利用ASOC平台增强安全软件开发

asoc 平台是采用 devsecops 的强大工具，使公司不仅能够建立安全的开发流程，而且能够尽可能地实现自动化。人工智能和机器学习的集成大大减少了手工工作，并加快了软件向市场的交付速度。asoc 工具处于 devsecops 发展的最前沿。它们可以解决任何架构和复杂性的软件的安全问题，而不会影响交付速度。

网络犯罪的兴起，加上对新产品的迫切需求和加速开发的推动，使得 DevSecOps 的采用变得至关重要。行业分析师指出，大约 77%的开发团队已经采用了这种方法。如今，越来越多的企业选择 DevSecOps 框架内的应用程序安全编排和关联 (ASOC)，以确保安全的软件开发。

ASOC 型 DevSecOps 系统

DevSecOps从传统开发方法中脱颖而出，从一开始就将安全性融入到软件创建的每个阶段。采用 DevSecOps 的方法有很多。对于那些希望避免复杂设置的人来说，市场提供了基于 ASOC 的解决方案。这些解决方案可以帮助公司节省时间、金钱和劳动力资源，同时还可以缩短产品的上市时间。

ASOC 平台增强了安全测试的有效性，并在不延迟交付的情况下维护开发中软件的安全性。 Gartner 2021 年应用安全技术成熟度曲线表明，这些解决方案在目标客户中的市场渗透率在 5% 到 20% 之间。这项技术的实际采用率较低，主要是因为对其可用性和优势的认识有限。

ASOC 解决方案将应用程序安全测试 ( AST ) 工具整合到现有的CI/CD 管道中，促进工程团队和信息安全专家之间透明、实时的协作。这些平台提供编排功能，这意味着它们设置和执行安全管道，并对 AST 工具识别的问题进行相关分析，进一步聚合这些数据以获得全面的洞察。

ASOC 工具可以根据分析生成有关安全和相关业务风险的文档和报告。通过在 DevSecOps 框架内进行编排和关联，他们可以实时处理来自开发、测试和安全流程的大量数据。这些丰富的信息支持平台的动态反馈循环，从而可以对整个安全软件生命周期进行智能监督。

智能控制设置

通过开发专用于整合、存储和分析收集到的信息的附加模块，数据分析工具可以集成到 ASOC 类平台中。这是如何完成的：

1、从软件开发和安全扫描工具收集数据，然后将其上传到专用数据仓库。

2、建立一组从收集的数据中得出的指标。

3、将业务背景纳入这些指标并确定关键绩效指标 (KPI)。

4、创建仪表板以使用原始数据、指标和 KPI 管理 DevSecOps 平台。

人工智能和机器学习正在彻底改变我们分析收集数据的方式，使我们能够快速适应变化并完善软件交付流程。为了利用 ASOC 平台的智能管理，可以调整数据处理模块的实现步骤。最初的三个步骤保持不变，但第四步涉及使用人工智能和机器学习来处理原始数据、指标和 KPI。这样就可以创建仪表板，根据增强的数据分析简化 DevSecOps 平台的管理。 

通过 ASOC 实践的视角，人工智能和机器学习显着提高了编排和关联任务的效率。

编排

自动化软件质量保证

ASOC 级平台中的人工智能能够智能地从收集的数据和指标池中动态设置每个检查点所需的组件和标准，以评估软件质量。这种人工智能驱动的定义质量控制点的方法可以让您知道构建是否已为其生命周期的下一阶段做好准备。利用 AI，您可以通过DevSecOps 管道以最大程度的自动化移动工件。在扫描不同环境中的构建后做出进展决策，为快速一致的发布铺平道路。

自动化质量控制检查点可以涵盖各种应用程序安全测试实践。这些检查点的配置可以根据安全管道的阶段动态调整。因此，在 CI/CD 管道中建立检查点并定制其标准是可行的，从而提供了监督和管理软件质量的强大手段。

