Անվտանգ SDLC և Secure AI-DLC

Ինչ է ներառված

• Ստատիկ անվտանգության թեստավորում (SAST) pipeline-ում
• Դինամիկ անվտանգության թեստավորում (DAST)
• Ծրագրային բաղադրիչների վերլուծություն և կախվածությունների սկանավորում
• SBOM-ի ստեղծում և մատակարարման շղթայի ծագման հետագծում
• Գաղտնիքների սկանավորում և կառավարում
• Կոնտեյներների և պատկերների սկանավորում
• Policy-as-code և ավտոմատ սահմանափակումներ
• Սպառնալիքների մոդելավորման աշխատաժողովներ մշակման թիմերի հետ
• Անվտանգ կոդավորման ուղեցույցներ և ծրագրավորողների ուսուցում
• Secure AI-DLC՝ մոդելների մատակարարման շղթայի վերանայում և կառավարում
• Prompt injection-ից և ոչ վստահելի մուտքից պաշտպանություն AI գործառույթների համար
• AI տվյալների կառավարում՝ ինչ է լքում սահմանը և ինչ վերահսկողությամբ
• Ներթափանցման թեստավորում («ԷՍ ԹԻ ՓԻ»-ն ունի ներքին pentest կարողություն)

Ինչ եք ստանում

• Թերություններ, որոնք բացահայտվում են դեռ կոդը գրելու ընթացքում
• Կախվածությունների ցանկ, որի մասին կարող եք պատասխանել հարցերին
• AI գործառույթներ՝ թողարկված վերանայված տվյալների և մոդելի սահմանով

Հարցեր

Ի՞նչ տարբերություն կա SAST-ի և DAST-ի միջև։

SAST-ը վերլուծում է ելակետային կոդը՝ առանց այն գործարկելու, վաղ փուլում հայտնաբերելով ներարկման հակված օրինաչափություններ և վտանգավոր API-ների օգտագործում՝ կեղծ դրական արդյունքների գնով։ DAST-ը թեստավորում է աշխատող հավելվածը դրսից՝ գտնելով խնդիրներ, որոնք ի հայտ են գալիս միայն գործարկման ժամանակ՝ կոնֆիգուրացիա, նույնականացում և սեսիաների մշակում, բայց միայն այն ուղիներում, որոնց հասնում է։ Դրանք գտնում են տարբեր դասի խնդիրներ, և հասուն pipeline-ն օգտագործում է երկուսն էլ։

Ի՞նչ է Secure AI-DLC-ը։

Անվտանգ մշակման կյանքի ցիկլի կարգապահության կիրառում AI մոդելների վրա կառուցված համակարգերի նկատմամբ։ Գործնականում այն ընդգրկում է մոդելի մատակարարման շղթան (որտեղից են կշիռները և արդյոք դրանք վստահելի են), հուշումների և ստացված բովանդակության դիտարկումը որպես ոչ վստահելի մուտք, inference սահմանը հատող տվյալների վերահսկումը, մոդելի վերջնակետերի մուտքի կառավարումը, և prompt injection-ի ու տվյալների արտահոսքի թեստավորումը։ Սա նոր ձևավորվող ուղղություն է, և մենք ազնվորեն ենք նկարագրում մեր կարողությունը դրանում՝ որպես ավարտուն արտադրանք ներկայացնելու փոխարեն։