DevSecOps 成熟度模型 2024

构建过程不仅仅包括编译源代码，还包括管理（第三方）依赖、环境配置、运行单元测试等步骤。定义的构建过程已经将这些步骤自动化，以确保一致性。这可以通过 Jenkinsfile、Maven 或类似工具来完成。风险：在没有定义流程的情况下进行构建容易出错；例如，由于安全相关配置不正确的结果。在构建和测试工件时，会使用第三方系统、应用程序框架和第三方库。这些可能由于库的漏洞或在交付阶段被篡改而具有恶意性。风险：在构建和测试工件时，会使用第三方系统、应用框架和第三方库。这些可能因为库存在漏洞或在交付阶段被篡改而具有恶意性。固定工件版本可以确保只有在预期时才进行更改。风险：未经授权的工件操作可能难以发现。例如，这可能导致使用带有恶意代码的图像。此外，预期的重大更改，自动应用于使用的图像，可能会破坏功能。SBOM（软件清单）是一份列出软件应用程序或容器镜像中使用的所有组件、库和依赖项的文档。在构建过程中创建 SBOM 可以帮助确保应用程序的透明性、安全性和许可证合规性。风险：如果存在高或关键严重性的漏洞，需要知道带有该漏洞的制品部署在哪些依赖项中。对提交进行数字签名有助于防止未经授权的源代码篡改。风险：执行或使用恶意代码或数据，例如通过可执行文件、库或容器镜像。要向 GitHub 仓库进行推送，您必须经过身份验证。需要注意的是，GitHub 不会验证经过身份验证的用户的电子邮件地址是否与提交中的地址匹配。为了让审阅者清楚地识别提交的作者，建议对提交进行签名。GitHub 操作，例如 semantic-release-action，并不会自动签署提交，因此可能会遇到问题。为了解决这个问题，您可以参考 DSOMM 的 workflow 文件夹中的一个可行配置示例，该示例演示了如何将 semantic release 操作与 planetscale/ghcommit-action 结合使用。为了增强安全性，建议考虑使用您的组织为特定仓库提供的细粒度个人访问令牌。在项目中将个人访问令牌（PAT）存储为秘密。风险：可能执行或使用恶意代码或数据，例如通过可执行文件、库或容器镜像。标准：展示您的构建管道和示例工作（构建 测试）。| 显示每个团队成员都有访问权限。| 显示已修复的失败任务。鸣谢：AppSecure-nrw [Security Belts](https://github.com/AppSecure-nrw/security-belts/)

构建过程不仅仅包括编译源代码，还包括管理（第三方）依赖、环境配置、运行单元测试等步骤。定义好的构建过程会将这些步骤自动化，以确保一致性。这可以通过 Jenkinsfile、Maven 或类似工具来完成。风险：在没有定义流程的情况下进行构建容易出错；例如，由于安全相关配置不正确的结果。在构建和测试工件时，会使用第三方系统、应用程序框架和第三方库。这些可能由于库的漏洞或在交付阶段被篡改而具有恶意性。风险：在构建和测试工件时，会使用第三方系统、应用框架和第三方库。这些可能因为库存在漏洞或在交付阶段被篡改而具有恶意性。固定工件版本可以确保更改仅在预期情况下进行。风险：未经授权的工件操作可能难以发现。例如，这可能导致使用带有恶意代码的图像。此外，预期的重大更改，自动用于图像中，也可能破坏功能。SBOM（软件物料清单）是一份列出软件应用程序或容器镜像中使用的所有组件、库和依赖项的文档。在构建过程中创建 SBOM 可以帮助确保应用程序的透明性、安全性和许可证合规性。风险：如果存在高或关键严重性的漏洞，需要知道带有该漏洞的制品部署在哪些依赖项中。对提交进行数字签名有助于防止未经授权的源代码篡改。风险：执行或使用恶意代码或数据，例如通过可执行文件、库或容器镜像。要向 GitHub 仓库进行推送，您必须经过身份验证。需要注意的是，GitHub 不会验证经过身份验证的用户的电子邮件地址是否与提交中的地址匹配。为了让审阅者清楚地识别提交的作者，建议对提交进行签名。GitHub 操作，例如 semantic-release-action，并不会自动签署提交，因此可能会遇到问题。为了解决这个问题，您可以参考 DSOMM 工作流文件夹中的一个可用配置示例，该示例演示了如何将 semantic release 操作与 planetscale/ghcommit-action 结合使用。为了增强安全性，请考虑使用您的组织为特定存储库提供的细粒度个人访问令牌（PAT）。将个人访问令牌（PAT）作为机密存储在您的项目中。风险：执行或使用恶意代码或数据，例如通过可执行文件、库或容器镜像。标准：在构建和测试阶段的每个步骤都在独立的虚拟环境中进行，之后该环境会被销毁。

构建过程不仅仅包括编译源代码，还包括管理（第三方）依赖、环境配置、运行单元测试等步骤。定义的构建过程已经将这些步骤自动化，以确保一致性。这可以通过 Jenkinsfile、Maven 或类似工具来完成。风险：在没有定义流程的情况下进行构建容易出错；例如，由于安全相关配置不正确的结果。在构建和测试工件时，会使用第三方系统、应用程序框架和第三方库。这些可能由于库的漏洞或在交付阶段被篡改而具有恶意性。风险：在构建和测试工件时，会使用第三方系统、应用框架和第三方库。这些可能因为库存在漏洞或在交付阶段被篡改而具有恶意性。固定工件版本可以确保只有在预期时才进行更改。风险：未经授权的工件操作可能难以发现。例如，这可能导致使用带有恶意代码的图像。此外，预期的重大更改，自动用于图像中，也可能破坏功能。SBOM（软件物料清单）是一份列出软件应用程序或容器镜像中使用的所有组件、库和依赖项的文档。在构建过程中创建 SBOM 可以帮助确保应用程序的透明性、安全性和许可证合规性。风险：如果存在高或关键严重性的漏洞，需要知道带有该漏洞的制品部署在哪些依赖项中。对提交进行数字签名有助于防止未经授权的源代码篡改。风险：执行或使用恶意代码或数据，例如通过可执行文件、库或容器镜像。要向 GitHub 仓库进行推送，您必须经过身份验证。需要注意的是，GitHub 不会验证经过身份验证的用户的电子邮件地址是否与提交中的地址匹配。为了让审阅者清楚地识别提交的作者，建议对提交进行签名。GitHub 操作，例如 semantic-release-action，并不会自动签署提交，因此可能会遇到问题。为了解决这个问题，您可以参考 DSOMM 的 workflow 文件夹中的一个可用配置示例，该示例演示了如何将 semantic release 操作与 planetscale/ghcommit-action 结合使用。为了增强安全性，请考虑使用您的组织为特定存储库提供的细粒度个人访问令牌（PAT）。将个人访问令牌（PAT）作为机密存储在您的项目中。风险：执行或使用恶意代码或数据，例如通过可执行文件、库或容器镜像。

