和安全瓶颈，从源头上补充了DevOps系统安全功能的不足。因此，近年来，越来越多的企业加入了这一实践。显然，DevSecOps的起源、演变和普及表明，市场正在为安全研发设定更高的标准。那么，DevSecOps行业最先进的创新和解决方案能否解决云原生、微服务和容器等新兴技术带来的开源漏洞？安全检测工具是否准确、易于使用、高效？它能打破数据孤岛，实现真正的项目和团队协作吗？测量分析能否提供智能决策，并真正提高生产和研究的质量效率？2. DevSecOps实践的痛点：缺乏单一的工具、功能不足和系统考虑到上述问题，我们对DevSecOps行业引入的实践进行了系统的分析。DevSecOps的出现和实践帮助我们在速度和安全性之间找到了平衡点，我们的系统已经成熟，在方法、技术和实践经验方面都有了很大的改进。然而，目前的DevSecOps实践通常过于关注CI/CD管道相关安全工具的集成和应用，其中大多数只集成了SAST工具来进行单一的源代码检查。在这种情况下，不仅工具和流程的集中管理和协调并不容易，而且安全测试也跟不上快速迭代的步伐，严重减慢了交付的步伐，缺乏SCA、IAST和模糊测试的能力，以便在流程的其他阶段进行更多维度的安全检查。与此同时，即使拥有准确高效的安全检测工具，也仅限于在开发阶段发现漏洞，忽略了漏洞不会仅发生在开发编码阶段的关键信息。有一个共识是“我们越早发现漏洞，修复漏洞的成本就越低”。因此，在DevSecOps实施过程中，必须建立健全的风险评估体系，在设计和架构阶段干预安全需求，更彻底地将安全任务向左转移，避免漏洞从源头上出现。3、打破过程封闭，深度安全研发体系，使价值流动随着交付规模的不断扩大和交付速度的要求，在保证交付速度的前提下，如何保证研发质量与安全质量的一致性仍然是管理层的重点。在这样的背景下，我们需要构建深度安全科研运营管理体系，打破工艺锁，实现产品、研发、维护的一体化管理，提高自动化能力，减少对劳动力的依赖，以可视化、智能化推动安全科研运营。以智能研发效率分析为主要任务，实现对交付效率、交付质量和交付能力的可视性、可追溯性和跟踪性，通过精确的分析模型，管理者不断提高生产和研究效率，帮助企业快速向市场提供更多的商业价值。深度集成的安全研发管理平台：价值与流程高效对接从DevSecOps市场来看，目前研发效率普遍停留在简单指标的显示上，衡量模型构建和智能决策能力还有待提升。从这个角度出发，我们整理了来自各行各业众多客户的DevSecOps落地案例，总结了安全技术能力、先进的DevSecOps组织和文化理念，以及整合完整安全服务的实践方法。一方面，帮助投资者和创新从业者保持行业认知一致;另一方面，帮助政府和政府IT团队准确选择，避免出坑，成功完成安全研发与运营一体化的DevSecOps转型落地。通过构建一个深度集成、安全的研发管理平台，帮助客户打破信息与数据的分离，采用基于数据挖掘和人工智能的技术，收集多个场景和全过程的数据，构建行业领先的智能效率测量系统。它帮助企业快速找到研发效率低下和质量低下的根本原因，并通过BI决策模型快速为团队提供服务。使企业能够更有效、更可靠地为市场提供高质量的商业价值。在具体实践中，详细集成的安全研发管理平台将根据每个具体需求，将安全专家发起的安全需求融入生产研发的各个环节，通过S-SDLC威胁建模，在需求设计阶段进行威胁建模。一方面，提高了生产研究团队的安全意识，减少了来自源头的漏洞。另一方面，我们多年来一直坚持“给鱼胜给鱼”的理念，全面提升客户团队的安全研发能力，减少客户对安全团队的依赖，让市场实现“研发安全”。在研发编码阶段，我们融合了多种具有自主知识产权的国产化工具，如静态代码扫描（SAST）、交互应用安全检测（IAST）、软件成分分析（SCA）、模糊测试（FUZZ）、动态应用安全检测（DAST）等工具，为客户实现更低的MTTD（平均检测时间），帮助有效地阻断了在线前的安全风险。此外，对重复、任务、缺陷和里程碑等的精细记录和数据分析，实现了对研发过程的精细管理。采用行业领先的平均交货时间、需求流量负荷、缺陷逃逸率等关键指标，以及基于大数据和人工智能技术的智能测量模型，引入全过程安全研究和运行效率测量方法。事实上，对客户来说，快速准确地检测问题只是第一步，更重要的是，对安全问题做出快速反应。因此，在业务和业务阶段，通过建立一个完整的安全反应机制，有效地支持缩短中期审查（平均反应时间）