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JFrog 推出首个运行时安全解决方案,实现从代码到云的全面软件完整性和可追溯性

上传:rimaki     来源:信息存储服务     日期:2024-09-23

[摘要]  
   JFrog软件供应链平台的缔造者JFrog(纳斯达克股票代码:FROG)近期宣布在其安全功能套件中新增JFrog Runtime,使企业能够将安全性无缝集成到开发流程的每一个环节——贯穿源代码编写,二进制文件部署和生产。JFrog简化了开发人员与安全团队之间的协作流程
 
[正文]    
   保证完整的软件生命周期安全使企业能够同时实现左移和右移,通过快速的威胁检测和风险修复帮助开发人员节省时间

   2024年9月18日 ——流式软件公司、JFrog软件供应链平台的缔造者JFrog(纳斯达克股票代码:FROG)近期宣布在其安全功能套件中新增JFrog Runtime,使企业能够将安全性无缝集成到开发流程的每一个环节——贯穿源代码编写,二进制文件部署和生产。JFrog简化了开发人员与安全团队之间的协作流程,实现了 DevSecOps 任务的自动化,为现代云原生应用开发节省了时间并进一步加强了安全性。它使团队能够实时监控 Kubernetes 集群,从而根据实际风险来识别、优先处理并快速解决安全隐患。此外,它还有助于确保镜像完整性并有效满足合规性要求。

   JFrog Security 首席技术官 Asaf Karas 表示:“ 随着企业越来越多地通过左移来应对当今日益严峻的安全威胁,孤立工具之间的脱节给开发人员、安全团队和 MLOps 团队带来了额外的压力。企业可以通过采用统一的平台,在整个开发和安全流程中提供端到端的可视性、修复和可追溯性,以此减轻工作负担。通过为 DevOps、数据科学家和平台工程师提供从左侧安全模型扫描和整理到右侧 JFrog Runtime 的集成解决方案,企业可以显著提高大规模交付可信软件的能力。”

   JFrog与IDC合作的最近的一项调查发现,企业在每位开发人员身上每周平均花费 542 美元用于与安全相关或 DevSecOps 相关任务,相当于每年在该项支出189万美元。开发人员希望专注于编码,而安全团队则优先考虑降低风险。JFrog Runtime 使用户能够追踪和管理不同来源的软件包,按环境类型组织存储库,并激活 JFrog Xray 策略,最终加强从代码到运行时的安全性。作为 JFrog 的一部分,Runtime 还能够弥合团队之间在可见性和协调性方面和认知差异,优化版本控制和软件包开发,同时确保研发、DevOps 和安全团队能够高效协作,为开发人员节省宝贵时间。

   iTMethods 首席执行官 Paul Goldman 表示:“运行时安全对我们的客户至关重要,因为它能确保客户的应用程序在运行期间得到保护。随着云环境的日益复杂和容器化应用的兴起,对潜在漏洞的实时可见性至关重要。JFrog Runtime将帮助我们的客户快速检测威胁并做出响应,从而保护数据安全并维护对云服务的信任,以此增强安全环境。”

   相关行业研究表明,五分之一的应用程序存在运行时风险,所有应用程序中约有20%在执行阶段存在高风险、严重风险或灾难性问题。通过为在容器中运行的快速、动态应用程序实现自动化的安全措施,JFrog Runtime安全满足了云原生环境对可视性和洞察力的独特需求。

JFrog Runtime 的主要功能和优势包括:

   ● 实时漏洞可视性:实时洞察运行环境中的漏洞。

   ● 利用高级优先级加速分流:根据业务影响简化安全事件的识别和优先级排序。

   ● 通过暴露管理降低风险:快速识别易受攻击软件包的来源和所有权,从而更快地降低风险。

   ● 基于云的工作负载保护:通过持续监控部署后威胁(如恶意软件攻击和权限升级),帮助保护应用程序。

   ● 针对 Kubernetes 集群的全面分析:启用对工作负载和容器的持续运行时评估,以便实时检测漏洞,并与 JFrog Artifactory 中的相应进程和文件保持对齐。

   ● 集中事件感知:维护运行时环境的综合视图,以助力实现准确的事件识别和响应。

   IDC DevSecOps和软件供应链安全研究经理Katie Norton表示:“ 一个能够统一从开发到生产全流程软件供应链安全的平台,可为开发人员和DevSecOps团队提供关键的可视性和可追溯性,以便他们有效管理和缓解风险。JFrog新增的运行时安全支持左移和右移策略,实现了全面保护并简化了工作流程,减轻了开发和安全团队的压力”

JFrog Runtime 补充了JFrog 已颇为强大的高级安全功能套件,包括:

   ● AI/ML 模型监管:JFrog Curation可在恶意 ML 模型进入企业之前,及早发现并阻止从 Hugging Face 等开源存储库中检索到的恶意 ML 模型,从而保护软件供应链。JFrog 通用且可扩展的安全平台还可原生代理 Hugging Face,允许开发人员访问开源 AI/ML 模型,同时检测恶意模型,在必要时阻止其使用,并确保许可证合规性,从而更安全地使用 AI。

   ● 安全开源软件目录:JFrog 开源软件(OSS)包目录提供了一个使用 JFrog UI 或 API的“软件包搜索引擎”。在公共数据和 JFrog 数据的支持下,OSS包目录可让用户快速了解与所有OSS包相关的安全和风险元数据。

   (新闻稿 2024-09-23)

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