构建过程不仅仅包括编译源代码，还包括管理（第三方）依赖、环境配置、运行单元测试等步骤。定义好的构建过程会将这些步骤自动化，以确保一致性。这可以通过 Jenkinsfile、Maven 或类似工具来完成。风险：在没有定义流程的情况下进行构建容易出错；例如，由于安全相关配置不正确的结果。在构建和测试工件时，会使用第三方系统、应用程序框架和第三方库。这些可能由于库的漏洞或在交付阶段被篡改而具有恶意性。风险：在构建和测试工件时，会使用第三方系统、应用框架和第三方库。这些可能因为库存在漏洞或在交付阶段被篡改而具有恶意性。工件固定可以确保更改仅在预期时进行。风险：工件的未授权操作可能很难被发现。例如，这可能导致使用带有恶意代码的图像。此外，预期的重大更改，自动用于图像中，也可能破坏功能。SBOM（软件物料清单）是一份列出软件应用程序或容器镜像中使用的所有组件、库和依赖项的文档。在构建过程中创建 SBOM 可以帮助确保应用程序的透明性、安全性和许可证合规性。风险：如果存在高或关键严重性的漏洞，需要知道带有该漏洞的制品部署在哪些依赖项中。对提交进行数字签名有助于防止未经授权的源代码篡改。风险：执行或使用恶意代码或数据，例如通过可执行文件、库或容器镜像。要向 GitHub 仓库进行推送，您必须经过身份验证。需要注意的是，GitHub 不会验证经过身份验证的用户的电子邮件地址是否与提交中的地址匹配。为了让审阅者清楚地识别提交的作者，建议对提交进行签名。GitHub 操作，例如 semantic-release-action，并不会自动签署提交，因此可能会遇到问题。为了解决这个问题，您可以参考 DSOMM 的 workflow 文件夹中的一个可用配置示例，该示例演示了如何将 semantic release 操作与 planetscale/ghcommit-action 一起使用。为了增强安全性，请考虑使用您的组织为特定存储库提供的细粒度个人访问令牌。在项目中将个人访问令牌（PAT）存储为机密。风险：执行或使用恶意代码或数据，例如通过可执行文件、库或容器镜像。标准：在构建过程中创建组件的SBOM（例如应用程序和容器镜像内容）。

构建过程不仅仅包括编译源代码，还包括管理（第三方）依赖、环境配置、运行单元测试等步骤。定义的构建过程已经将这些步骤自动化，以确保一致性。这可以通过 Jenkinsfile、Maven 或类似工具来完成。风险：在没有定义流程的情况下进行构建容易出错；例如，由于安全相关配置不正确的结果。在构建和测试工件时，会使用第三方系统、应用程序框架和第三方库。这些可能由于库的漏洞或在交付阶段被篡改而具有恶意性。风险：在构建和测试工件时，会使用第三方系统、应用框架和第三方库。这些可能因为库存在漏洞或在交付阶段被篡改而具有恶意性。固定工件版本可以确保只有在预期时才进行更改。风险：未经授权的工件操作可能难以发现。例如，这可能导致使用带有恶意代码的图像。此外，预期的重大更改，自动用于图像中，也可能破坏功能。SBOM（软件物料清单）是一份列出软件应用程序或容器镜像中使用的所有组件、库和依赖项的文档。在构建过程中创建 SBOM 可以帮助确保应用程序的透明性、安全性和许可证合规性。风险：如果存在高或关键严重性的漏洞，需要知道带有该漏洞的制品部署在哪些依赖项中。对提交进行数字签名有助于防止未经授权的源代码篡改。风险：执行或使用恶意代码或数据，例如通过可执行文件、库或容器镜像。要向 GitHub 仓库进行推送，您必须经过身份验证。需要注意的是，GitHub 不会验证经过身份验证的用户的电子邮件地址是否与提交中的地址匹配。为了让审阅者清楚地识别提交的作者，建议对提交进行签名。GitHub 操作，例如 semantic-release-action，并不会自动签署提交，因此可能会遇到问题。为了解决这个问题，您可以参考 DSOMM 的 workflow 文件夹中的一个可用配置示例，该示例演示了如何将 semantic release 操作与 planetscale/ghcommit-action 结合使用。为了增强安全性，请考虑使用您的组织为特定存储库提供的细粒度个人访问令牌（PAT）。将个人访问令牌（PAT）作为机密存储在您的项目中。风险：执行或使用恶意代码或数据，例如通过可执行文件、库或容器镜像。标准：对提交进行数字签名有助于防止未经授权的源代码篡改。

构建过程不仅仅包括编译源代码，还包括管理（第三方）依赖、环境配置、运行单元测试等步骤。定义明确的构建流程可以将这些步骤自动化，以确保一致性。这可以通过 Jenkinsfile、Maven 或类似工具来实现。风险：没有定义流程进行构建容易出错；例如，由于安全相关配置不正确的结果。在构建和测试工件时，会使用第三方系统、应用程序框架和第三方库。这些可能由于库的漏洞或在交付阶段被篡改而具有恶意性。风险：在构建和测试工件时，会使用第三方系统、应用框架和第三方库。这些可能因为库存在漏洞或在交付阶段被篡改而具有恶意性。工件固定可以确保更改仅在预期时进行。风险：工件的未授权操作可能很难被发现。例如，这可能导致使用带有恶意代码的图像。此外，预期的重大更改，自动用于图像中，也可能破坏功能。SBOM（软件物料清单）是一份列出软件应用程序或容器镜像中使用的所有组件、库和依赖项的文档。在构建过程中创建 SBOM 可以帮助确保应用程序的透明性、安全性和许可证合规性。风险：如果存在高或关键严重性的漏洞，需要知道带有该漏洞的制品部署在哪些依赖项中。对提交进行数字签名有助于防止未经授权的源代码篡改。风险：执行或使用恶意代码或数据，例如通过可执行文件、库或容器镜像。要向 GitHub 仓库进行推送，您必须经过身份验证。需要注意的是，GitHub 不会验证经过身份验证的用户的电子邮件地址是否与提交中的地址匹配。为了让审阅者清楚地识别提交的作者，建议对提交进行签名。GitHub 操作，例如 semantic-release-action，并不会自动签署提交，因此可能会遇到问题。为了解决这个问题，您可以参考 DSOMM 的 workflow 文件夹中的一个可用配置示例，该示例演示了如何将 semantic release 操作与 planetscale/ghcommit-action 结合使用。为了增强安全性，请考虑使用您的组织为特定存储库提供的细粒度个人访问令牌（PAT）。将个人访问令牌（PAT）存储为项目中的机密。风险：执行或使用恶意代码或数据，例如通过可执行文件、库或容器镜像。标准：在构建的所有步骤中，尤其是 Docker 镜像上进行数字签名，有助于确保它们的完整性和真实性。

定义部署流程可以确保在功能、安全性、合规性和性能方面有既定的标准，并且产物符合这些标准。风险：部署不安全或功能异常的产物。生产环境中的组件有一个已记录的清单（可以手动或自动收集）。例如，通过手动创建的包含生产环境中应用程序的文档。在 Kubernetes 集群中，命名空间可以被自动收集和记录，例如，在 S3 存储桶/ Git 仓库中的 JSON 文件，或依赖跟踪。风险：组织未意识到生产环境中的组件，例如应用程序。不了解生产环境中存在的应用程序会导致无法对其进行评估。一个明确的退役流程可确保将未使用的应用程序从“生产组件清单”中移除，如果从“生产制品清单”实施，也同样适用。风险：未使用的应用程序无法得到维护，可能存在漏洞。一旦被利用，它们可能被用来攻击其他应用程序或在组织内部进行横向移动。通过使用特定平台功能或机密管理系统（例如 Kubernetes secrets 或 Hashicorp Vault）存储的环境变量来设置配置参数。风险：通过进程列表（例如 ps -ef）未授权访问存储在源代码或工件（例如容器镜像）中的机密。已经存在一个记录在生产中使用的工件（如容器镜像）的清单（手动或自动收集）。风险：如果存在高或严重等级的漏洞，需要知道该漏洞所在的工件（例如容器镜像）部署的位置。加密确保凭证的机密性，例如防止未授权访问文件系统。此外，使用凭证管理系统可以帮助保护凭证。风险：参数通常用于设置凭证，例如通过启动容器或应用程序；这些参数通常可以被任何列出目标系统上运行进程的人看到。存在用于记录工件（如容器镜像和容器）中使用的依赖项的文档化清单。风险：在生产环境中延迟识别组件及其漏洞。如果组织已知某个漏洞，则需要知道带有该漏洞的制品部署在何处，以及其依赖关系。**执行无停机部署**的风险：在进行部署时，应用程序无法访问。一次构建工件并将其部署到不同环境意味着只有经过测试的工件才能进入生产环境。风险：为不同环境构建工件意味着未经测试的工件可能会进入生产环境。使用环境独立的配置参数，称为静态功能开关，可以降低在生产环境中意外启用不安全功能的风险。风险：使用环境变量来启用或禁用功能可能导致功能在生产环境中被意外启用的情况。使用蓝绿部署策略可以通过简化回滚流程来提高应用程序的可用性并降低部署风险，以防部署失败。风险：新版本的工件可能存在未知缺陷。标准：定义部署流程可以确保在功能、安全性、合规性和性能方面有已建立的标准，并且工件符合这些标准。