CI/CD 管道即代码

对于大规模 DevSecOps 实施，将 CI/CD 管道作为代码进行管理具有明显的优势。采用此策略的公司获得了一个强大的工具来增强其软件部署、启动、管理和监控流程。现代 ASOC 解决方案只需单击一个按钮即可“开箱即用”地构建安全管道。人工智能和机器学习技术通过自动识别软件组件并设置满足精确质量标准的 CI/CD 管道来改善这一点。

人工智能协助对软件工件进行编目，自动设置端到端管道，并主动集成对信息安全工具的调用，同时以正在开发的产品的上下文和各种参数为指导。 ASOC 框架内的人工智能技术还可以动态调整每个 CI/CD 管道内软件质量控制检查点的顺序和数量。这种方法显着加快了产品发布速度，因为整个过程（从最初提交到最终版本的发布）都受到精心监督。

相关性

应用程序漏洞关联

ASOC 技术支持创建应用程序漏洞关联 (AVC) 机制，该机制使用软件测试工具中的数据将安全问题关联起来。此过程涉及一个 ML 模型，该模型可以自动筛选噪声，以消除误报、发现重复项和类似的安全问题，然后将它们合并为单个已识别的缺陷。

这种机制显着减少了解决安全问题所需的时间，使团队能够专注于关键漏洞并提高所开发软件中威胁检测的速度。

软件漏洞快速修复指南

任何检测到的问题集始终包含常见漏洞，包括一些可以轻松修复的关键漏洞。 AVC 技术可识别信息安全漏洞并对其进行排名，并提供有关如何修复这些问题的自动建议。

ASOC 平台从一系列安全扫描器收集漏洞数据，包括SAST、SCA、DAST 等。通过集成 AVC 技术并为其提供全面的标准和详细的安全编码建议，可以生成安全的代码模板。这些模板经过定制，以符合公司 DevSecOps 实施的具体情况，进一步增强安全措施。

简化安全合规管理

在软件开发中，遵守行业安全标准和监管要求始终是一个关键方面。管理这些需求的过程可以在产品生命周期内完全自动化，从而简化公司内的任务执行。

自动化检查有助于确保满足所有标准和要求。借助 ASOC 平台，人工智能和机器学习技术可以利用软件质量检查点和预测分析来持续监控安全合规性。这种监控为开发团队提供了关于开发的软件是否满足必要标准的明确判断。

评估 ASOC 平台的投资回报

投资 ASOC 平台需要评估潜在的投资回报 (ROI)，其中包括对成本、节省时间和提高安全性的考虑。评估投资回报率：

1、成本节省： 计算由于手动安全测试需求的减少以及安全事件和漏洞的潜在减少而节省的成本。

2、时间效率：评估通过在 CI/CD 管道中自动化安全测试和集成所节省的时间。更快地检测和修复漏洞可加快开发周期。

3、提高安全性：考虑更强大的安全态势的价值，包括避免监管罚款、保护品牌声誉和确保客户信任的潜力。

4、可扩展性：评估 ASOC 平台根据您的开发需求进行扩展的能力，随着您的组织的发展，可能会提供更大的长期价值。

结论

ASOC 平台是采用 DevSecOps 的强大工具，使公司不仅能够建立安全的开发流程，而且能够尽可能地实现自动化。人工智能和机器学习的集成大大减少了手工工作，并加快了软件向市场的交付速度。

ASOC 工具处于 DevSecOps 发展的最前沿。它们可以解决任何架构和复杂性的软件的安全问题，而不会影响交付速度。 

然而，了解 ASOC 平台的组织并不多。这导致许多公司坚持使用传统的、可扩展性较差的方法，通过隔离的自动化工作来实施 DevSecOps。尽管如此，市场已经提供了有效的解决方案，可以显着减轻软件专业人员的工作量。采用 AI/ML 技术的 ASOC 平台将安全分析和管理合并到现有 DevOps 工作流程中，从而将 DevSecOps 实施时间大大缩短至几周。

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