在 DevSecOps 中平衡敏捷性和安全性的步骤

在当今的数字环境中，敏捷性至关重要。但公司如何在不影响安全性的情况下实现这种速度呢?借助正确的策略和工具，组织可以实现快速、安全的交付管道。

1. 自动化安全性以实现速度和一致性

自动化是DevSecOps实践的基石。通过自动化执行安全任务，组织可以保持持续交付所需的速度和一致性，不会因为人工干预而减慢流程。自动化在开发周期的早期经常进行静态、动态及开源组件的安全测试，使开发人员能够在漏洞升级为更严重的问题之前检测到漏洞并进行修复。

像WuKong静态代码检测工具等工具可以集成到持续集成/持续交付 (CI/CD) 管道中，自动执行代码安全测试，从而将部署时间缩短。通过自动化安全检查，组织确保其快速交付流程保持安全。

自动化安全性不仅可以提高速度，还可以通过在问题进入生产环境之前发现问题来提高软件的整体质量。自动化工具可以在不中断开发周期的情况下执行静态代码分析、漏洞扫描和渗透测试，帮助团队更快地部署安全软件。

2. 实施以安全性为核心的 CI/CD 管道

强大的 CI/CD 管道可确保在开发的每个阶段(从代码提交到部署)集成安全检查。安全 CI/CD 实践包括频繁的代码提交、自动化测试和持续监控。Jenkins、GitLab 和 Azure DevOps 等工具提供集成的安全功能，有助于实施这些做法。例如使用 Jira 的安全 CI/CD 管道帮助将其平均发布周期缩短，同时增强每个开发阶段的安全性。

3. 用于敏捷和安全开发的持续反馈循环

通过从各种来源(包括安全监控工具、用户数据和安全事件)收集反馈，团队可以及早发现问题、快速迭代并提高安全性和性能。自动反馈机制可以近乎实时地通知开发人员安全漏洞，从而在不延迟交付的情况下快速解决问题。建立强大的反馈循环可确保安全不是一次性事件，而是一个随着威胁和需求的变化而发展的持续过程。

4. 协作在平衡敏捷性和安全性方面的作用

由开发人员、安全专家和运营人员组成的跨职能团队需要无缝协作，来识别和解决安全问题，而不减慢流程速度。打破开发和安全团队之间的孤岛可以培养一种共同责任的文化。

随着技术的发展，人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 将在增强安全性和敏捷性方面发挥关键作用。AI 驱动的安全工具可以预测潜在漏洞、自动响应事件，甚至无需人工干预即可自我修复系统。这不仅可以提高安全性，还可以减少手动安全审查所花费的时间。

AI 驱动的工具可以分析大量数据，识别人类团队可能忽略的模式和潜在威胁。这可以减少停机时间和网络攻击风险，最终使组织能够更快、更安全地进行部署。

 

参读链接：

https://devops.com/four-steps-to-balance-agility-and-security-in-devsecops/