定义部署流程可以确保在功能、安全性、合规性和性能方面有既定的标准，并且制品符合这些标准。风险：部署不安全或功能异常的制品。生产环境中的组件有一个已记录的清单（可以手动或自动收集）。例如，通过手动创建的包含生产环境中应用程序的文档。在 Kubernetes 集群中，命名空间可以被自动收集和记录，例如，在 S3 存储桶/ Git 仓库中的 JSON 文件，依赖跟踪。风险：组织不了解生产环境中的组件，如应用程序。不知道生产环境中已有的应用程序会导致无法进行评估。一个明确的退役流程可确保将未使用的应用程序从“生产组件清单”中移除，如果实施，还可从“生产工件清单”中移除。风险：未使用的应用程序无法得到维护，可能存在漏洞。一旦被利用，它们可能被用来攻击其他应用程序或在组织内部进行横向移动。通过使用特定平台功能或秘密管理系统（例如 Kubernetes secrets 或 Hashicorp Vault）存储的环境变量设置配置参数。风险：通过进程列表（例如 ps -ef）未经授权访问存储在源代码或制品（例如容器镜像）中的秘密。已经存在一个记录在生产中使用的工件（如容器镜像）的清单（手动或自动收集）。风险：如果存在高或严重等级的漏洞，需要知道该漏洞所在的工件（例如容器镜像）部署的位置。加密确保凭证的机密性，例如防止未授权访问文件系统。此外，使用凭证管理系统可以帮助保护凭证。风险：参数通常用于设置凭证，例如通过启动容器或应用程序；这些参数通常可以被任何列出目标系统上运行进程的人看到。存在用于记录工件（如容器镜像和容器）中使用的依赖项的文档化清单。风险：在生产环境中延迟识别组件及其漏洞。如果组织已知某个漏洞，则需要知道带有该漏洞的制品部署在何处，以及其依赖关系。执行无需停机的部署*。风险：在进行部署时，应用程序无法访问。一次构建工件并将其部署到不同环境意味着只有经过测试的工件才能进入生产环境。风险：为不同环境构建工件意味着未经测试的工件可能会进入生产环境。使用环境独立的配置参数，称为静态功能开关，可以降低在生产环境中意外启用不安全功能的风险。风险：使用环境变量来启用或禁用功能可能导致功能在生产环境中被意外启用的情况。使用蓝/绿部署策略可以提高应用程序的可用性，并通过简化回滚流程来降低部署风险，以防部署失败。风险：新工件的版本可能存在未知缺陷。标准：存在生产环境中组件的文档化清单（手动或自动收集）。例如，一份手动创建的生产环境应用程序文档。在 Kubernetes 集群中，命名空间可以被自动收集和记录，例如存储在 S3 桶/Git 仓库中的 JSON 文件，或在依赖跟踪中。

定义部署流程可以确保在功能、安全性、合规性和性能方面有既定的标准，并且制品符合这些标准。风险：部署不安全或功能异常的制品。生产环境中的组件有一个已记录的清单（可以手动或自动收集）。例如，通过手动创建的包含生产环境中应用程序的文档。在 Kubernetes 集群中，命名空间可以被自动收集和记录，例如，在 S3 存储桶/ Git 仓库中的 JSON 文件，或依赖跟踪。风险：组织未意识到生产环境中的组件，例如应用程序。不了解生产环境中存在的应用程序会导致无法对其进行评估。一个明确的退役流程可确保将未使用的应用程序从“生产组件清单”中移除，如果实施，还可从“生产工件清单”中移除。风险：未使用的应用程序无法得到维护，可能存在漏洞。一旦被利用，它们可能被用来攻击其他应用程序或在组织内部进行横向移动。通过使用特定平台功能或机密管理系统（例如 Kubernetes secrets 或 Hashicorp Vault）存储的环境变量来设置配置参数。风险：通过进程列表（例如 ps -ef）未授权访问存储在源代码或工件（例如容器镜像）中的机密。已经存在一个记录在生产中使用的工件（如容器镜像）的清单（手动或自动收集）。风险：如果存在高或严重等级的漏洞，需要知道该漏洞所在的工件（例如容器镜像）部署的位置。加密确保凭证的机密性，例如防止未授权访问文件系统。此外，使用凭证管理系统可以帮助保护凭证。风险：参数通常用于设置凭证，例如通过启动容器或应用程序；这些参数通常可以被任何列出目标系统上运行进程的人看到。存在用于记录工件（如容器镜像和容器）中使用的依赖项的文档化清单。风险：在生产环境中延迟识别组件及其漏洞。如果组织已知某个漏洞，则需要知道带有该漏洞的制品部署在何处，以及其依赖关系。**执行无停机部署**的风险：在进行部署时，应用程序无法访问。一次构建工件并将其部署到不同环境意味着只有经过测试的工件才能进入生产环境。风险：为不同环境构建工件意味着未经测试的工件可能会进入生产环境。使用环境独立的配置参数，称为静态功能开关，可以降低在生产环境中意外启用不安全功能的风险。风险：使用环境变量来启用或禁用功能可能导致功能在生产环境中被意外启用的情况。使用蓝/绿部署策略可以提高应用程序的可用性，并通过简化回滚过程在部署失败时降低部署风险。风险：新版本的工件可能存在未知的缺陷。标准：明确的退役流程确保删除未使用的应用程序。

定义部署流程可以确保在功能、安全性、合规性和性能方面有既定的标准，并且制品符合这些标准。风险：部署不安全或功能异常的制品。生产环境中的组件有一个已记录的清单（可以手动或自动收集）。例如，通过手动创建的包含生产环境中应用程序的文档。在 Kubernetes 集群中，命名空间可以被自动收集和记录，例如，在 S3 存储桶/ Git 仓库中的 JSON 文件，或依赖跟踪。风险：组织未意识到生产环境中的组件，例如应用程序。不了解生产环境中存在的应用程序会导致无法对其进行评估。一个明确的退役流程可确保将未使用的应用程序从“生产组件清单”中移除，如果从“生产制品清单”实施，也同样适用。风险：未使用的应用程序无法得到维护，可能存在漏洞。一旦被利用，它们可能被用来攻击其他应用程序或在组织内部进行横向移动。通过使用特定平台功能或机密管理系统（例如 Kubernetes secrets 或 Hashicorp Vault）存储的环境变量设置配置参数。风险：通过进程列表（例如 ps -ef）未授权访问存储在源代码或制品（例如容器镜像）中的机密。已经存在一个记录在生产中制品（如容器镜像）的清单（可手动或自动收集）。风险：如果存在高或严重漏洞，需要知道带有该漏洞的制品（例如容器镜像）部署在哪里。加密确保凭证的机密性，例如防止文件系统上的未经授权访问。此外，使用凭证管理系统可以帮助保护凭证。风险：参数通常用于设置凭证，例如通过启动容器或应用程序；这些参数通常可以被任何列出目标系统上运行进程的人看到。已有记录的依赖清单存在于容器镜像和容器等工件中。风险：在生产环境中延迟识别组件及其漏洞。如果组织已知某个漏洞，则需要知道带有该漏洞的制品部署在何处，以及其依赖关系。**执行无停机部署**。风险：在进行部署时，应用程序无法访问。一次构建工件并将其部署到不同环境意味着只有经过测试的工件才能进入生产环境。风险：为不同环境构建工件意味着未经测试的工件可能会进入生产环境。使用环境独立的配置参数，称为静态功能开关，可以降低在生产环境中意外启用不安全功能的风险。风险：使用环境变量来启用或禁用功能可能导致功能在生产环境中被意外启用的情况。使用蓝/绿部署策略可以提高应用程序的可用性，并通过简化回滚流程在部署失败时降低部署风险。风险：新构件的版本可能存在未知缺陷。标准：通过特定平台功能或秘密管理系统（例如 Kubernetes secrets 或 Hashicorp Vault）存储的环境变量设置配置参数。

