1/ Služby skenování softwaru. Získání potřebných bezpečnostních povolení může trvat několik měsíců, než je možné nasadit hotový vládní software. Funkce skenování jako služby mohou provést kompletní posouzení aplikace nebo softwaru během několika dní od obdržení zdrojového kódu. Tím je zajištěno včasné odstranění zranitelností. Tento proces je rychlý, spolehlivý a cenově dostupný a vytváří soubor bezpečnostních důkazů pro vedoucí pracovníky pro bezpečnost informací. Tato služba navíc dokáže zajistit, že dodavatelský řetězec softwaru bude po celou dobu prověřování neprůstřelný. Může také pomoci identifikovat softwarové postupy dodavatele (Software Bills of Materials, SBOM) a odhalit, kde jsou data přenášena a ukládána.
2/ Architektura nulové důvěry. Přístupy musí být proaktivní vůči potenciálním hrozbám a musí být v souladu s architekturou nulové důvěryhodnosti (Zero Trust Architecture, ZTA), která předpokládá, že každá transakce je hrozbou, a řídí se modelem vyspělosti ZT, aby bylo možné zkoumat, analyzovat, vybírat, implementovat a průběžně monitorovat strategii ZT podle toho, jak se vyvíjí prostředí hrozeb. ZTA zajišťuje nepřetržité ověřování a přísné řízení přístupu pro každého uživatele, zařízení a aplikaci usilující o přístup ke zdrojům. ZT, mikrosegmentace, firewally, šifrování a detekce narušení společně vytvářejí vrstvený obranný systém, který zmenšuje plochu útoku, snižuje pravděpodobnost útoků a minimalizuje dopad incidentů.
3/ Průběžné monitorování: Viditelnost v reálném čase, proaktivní detekce hrozeb a včasná reakce na incidenty jsou důvody, proč by se agentury měly zaměřit na nepřetržité monitorování. Proaktivní bezpečnostní opatření a monitorování podporují soulad s regulačními normami a pomáhají vedoucím pracovníkům udržet si náskok před novými hrozbami díky robustním a odolným bezpečnostním rámcům. Průběžné vyhodnocování SBOM, které je výsledkem analýzy složení softwaru, má zásadní význam pro umožnění průběžné detekce zranitelností v softwarových komponentách. Díky zahrnutí informací o verzích a závislostech jednotlivých komponent mohou agentury porovnávat údaje s databázemi zranitelností a bezpečnostními doporučeními. To jim umožňuje identifikovat známé zranitelnosti a aplikovat záplaty nebo aktualizace, jakmile jsou k dispozici, a snížit tak riziko zneužití.
4/Identita a přístup: Musí být zavedeny spolehlivé mechanismy pro ověřování a autorizaci osob přistupujících k vládnímu softwaru, včetně kontroly přístupu uživatelů, prosazování silných ověřovacích protokolů a správy oprávnění. Spolupráce mezi systémy identit je obzvláště důležitá pro zajištění interoperability, zvýšení přesnosti a spolehlivosti a odhalení nesrovnalostí a zranitelností. Toto centralizované řízení zjednodušuje správu, snižuje riziko chybné konfigurace nebo nekonzistence přístupu a umožňuje efektivní správu přístupu uživatelů v celém softwarovém ekosystému. Díky spolupráci mohou různé systémy poskytovat silnější ochranu proti hrozbám a sladit se s rámci ZT.
5/Automatizace: Automatizace rutinních bezpečnostních úkolů uvolňuje cenné lidské zdroje a umožňuje bezpečnostním týmům soustředit se na složitější a strategičtější činnosti. Odborníci na zabezpečení tak mohou investovat svůj čas a odborné znalosti do vyhledávání hrozeb, analýzy zranitelností a reakce na incidenty, čímž se zlepší celková bezpečnostní situace. Například protokol SCAP (Security Content Automation Protocol) hraje zásadní roli při zabezpečení softwaru tím, že poskytuje standardizovaný a automatizovaný přístup ke správě zabezpečení. Umožňuje zefektivnit procesy zabezpečení, automatizuje posuzování zranitelností, vynucuje bezpečné konfigurace a zajišťuje soulad s průmyslovými normami a regulačními požadavky. Využitím SCAP mohou agentury zvýšit celkové zabezpečení svých softwarových systémů, snížit riziko útoků a narušení a udržet si silnou bezpečnostní pozici ve stále se vyvíjejícím prostředí hrozeb.
6/Využití AI/ML: Pomocí umělé inteligence a algoritmů strojového učení mohou vládní agentury proaktivně identifikovat a zmírnit hrozby dříve, než způsobí významné škody, a to díky identifikaci vzorců a analýze anomálií. Kromě toho může umělá inteligence automatizovat bezpečnostní úkoly a hodnocení zranitelností, a podpořit tak efektivitu a omezit lidské chyby. AI a ML se také dokáží učit a přizpůsobovat vzorcům chování uživatelů, aby posílily ochranu před hrozbami. Techniky AI a ML nakonec pomáhají identifikovat zranitelnosti softwaru analýzou zdrojového kódu, konfigurací systému a historických dat. Díky automatickému skenování kódových bází a provádění statické analýzy algoritmy AI/ML přesně identifikují potenciální slabiny, jako jsou nezabezpečené postupy kódování nebo zastaralé knihovny, a pomáhají tak proaktivně řešit problémy dříve, než jsou zneužity.
