Artifact Attestations یکپارچگی مصنوعات ساخته شده در GitHub Actions را با ایجاد و تأیید امضاهای دیجیتالی که مصنوع را به کد منبع و دستورالعملهای ساخت مرتبط میکند، تضمین میکند.
devsecops
Artifact Attestations یکپارچگی مصنوعات ساخته شده در GitHub Actions را با ایجاد و تأیید امضاهای دیجیتالی که مصنوع را به کد منبع و دستورالعملهای ساخت مرتبط میکند، تضمین میکند.
دو سوم از پاسخ دهندگان گفتند که چرخه عمر توسعه نرم افزار آنها عمدتاً یا کاملاً خودکار است، در حالی که امنیت به عنوان اولویت اصلی برای سرمایه گذاری در فناوری اطلاعات از ابر پیشی گرفته است.
CI/CD وجود دارد و سپس CI/CD پیشرفته وجود دارد. در اینجا شش راه وجود دارد که تیم های devsecops می توانند امنیت و عملکرد خطوط لوله CI/CD خود را بهبود بخشند.
GitLab Duo Enterprise کمک های هوش مصنوعی را برای یافتن و رفع آسیب پذیری ها و سایر جنبه های چرخه عمر توسعه نرم افزار به ارمغان می آورد.
سازمانهای SaaS وقتی پای قابلیت اطمینان برنامهها، مقیاسپذیری، امنیت و رضایت مشتری به میان میآیند، پیشرو هستند. در اینجا ۱۲ اصل وجود دارد که رهبران devsecops می توانند از SaaS اتخاذ کنند.
برنامههای توسعهدهنده، زنجیره تامین نرمافزار، و ایمنسازی چرخه عمر توسعه نرمافزار، با پشتیبانگیری از VC انجام میشود.
گواهیهای مصنوع GitHub، بر اساس Sigstore، یکپارچگی مصنوعات نرمافزار را در گردشهای کاری GitHub Actions امضا و تأیید میکند.
گزارش وضعیت DevSecOps نشان میدهد که ۹۰ درصد از سرویسهای جاوا در معرض آسیبپذیری در کتابخانههای شخص ثالث هستند.
بر اساس گزارش State of CI/CD 2024، ۸۳٪ از توسعه دهندگان گزارش می دهند که در فعالیت های مربوط به devops درگیر هستند.
Black Duck Supply Chain Edition وعده داده است که وابستگیهای منبع باز را شناسایی کرده و خطرات امنیتی، کیفیت و رعایت مجوز را برطرف میکند.
در این گزارش آمده است که مهندسی پلتفرم بهره وری توسعه دهندگان و کیفیت نرم افزار را با فرونشاندن هرج و مرج ابزارها، وظایف و اطلاعات بهبود می بخشد.
JFrog گزارش می دهد که اکثر سازمان ها از ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی برای کمک به اسکن امنیتی و اصلاح استفاده می کنند، اما تنها یک سوم از آنها برای نوشتن کد استفاده می کنند.
رفع خودکار اسکن کد، اسکنر کد CodeQL GitHub را با API های GitHub Copilot جفت می کند تا پیشنهادات رفع آسیب پذیری های کشف شده را ایجاد کند.
JFrog گزارش می دهد که اکثر سازمان ها از ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی برای کمک به اسکن امنیتی و اصلاح استفاده می کنند، اما تنها یک سوم از آنها برای نوشتن کد استفاده می کنند.
استقرار نرم افزار در ناوگان بزرگ دستگاه های مبتنی بر لینوکس یک فرآیند پیچیده و حیاتی است که نیاز به برنامه ریزی دقیق و اجرای خودکار دارد. با این بهترین شیوه ها شروع کنید.
نرم افزار منبع باز همه جا حاضر است و حملات زنجیره تامین در حال افزایش است. شرکت ها باید این سه استراتژی را برای ایمن سازی نرم افزار خود در نظر بگیرند.
Mobb Fixer به توسعه دهندگان اصلاحات کد را برای هشدارهای امنیتی زمانی که کد در درخواست های کششی GitHub متعهد می شود، ارائه می دهد.
ادغام JFrog Amazon SageMaker مدل های یادگیری ماشین را در چرخه عمر توسعه نرم افزار گنجانده است.