定义部署流程可以确保在功能、安全性、合规性和性能方面有既定的标准，并且制品符合这些标准。风险：部署不安全或功能异常的制品。生产环境中的组件有一个已记录的清单（可以手动或自动收集）。例如，通过手动创建的包含生产环境中应用程序的文档。在 Kubernetes 集群中，命名空间可以被自动收集和记录，例如，在 S3 存储桶/ Git 仓库中的 JSON 文件，或依赖跟踪。风险：组织未意识到生产环境中的组件，例如应用程序。不了解生产环境中存在的应用程序会导致无法对其进行评估。一个明确的退役流程可确保将未使用的应用程序从“生产组件清单”中移除，如果从“生产制品清单”实施，也同样适用。风险：未使用的应用程序无法得到维护，可能存在漏洞。一旦被利用，它们可能被用来攻击其他应用程序或在组织内部进行横向移动。通过使用特定平台功能或机密管理系统（例如 Kubernetes secrets 或 Hashicorp Vault）存储的环境变量设置配置参数。风险：通过进程列表（例如 ps -ef）未授权访问存储在源代码或制品（例如容器镜像）中的机密。已经存在一个记录在生产中使用的工件（如容器镜像）的清单（手动或自动收集）。风险：如果存在高或严重等级的漏洞，需要知道该漏洞所在的工件（例如容器镜像）部署位置。加密确保凭证的机密性，例如防止未授权访问文件系统。此外，使用凭证管理系统可以帮助保护凭证。风险：参数通常用于设置凭证，例如通过启动容器或应用程序；这些参数通常可以被任何列出目标系统上运行进程的人看到。存在用于记录工件（如容器镜像和容器）中使用的依赖项的文档化清单。风险：在生产环境中延迟识别组件及其漏洞。如果组织已知某个漏洞，则需要知道带有该漏洞的制品部署在何处，以及其依赖关系。**执行无停机部署**。风险：在进行部署时，应用程序无法访问。一次构建工件并将其部署到不同环境意味着只有经过测试的工件才能进入生产环境。风险：为不同环境构建工件意味着未经测试的工件可能会进入生产环境。使用环境独立的配置参数，称为静态功能开关，可以降低在生产环境中意外启用不安全功能的风险。风险：使用环境变量来启用或禁用功能可能导致功能在生产环境中被意外启用的情况。使用蓝/绿部署策略可以提高应用程序的可用性，并通过简化回滚流程在部署失败时降低部署风险。风险：新版本的工件可能存在未知缺陷。标准：评估每个组件的来源以确保可信。例如，源代码、所包括的开发者数量、维护者用来防止维护者账户被盗用的邮箱配置、错字仿冒等……创建镜像评估标准，对镜像进行评估，并创建工件/容器镜像/虚拟机镜像的白名单。

定义部署流程可以确保在功能、安全性、合规性和性能方面有既定的标准，并且制品符合这些标准。风险：部署不安全或功能异常的制品。生产环境中的组件有一个已记录的清单（可以手动或自动收集）。例如，通过手动创建的包含生产环境中应用程序的文档。在 Kubernetes 集群中，命名空间可以被自动收集和记录，例如，在 S3 存储桶/ Git 仓库中的 JSON 文件，或依赖跟踪。风险：组织未意识到生产环境中的组件，例如应用程序。不了解生产环境中存在的应用程序会导致无法对其进行评估。一个明确的退役流程可确保将未使用的应用程序从“生产组件清单”中移除，如果从“生产制品清单”实施，也同样适用。风险：未使用的应用程序无法得到维护，可能存在漏洞。一旦被利用，它们可能被用来攻击其他应用程序或在组织内部进行横向移动。通过使用特定平台功能或机密管理系统（例如 Kubernetes secrets 或 Hashicorp Vault）存储的环境变量设置配置参数。风险：通过进程列表（例如 ps -ef）未授权访问存储在源代码或制品（例如容器镜像）中的机密。已经存在一个记录在生产中使用的工件（如容器镜像）的清单（手动或自动收集）。风险：如果存在高或严重等级的漏洞，需要知道该漏洞所在的工件（例如容器镜像）部署的位置。加密确保凭证的机密性，例如防止未授权访问文件系统。此外，使用凭证管理系统可以帮助保护凭证。风险：参数通常用于设置凭证，例如通过启动容器或应用程序；这些参数通常可以被任何列出目标系统上运行进程的人看到。存在用于记录工件（如容器镜像和容器）中使用的依赖项的文档化清单。风险：在生产环境中延迟识别组件及其漏洞。如果组织已知某个漏洞，则需要知道带有该漏洞的制品部署在何处，以及其依赖关系。**执行无停机部署**。风险：在进行部署时，应用程序无法访问。一次构建工件并将其部署到不同环境意味着只有经过测试的工件才能进入生产环境。风险：为不同环境构建工件意味着未经测试的工件可能会进入生产环境。使用环境独立的配置参数，称为静态功能开关，可以降低在生产环境中意外启用不安全功能的风险。风险：使用环境变量来启用或禁用功能可能导致功能在生产环境中被意外启用的情况。使用蓝/绿部署策略可以通过简化回滚流程来提高应用程序的可用性并降低部署风险，如果部署失败，可以快速回退。风险：新版本的工件可能存在未知缺陷。标准：加密确保凭证的机密性，例如防止文件系统上的未经授权访问。此外，使用凭证管理系统可以帮助保护凭证。

定义部署流程可以确保在功能、安全性、合规性和性能方面有既定的标准，并且产物符合这些标准。风险：部署不安全或功能异常的产物。生产环境中的组件有记录在案的清单（可以手动或自动收集）。例如，通过手动创建的包含生产环境应用程序的文档。在 Kubernetes 集群中，命名空间可以被自动收集和记录，例如，在 S3 存储桶/ Git 仓库中的 JSON 文件，或依赖跟踪。风险：组织未意识到生产环境中的组件（如应用程序）。不了解生产环境中现有的应用程序会导致无法进行评估。一个明确的退役流程可确保将未使用的应用程序从“生产组件清单”中移除，如果实施，还可从“生产工件清单”中移除。风险：未使用的应用程序无法得到维护，可能存在漏洞。一旦被利用，它们可能被用来攻击其他应用程序或在组织内部进行横向移动。通过使用特定平台功能或机密管理系统（例如 Kubernetes secrets 或 Hashicorp Vault）存储的环境变量设置配置参数。风险：通过进程列表（例如 ps -ef）未授权访问存储在源代码或制品（例如容器镜像）中的机密。已经存在一个记录在生产中制品（如容器镜像）的清单（可手动或自动收集）。风险：如果存在高或严重漏洞，需要知道带有该漏洞的制品（例如容器镜像）部署在哪里。加密确保凭证的机密性，例如防止文件系统上的未经授权访问。此外，使用凭证管理系统可以帮助保护凭证。风险：参数通常用于设置凭证，例如通过启动容器或应用程序；这些参数通常可以被任何列出目标系统上运行进程的人看到。存在用于记录工件（如容器镜像和容器）中使用的依赖项的文档化清单。风险：在生产环境中延迟识别组件及其漏洞。如果组织已知某个漏洞，则需要知道带有该漏洞的制品部署在何处，以及其依赖关系。**执行无停机部署**。风险：在进行部署时，应用程序无法访问。一次构建工件并将其部署到不同环境意味着只有经过测试的工件才能进入生产环境。风险：为不同环境构建工件意味着未经测试的工件可能会进入生产环境。使用环境独立的配置参数，称为静态功能开关，可以降低在生产环境中意外启用不安全功能的风险。风险：使用环境变量来启用或禁用功能可能导致功能在生产环境中被意外启用的情况。使用蓝绿部署策略可以提高应用程序的可用性，并通过简化回滚流程来降低部署失败时的风险。风险：新工件的版本可能存在未知缺陷。标准：存在一份关于镜像和容器中使用的依赖项的文档化清单。