Translated with www.DeepL.com/Translator (free version)
2/ Architektura nulové důvěry. Přístupy musí být proaktivní vůči potenciálním hrozbám a musí být v souladu s architekturou nulové důvěryhodnosti (Zero Trust Architecture, ZTA), která předpokládá, že každá transakce je hrozbou, a řídí se modelem vyspělosti ZT, aby bylo možné zkoumat, analyzovat, vybírat, implementovat a průběžně monitorovat strategii ZT podle toho, jak se vyvíjí prostředí hrozeb. ZTA zajišťuje nepřetržité ověřování a přísné řízení přístupu pro každého uživatele, zařízení a aplikaci usilující o přístup ke zdrojům. ZT, mikrosegmentace, firewally, šifrování a detekce narušení společně vytvářejí vrstvený obranný systém, který zmenšuje plochu útoku, snižuje pravděpodobnost útoků a minimalizuje dopad incidentů.
3/ Průběžné monitorování: Viditelnost v reálném čase, proaktivní detekce hrozeb a včasná reakce na incidenty jsou důvody, proč by se agentury měly zaměřit na nepřetržité monitorování. Proaktivní bezpečnostní opatření a monitorování podporují soulad s regulačními normami a pomáhají vedoucím pracovníkům udržet si náskok před novými hrozbami díky robustním a odolným bezpečnostním rámcům. Průběžné vyhodnocování SBOM, které je výsledkem analýzy složení softwaru, má zásadní význam pro umožnění průběžné detekce zranitelností v softwarových komponentách. Díky zahrnutí informací o verzích a závislostech jednotlivých komponent mohou agentury porovnávat údaje s databázemi zranitelností a bezpečnostními doporučeními. To jim umožňuje identifikovat známé zranitelnosti a aplikovat záplaty nebo aktualizace, jakmile jsou k dispozici, a snížit tak riziko zneužití.
4/Identita a přístup: Musí být zavedeny spolehlivé mechanismy pro ověřování a autorizaci osob přistupujících k vládnímu softwaru, včetně kontroly přístupu uživatelů, prosazování silných ověřovacích protokolů a správy oprávnění. Spolupráce mezi systémy identit je obzvláště důležitá pro zajištění interoperability, zvýšení přesnosti a spolehlivosti a odhalení nesrovnalostí a zranitelností. Toto centralizované řízení zjednodušuje správu, snižuje riziko chybné konfigurace nebo nekonzistence přístupu a umožňuje efektivní správu přístupu uživatelů v celém softwarovém ekosystému. Díky spolupráci mohou různé systémy poskytovat silnější ochranu proti hrozbám a sladit se s rámci ZT.
5/Automatizace: Automatizace rutinních bezpečnostních úkolů uvolňuje cenné lidské zdroje a umožňuje bezpečnostním týmům soustředit se na složitější a strategičtější činnosti. Odborníci na zabezpečení tak mohou investovat svůj čas a odborné znalosti do vyhledávání hrozeb, analýzy zranitelností a reakce na incidenty, čímž se zlepší celková bezpečnostní situace. Například protokol SCAP (Security Content Automation Protocol) hraje zásadní roli při zabezpečení softwaru tím, že poskytuje standardizovaný a automatizovaný přístup ke správě zabezpečení. Umožňuje zefektivnit procesy zabezpečení, automatizuje posuzování zranitelností, vynucuje bezpečné konfigurace a zajišťuje soulad s průmyslovými normami a regulačními požadavky. Využitím SCAP mohou agentury zvýšit celkové zabezpečení svých softwarových systémů, snížit riziko útoků a narušení a udržet si silnou bezpečnostní pozici ve stále se vyvíjejícím prostředí hrozeb.
6/Využití AI/ML: Pomocí umělé inteligence a algoritmů strojového učení mohou vládní agentury proaktivně identifikovat a zmírnit hrozby dříve, než způsobí významné škody, a to díky identifikaci vzorců a analýze anomálií. Kromě toho může umělá inteligence automatizovat bezpečnostní úkoly a hodnocení zranitelností, a podpořit tak efektivitu a omezit lidské chyby. AI a ML se také dokáží učit a přizpůsobovat vzorcům chování uživatelů, aby posílily ochranu před hrozbami. Techniky AI a ML nakonec pomáhají identifikovat zranitelnosti softwaru analýzou zdrojového kódu, konfigurací systému a historických dat. Díky automatickému skenování kódových bází a provádění statické analýzy algoritmy AI/ML přesně identifikují potenciální slabiny, jako jsou nezabezpečené postupy kódování nebo zastaralé knihovny, a pomáhají tak proaktivně řešit problémy dříve, než jsou zneužity.
Translated with www.DeepL.com/Translator (free version)