定义部署流程可以确保在功能、安全性、合规性和性能方面有既定的标准，并且制品符合这些标准。风险：部署不安全或功能异常的制品。生产环境中的组件有一个已记录的清单（可以手动或自动收集）。例如，通过手动创建的包含生产环境中应用程序的文档。在 Kubernetes 集群中，命名空间可以被自动收集和记录，例如，在 S3 存储桶/ Git 仓库中的 JSON 文件，或依赖跟踪。风险：组织未意识到生产环境中的组件，例如应用程序。不了解生产环境中存在的应用程序会导致无法对其进行评估。一个明确的退役流程可确保将未使用的应用程序从“生产组件清单”中移除，如果实施，还可从“生产工件清单”中移除。风险：未使用的应用程序无法得到维护，可能存在漏洞。一旦被利用，它们可能被用来攻击其他应用程序或在组织内部进行横向移动。通过使用特定平台功能或机密管理系统（例如 Kubernetes secrets 或 Hashicorp Vault）存储的环境变量设置配置参数。风险：通过进程列表（例如 ps -ef）未授权访问存储在源代码或制品（例如容器镜像）中的机密。已经存在一个记录在生产中使用的工件（如容器镜像）的文档清单（可以手动或自动收集）。风险：如果存在高危或严重的漏洞，则需要知道具有该漏洞的工件（例如容器镜像）部署的位置。加密可确保凭证的机密性，例如防止未经授权的文件系统访问。此外，使用凭证管理系统可以帮助保护凭证。风险：参数通常用于设置凭证，例如通过启动容器或应用程序；这些参数通常可以被任何列出目标系统上运行进程的人看到。存在用于记录工件（如容器镜像和容器）中使用的依赖项的文档化清单。风险：在生产环境中延迟识别组件及其漏洞。如果组织已知某个漏洞，则需要知道带有该漏洞的制品部署在何处，以及其依赖关系。**执行无停机部署**的风险：在进行部署时，应用程序无法访问。一次构建工件并将其部署到不同环境意味着只有经过测试的工件才能进入生产环境。风险：为不同环境构建工件意味着未经测试的工件可能会进入生产环境。使用环境独立的配置参数，称为静态功能开关，可以降低在生产环境中意外启用不安全功能的风险。风险：使用环境变量来启用或禁用功能可能导致功能在生产环境中被意外启用的情况。使用蓝/绿部署策略可以提高应用程序的可用性，并通过简化回滚流程在部署失败时降低部署风险。风险：新的工件版本可能存在未知缺陷。标准：执行无停机的部署。

定义部署流程可以确保在功能、安全性、合规性和性能方面有既定的标准，并且产物符合这些标准。风险：部署不安全或功能异常的产物。生产环境中的组件有一个已记录的清单（可以手动或自动收集）。例如，通过手动创建的包含生产环境应用程序的文档。在 Kubernetes 集群中，命名空间可以被自动收集和记录，例如，在 S3 存储桶/ Git 仓库中的 JSON 文件，或依赖跟踪。风险：组织未意识到生产环境中的组件（如应用程序）。不了解生产环境中现有的应用程序会导致无法进行评估。一个明确的退役流程可确保将未使用的应用程序从“生产组件清单”中移除，如果实施，还可从“生产工件清单”中移除。风险：未使用的应用程序无法得到维护，可能存在漏洞。一旦被利用，它们可能被用来攻击其他应用程序或在组织内部进行横向移动。通过使用特定平台功能或机密管理系统（例如 Kubernetes secrets 或 Hashicorp Vault）存储的环境变量设置配置参数。风险：通过进程列表（例如 ps -ef）未授权访问存储在源代码或制品（例如容器镜像）中的机密。已经存在一个记录在生产中使用的工件（如容器镜像）的文档化清单（手动或自动收集）。风险：如果存在高危或严重的漏洞，则需要知道具有该漏洞的工件（例如容器镜像）部署的位置。加密可确保凭证的机密性，例如防止未经授权的文件系统访问。此外，使用凭证管理系统可以帮助保护凭证。风险：参数通常用于设置凭证，例如通过启动容器或应用程序；这些参数通常可以被任何列出目标系统上运行进程的人看到。存在用于记录工件（如容器镜像和容器）中使用的依赖项的文档化清单。风险：在生产环境中延迟识别组件及其漏洞。如果组织已知某个漏洞，则需要知道带有该漏洞的制品部署在何处，以及其依赖关系。**执行无停机部署**。风险：在进行部署时，应用程序无法访问。一次构建工件并将其部署到不同环境意味着只有经过测试的工件才能进入生产环境。风险：为不同环境构建工件意味着未经测试的工件可能会进入生产环境。使用环境独立的配置参数，称为静态功能开关，可以降低在生产环境中意外启用不安全功能的风险。风险：使用环境变量来启用或禁用功能可能导致功能在生产环境中被意外启用的情况。使用蓝/绿部署策略可以通过简化回滚流程来提高应用程序的可用性并减少部署风险，如果部署失败，可以快速回滚。风险：新构建的版本可能存在未知缺陷。标准：只构建一次的工件并部署到不同环境意味着只有经过测试的工件才能进入生产环境。

定义部署流程可以确保在功能、安全性、合规性和性能方面有既定的标准，并且产物符合这些标准。风险：部署不安全或功能异常的产物。生产环境中的组件有记录在案的清单（可以手动或自动收集）。例如，通过手动创建的包含生产环境应用程序的文档。在 Kubernetes 集群中，命名空间可以被自动收集和记录，例如，在 S3 存储桶/ Git 仓库中的 JSON 文件，或依赖跟踪。风险：组织未意识到生产环境中的组件（如应用程序）。不了解生产环境中现有的应用程序会导致无法进行评估。一个明确的退役流程可确保将未使用的应用程序从“生产组件清单”中移除，如果实施，还可从“生产工件清单”中移除。风险：未使用的应用程序无法得到维护，可能存在漏洞。一旦被利用，它们可能被用来攻击其他应用程序或在组织内部进行横向移动。通过使用特定平台功能或机密管理系统（例如 Kubernetes secrets 或 Hashicorp Vault）存储的环境变量设置配置参数。风险：通过进程列表（例如 ps -ef）未授权访问存储在源代码或制品（例如容器镜像）中的机密。已经存在一个记录在生产中使用的工件（如容器镜像）的清单（手动或自动收集）。风险：如果存在高或严重等级的漏洞，需要知道该漏洞所在的工件（例如容器镜像）部署的位置。加密确保凭证的机密性，例如防止未授权访问文件系统。此外，使用凭证管理系统可以帮助保护凭证。风险：参数通常用于设置凭证，例如通过启动容器或应用程序；这些参数通常可以被任何列出目标系统上运行进程的人看到。存在用于记录工件（如容器镜像和容器）中使用的依赖项的文档化清单。风险：在生产环境中延迟识别组件及其漏洞。如果组织已知某个漏洞，则需要知道带有该漏洞的制品部署在何处，以及其依赖关系。**执行无停机部署**的风险：在进行部署时，应用程序无法访问。一次构建工件并将其部署到不同环境意味着只有经过测试的工件才能进入生产环境。风险：为不同环境构建工件意味着未经测试的工件可能会进入生产环境。使用环境独立的配置参数，称为静态功能开关，可以降低在生产环境中意外启用不安全功能的风险。风险：使用环境变量来启用或禁用功能可能导致功能在生产环境中被意外启用的情况。使用蓝绿部署策略可以提高应用程序的可用性，并通过简化回滚过程来降低部署风险，如果部署失败。风险：新版本的构件可能存在未知缺陷。标准：使用环境独立的配置参数，即静态功能开关，可以降低在生产中意外启用不安全功能的风险。

定义部署流程可以确保在功能、安全性、合规性和性能方面有既定的标准，并且产物符合这些标准。风险：部署不安全或功能异常的产物。生产环境中的组件有一个已记录的清单（可以手动或自动收集）。例如，通过手动创建的包含生产环境中应用程序的文档。在 Kubernetes 集群中，命名空间可以被自动收集和记录，例如，在 S3 存储桶/ Git 仓库中的 JSON 文件，依赖跟踪。风险：组织不了解生产环境中的组件，如应用程序。不知道生产环境中已有的应用程序会导致无法进行评估。一个明确的退役流程可确保将未使用的应用程序从“生产组件清单”中移除，如果从“生产制品清单”实施，也同样适用。风险：未使用的应用程序无法得到维护，可能存在漏洞。一旦被利用，它们可能被用来攻击其他应用程序或在组织内部进行横向移动。通过使用特定平台功能或秘密管理系统（例如 Kubernetes secrets 或 Hashicorp Vault）存储的环境变量设置配置参数。风险：通过进程列表（例如 ps -ef）未经授权访问存储在源代码或制品（例如容器镜像）中的秘密。已经存在一个记录在生产中使用的工件（如容器镜像）的文档清单（可以手动或自动收集）。风险：如果存在高危或严重的漏洞，则需要知道具有该漏洞的工件（例如容器镜像）部署的位置。加密可确保凭证的机密性，例如防止未经授权的文件系统访问。此外，使用凭证管理系统可以帮助保护凭证。风险：参数通常用于设置凭证，例如通过启动容器或应用程序；这些参数通常可以被任何列出目标系统上运行进程的人看到。存在用于记录工件（如容器镜像和容器）中使用的依赖项的文档化清单。风险：在生产环境中延迟识别组件及其漏洞。如果组织已知某个漏洞，则需要知道带有该漏洞的制品部署在何处，以及其依赖关系。**执行无停机部署**。风险：在进行部署时，应用程序无法访问。一次构建工件并将其部署到不同环境意味着只有经过测试的工件才能进入生产环境。风险：为不同环境构建工件意味着未经测试的工件可能会进入生产环境。使用环境独立的配置参数，称为静态功能开关，可以降低在生产环境中意外启用不安全功能的风险。风险：使用环境变量来启用或禁用功能可能导致功能在生产环境中被意外启用的情况。使用蓝/绿部署策略可以提高应用程序的可用性，并通过简化回滚过程来降低部署风险，以防部署失败。风险：新版本的工件可能存在未知缺陷。标准：使用蓝/绿部署策略可以提高应用程序的可用性，并通过简化回滚过程来降低部署风险，以防部署失败。

为所有制品（例如镜像）定义了补丁策略。镜像多久重建一次？风险：正在运行的制品中的漏洞可能存在很长时间，并可能被利用。需要快速为第三方组件打补丁。DevOps 的方式是为新组件创建自动拉取请求。这包括 * 应用程序 * 虚拟化操作系统组件（例如容器镜像）* 操作系统 * 基础设施即代码/GitOps（例如基于Git仓库的Argo CD或Terraform）。风险：具有已知（或未知）漏洞的组件可能会长时间存在并被利用，即使补丁已可用。对过时依赖项自动创建的PR进行自动合并。一个好的做法是在经过像一周这样的宽限期后，再合并可信赖的依赖项（例如Spring Boot）。通常，补丁、修复和小更新会自动合并。请注意，自动合并需要高自动化测试覆盖率。在宽限期后强制合并拉取请求。风险：运行中的工件漏洞可能存在太久，并可能被利用。基础镜像是预构建镜像，用作构建新镜像或容器的起点。这些基础镜像通常包括操作系统、必要的依赖项、库以及运行特定应用程序或服务所需的其他组件。自定义基础镜像的夜间构建是指一个自动化过程，该过程每天或按计划进行，通常在夜间或非高峰时段，用于创建自定义基础镜像的更新版本。风险：运行中的容器中的漏洞存在时间过长，可能被利用。无发行版镜像是最小化的、精简的基础镜像，仅包含运行您的应用所需的必要组件。它们不包括包管理器、shell 或其他常见于标准 Linux 发行版的工具。使用无发行版镜像可以帮助减少攻击面和容器镜像的总体大小。风险：组件、依赖项、文件或文件访问权限可能存在漏洞，但其实并不需要。Docker 容器的最大生命周期是指容器在被认为过时、陈旧或不安全之前允许运行的时间。Docker 容器没有固定的、普遍适用的最大生命周期，这取决于具体的使用案例、应用需求和安全需求。作为最佳实践，必须为容器定义一个合理的最大生命周期，以确保你始终部署最新的、已修补和安全的自定义基础镜像及第三方镜像版本。风险：运行容器的镜像中的漏洞存在时间过长，可能被利用。长时间运行的容器可能存在内存泄漏。受损的容器可能通过重启容器被终止（例如，如果攻击者尚未达到持久化层）。对过时依赖项自动创建的 PR 的自动合并。风险：即使自动化依赖的 PR 被合并，它们也可能未被部署。这会导致运行中的工件存在漏洞的时间过长，并可能被利用。Docker 容器的最长生命周期是指容器在被认为过时、陈旧或不安全之前允许运行的时间。Docker 容器没有固定的、普遍适用的最大生命周期，这取决于具体的使用案例、应用需求和安全需求。作为最佳实践，必须为容器定义一个合理的最大生命周期，以确保你始终部署最新的、已修补和安全的自定义基础镜像和第三方镜像版本。风险：正在运行的容器中的漏洞存在时间过长，可能会被利用。标准：已为所有制品（例如镜像）定义了补丁策略。镜像多久重建一次？

为所有制品（例如镜像）定义了补丁策略。镜像多久重建一次？风险：正在运行的制品中的漏洞可能存在很长时间，并可能被利用。需要快速修补第三方组件。DevOps 的做法是为新组件创建自动拉取请求。这包括 * 应用程序 * 虚拟化操作系统组件（例如容器镜像）* 操作系统 * 基础设施即代码/GitOps（例如基于Git仓库的Argo CD或Terraform）。风险：具有已知（或未知）漏洞的组件可能会长时间存在并被利用，即使补丁已可用。对过时依赖项自动创建的PR进行自动合并。一个好的做法是在经过像一周这样的宽限期后，再合并可信赖的依赖项（例如Spring Boot）。通常，补丁、修复和小更新会自动合并。请注意，自动合并需要较高的自动化测试覆盖率。在宽限期后强制合并拉取请求。风险：运行中的工件中的漏洞存在时间过长，可能被利用。基础镜像是一个预构建的镜像，用作构建新镜像或容器的起点。这些基础镜像通常包括操作系统、必要的依赖项、库以及运行特定应用程序或服务所需的其他组件。自定义基础镜像的夜间构建是指一个自动化过程，该过程每天或按计划进行，通常在夜间或非高峰时段，用于创建自定义基础镜像的更新版本。风险：运行中的容器中的漏洞存在时间过长，可能被利用。无发行版镜像是最小化的、精简的基础镜像，仅包含运行您的应用所需的必要组件。它们不包括包管理器、shell 或其他常见于标准 Linux 发行版的工具。使用无发行版镜像可以帮助减少攻击面和容器镜像的总体大小。风险：组件、依赖项、文件或文件访问权限可能存在漏洞，但其实并不需要。Docker 容器的最大生命周期是指容器在被认为过时、陈旧或不安全之前允许运行的时间。Docker 容器没有固定的、普遍适用的最大生命周期，这取决于具体的使用案例、应用需求和安全需求。作为最佳实践，必须为容器定义一个合理的最大生命周期，以确保你始终部署最新的、已修补和安全的自定义基础镜像和第三方镜像版本。风险：运行容器的镜像中的漏洞存在时间过长，可能被利用。长时间运行的容器存在潜在的内存泄漏。受损的容器可能通过重启容器被终止（例如，如果攻击者尚未达到持久化层）。对过时依赖自动创建的 PR 进行自动合并。风险：即使自动化依赖的 PR 被合并，它们也可能未被部署。这会导致运行中的工件存在漏洞的时间过长，并可能被利用。Docker 容器的最长生命周期是指容器在被认为过时、陈旧或不安全之前允许运行的时间。Docker 容器没有固定的、普遍适用的最大生命周期，这取决于具体的使用案例、应用需求和安全需求。作为最佳实践，必须为容器定义一个合理的最大生命周期，以确保你始终部署最新的、已修补和安全的自定义基础镜像和第三方镜像版本。风险：正在运行的容器中的漏洞存在时间过长，可能被利用。标准：需要快速修补第三方组件。DevOps 的方式是为新组件创建自动拉取请求。这包括 *应用程序* 虚拟化操作系统组件（例如容器镜像）*操作系统* 基础设施即代码/GitOps（例如基于 Git 仓库的 ArgoCD 或 Terraform）

为所有制品（例如镜像）定义了补丁策略。镜像多久重建一次？风险：正在运行的制品中的漏洞可能存在很长时间，并可能被利用。需要快速修补第三方组件。DevOps 的做法是为新组件创建自动拉取请求。这包括 * 应用程序 * 虚拟化操作系统组件（例如容器镜像）* 操作系统 * 基础设施即代码/GitOps（例如基于Git仓库的Argo CD或Terraform）。风险：具有已知（或未知）漏洞的组件可能会长时间存在并被利用，即使补丁已可用。对过时依赖项自动创建的PR进行自动合并。一个好的做法是在经过像一周这样的宽限期后，再合并可信赖的依赖项（例如Spring Boot）。通常，补丁、修复和小更新会自动合并。请注意，自动合并需要较高的自动化测试覆盖率。在宽限期后强制合并拉取请求。风险：运行中的工件中的漏洞存在时间过长，可能被利用。基础镜像是一个预构建的镜像，用作构建新镜像或容器的起点。这些基础镜像通常包括操作系统、必要的依赖项、库以及运行特定应用程序或服务所需的其他组件。自定义基础镜像的夜间构建是指一个自动化过程，该过程每天或按计划进行，通常在夜间或非高峰时段，用于创建自定义基础镜像的更新版本。风险：运行中的容器中的漏洞存在时间过长，可能被利用。Distroless 镜像是最小化、精简的基础镜像，仅包含运行您的应用所需的必要组件。它们不包括包管理器、shell 或其他常见于标准 Linux 发行版的工具。使用无发行版镜像可以帮助减少攻击面和容器镜像的总体大小。风险：组件、依赖项、文件或文件访问权限可能存在漏洞，但其实并不需要。Docker 容器的最大生命周期是指容器在被认为过时、陈旧或不安全之前允许运行的时间。Docker 容器没有固定的、普遍适用的最大生命周期，这取决于具体的使用案例、应用需求和安全需求。作为最佳实践，必须为容器定义一个合理的最大生命周期，以确保你始终部署最新的、已修补和安全的自定义基础镜像和第三方镜像版本。风险：运行容器的镜像中的漏洞存在时间过长，可能被利用。长时间运行的容器可能存在内存泄漏。受损的容器可能通过重启容器被终止（例如，如果攻击者尚未到达持久层）。对过时依赖项自动创建的 PR 的自动合并。风险：即使自动化依赖的 PR 被合并，它们也可能未被部署。这会导致运行中的工件存在漏洞的时间过长，并可能被利用。Docker 容器的最长生命周期是指容器在被认为过时、陈旧或不安全之前允许运行的时间。Docker 容器没有固定的、普遍适用的最大生命周期，这取决于具体的使用案例、应用需求和安全需求。作为最佳实践，必须为容器定义一个合理的最大生命周期，以确保你始终部署最新的、已修补和安全的自定义基础镜像及第三方镜像版本。风险：正在运行的容器中的漏洞存在时间过长，可能会被利用。标准：一个好的做法是在宽限期（例如一周）之后合并可信赖的依赖（例如 Spring Boot）。通常，补丁、修复和小版本更新会被自动合并。请注意，自动合并需要高覆盖率的自动化测试。在宽限期之后强制合并拉取请求。

为所有制品（例如镜像）定义了补丁策略。镜像多久重建一次？风险：正在运行的制品中的漏洞可能存在较长时间，并可能被利用。需要快速修补第三方组件。DevOps 的做法是为新组件创建自动拉取请求。这包括 * 应用程序 * 虚拟化操作系统组件（例如容器镜像）* 操作系统 * 基础设施即代码/GitOps（例如基于Git仓库的Argo CD或Terraform）。风险：具有已知（或未知）漏洞的组件可能会长时间存在并被利用，即使补丁已可用。对过时依赖项自动创建的PR进行自动合并。一个好的做法是在经过像一周这样的宽限期后，再合并可信赖的依赖项（例如Spring Boot）。通常，补丁、修复和小更新会自动合并。请注意，自动合并需要较高的自动化测试覆盖率。在宽限期后强制合并拉取请求。风险：运行中的工件中的漏洞存在时间过长，可能被利用。基础镜像是一个预构建的镜像，用作构建新镜像或容器的起点。这些基础镜像通常包括操作系统、必要的依赖项、库以及运行特定应用程序或服务所需的其他组件。自定义基础镜像的夜间构建是指一个自动化过程，该过程每天或按计划进行，通常在夜间或非高峰时段，用于创建自定义基础镜像的更新版本。风险：运行中的容器中的漏洞存在时间过长，可能被利用。无发行版镜像是最小化的精简基础镜像，仅包含运行应用程序所需的基本组件。它们不包括包管理器、shell 或其他通常在标准 Linux 发行版中存在的工具。使用无发行版镜像可以帮助减少攻击面和容器镜像的总体大小。风险：组件、依赖项、文件或文件访问权限可能存在漏洞，但其实并不需要。Docker 容器的最大生命周期是指容器在被认为过时、陈旧或不安全之前允许运行的时间。Docker 容器没有固定的、普遍适用的最大生命周期，这取决于具体的使用案例、应用需求和安全需求。作为最佳实践，必须为容器定义一个合理的最大生命周期，以确保你始终部署最新的、已修补和安全的自定义基础镜像及第三方镜像版本。风险：运行容器的镜像中的漏洞存在时间过长，可能被利用。长时间运行的容器可能存在内存泄漏。受损的容器可能通过重启容器被终止（例如，如果攻击者尚未达到持久化层）。对过时依赖项自动创建的 PR 的自动合并。风险：即使自动化依赖的 PR 被合并，它们也可能未被部署。这会导致运行中的工件存在漏洞的时间过长，并可能被利用。Docker 容器的最长生命周期是指容器在被认为过时、陈旧或不安全之前允许运行的时间。Docker 容器没有固定的、普遍适用的最大生命周期，这取决于具体的使用案例、应用需求和安全需求。作为最佳实践，必须为容器定义一个合理的最大生命周期，以确保你始终部署最新的、已修补和安全的自定义基础镜像和第三方镜像版本。风险：运行中的容器中的漏洞存在时间过长，可能会被利用。标准：自定义基础镜像至少每晚构建一次。如果基础镜像中的软件包（例如 *centos*）发生变化，构建服务器会触发依赖镜像的构建。

为所有制品（例如镜像）定义了补丁策略。镜像多久重建一次？风险：正在运行的制品中的漏洞可能存在较长时间，并可能被利用。需要快速为第三方组件打补丁。DevOps 的方式是为新组件创建自动拉取请求。这包括 * 应用程序 * 虚拟化操作系统组件（例如容器镜像）* 操作系统 * 基础设施即代码/GitOps（例如基于Git仓库的Argo CD或Terraform）。风险：具有已知（或未知）漏洞的组件可能会长时间存在并被利用，即使补丁已可用。对过时依赖项自动创建的PR进行自动合并。一个好的做法是在经过像一周这样的宽限期后，再合并可信赖的依赖项（例如Spring Boot）。通常，补丁、修复和小更新会自动合并。请注意，自动合并需要较高的自动化测试覆盖率。在宽限期后强制合并拉取请求。风险：运行中的工件中的漏洞存在时间过长，可能被利用。基础镜像是一个预构建的镜像，用作构建新镜像或容器的起点。这些基础镜像通常包括操作系统、必要的依赖项、库以及运行特定应用程序或服务所需的其他组件。自定义基础镜像的夜间构建是指一个自动化过程，该过程每天或按计划进行，通常在夜间或非高峰时段，用于创建自定义基础镜像的更新版本。风险：运行中的容器中的漏洞存在时间过长，可能被利用。无发行版镜像是最小化的、精简的基础镜像，仅包含运行您的应用所需的必要组件。它们不包括包管理器、shell 或其他常见于标准 Linux 发行版的工具。使用无发行版镜像可以帮助减少攻击面和容器镜像的总体大小。风险：组件、依赖项、文件或文件访问权限可能存在漏洞，但其实并不需要。Docker 容器的最大生命周期是指容器在被认为过时、陈旧或不安全之前允许运行的时间。Docker 容器没有固定的、普遍适用的最大生命周期，这取决于具体的使用案例、应用需求和安全需求。作为最佳实践，必须为容器定义一个合理的最大生命周期，以确保你始终部署最新的、已修补和安全的自定义基础镜像和第三方镜像版本。风险：运行容器的镜像中的漏洞存在时间过长，可能被利用。长时间运行的容器可能存在内存泄漏。受损的容器可能通过重启容器被终止（例如，如果攻击者尚未达到持久化层）。对过时依赖项自动创建的 PR 的自动合并。风险：即使自动化依赖的 PR 被合并，它们也可能未被部署。这会导致运行中的工件存在漏洞的时间过长，并可能被利用。Docker 容器的最长生命周期是指容器在被认为过时、陈旧或不安全之前允许运行的时间。Docker 容器没有固定的、普遍适用的最大生命周期，这取决于具体的使用案例、应用需求和安全需求。作为最佳实践，必须为容器定义一个合理的最大生命周期，以确保你始终部署最新的、已修补和安全的自定义基础镜像及第三方镜像版本。风险：运行中的容器漏洞存在时间过长，可能被利用。标准：删除不需要的组件、依赖项、文件或文件访问权限。对于容器镜像，建议使用无发行版（distroless）镜像。

为所有制品（例如镜像）定义了补丁策略。镜像多久重建一次？风险：正在运行的制品中的漏洞可能存在很长时间，并可能被利用。需要快速修补第三方组件。DevOps 的做法是为新组件创建自动拉取请求。这包括 * 应用程序 * 虚拟化操作系统组件（例如容器镜像）* 操作系统 * 基础设施即代码/GitOps（例如基于Git仓库的Argo CD或Terraform）。风险：具有已知（或未知）漏洞的组件可能会长时间存在并被利用，即使补丁已可用。对过时依赖项自动创建的PR进行自动合并。一个好的做法是在经过像一周这样的宽限期后，再合并可信赖的依赖项（例如Spring Boot）。通常，补丁、修复和小更新会自动合并。请注意，自动合并需要较高的自动化测试覆盖率。在宽限期后强制合并拉取请求。风险：运行中的工件中的漏洞存在时间过长，可能被利用。基础镜像是一个预构建的镜像，用作构建新镜像或容器的起点。这些基础镜像通常包括操作系统、必要的依赖项、库以及运行特定应用程序或服务所需的其他组件。自定义基础镜像的夜间构建是指一个自动化过程，该过程每天或按计划进行，通常在夜间或非高峰时段，用于创建自定义基础镜像的更新版本。风险：运行中的容器中的漏洞存在时间过长，可能被利用。无发行版镜像是最小化的、精简的基础镜像，仅包含运行您的应用所需的必要组件。它们不包括包管理器、shell 或其他常见于标准 Linux 发行版的工具。使用无发行版镜像可以帮助减少攻击面和容器镜像的总体大小。风险：组件、依赖项、文件或文件访问权限可能存在漏洞，但其实并不需要。Docker 容器的最大生命周期是指容器在被认为过时、陈旧或不安全之前允许运行的时间。Docker 容器没有固定的、普遍适用的最大生命周期，这取决于具体的使用案例、应用需求和安全需求。作为最佳实践，必须为容器定义一个合理的最大生命周期，以确保你始终部署最新的、已修补和安全的自定义基础镜像和第三方镜像版本。风险：运行容器的镜像中的漏洞存在时间过长，可能被利用。长时间运行的容器可能存在内存泄漏。受损的容器可能通过重启容器被终止（例如，如果攻击者尚未达到持久化层）。对过时依赖项自动创建的 PR 的自动合并。风险：即使自动化依赖的 PR 被合并，它们也可能未被部署。这会导致运行中的工件存在漏洞的时间过长，并可能被利用。Docker 容器的最长生命周期是指容器在被认为过时、陈旧或不安全之前允许运行的时间。Docker 容器没有固定的、普遍适用的最大生命周期，这取决于具体的使用案例、应用需求和安全需求。作为最佳实践，必须为容器定义一个合理的最大生命周期，以确保你始终部署最新的、已修补和安全的自定义基础镜像及第三方镜像版本。风险：正在运行的容器中的漏洞存在时间过长，可能被利用。标准：定义了镜像的最大使用寿命，例如 30 天。基于每晚构建的镜像的项目镜像，在定义的使用寿命内至少部署一次。第三方镜像在定义的使用寿命内至少部署一次。

为所有制品（例如镜像）定义了补丁策略。镜像多久重建一次？风险：正在运行的制品中的漏洞可能存在很长时间，并可能被利用。需要快速修补第三方组件。DevOps 的做法是为新组件创建自动拉取请求。这包括 * 应用程序 * 虚拟化操作系统组件（例如容器镜像）* 操作系统 * 基础设施即代码/GitOps（例如基于Git仓库的Argo CD或Terraform）。风险：具有已知（或未知）漏洞的组件可能会长时间存在并被利用，即使补丁已可用。对过时依赖项自动创建的PR进行自动合并。一个好的做法是在经过像一周这样的宽限期后，再合并可信赖的依赖项（例如Spring Boot）。通常，补丁、修复和小更新会自动合并。请注意，自动合并需要较高的自动化测试覆盖率。在宽限期后强制合并拉取请求。风险：运行中的工件中的漏洞存在时间过长，可能被利用。基础镜像是一个预构建的镜像，用作构建新镜像或容器的起点。这些基础镜像通常包括操作系统、必要的依赖项、库以及运行特定应用程序或服务所需的其他组件。自定义基础镜像的夜间构建是指一个自动化过程，该过程每天或按计划进行，通常在夜间或非高峰时段，用于创建自定义基础镜像的更新版本。风险：运行中的容器中的漏洞存在时间过长，可能被利用。无发行版镜像是最小化的、精简的基础镜像，仅包含运行您的应用所需的必要组件。它们不包括包管理器、shell 或其他常见于标准 Linux 发行版的工具。使用无发行版镜像可以帮助减少攻击面和容器镜像的总体大小。风险：组件、依赖项、文件或文件访问权限可能存在漏洞，但其实并不需要。Docker 容器的最大生命周期是指容器在被认为过时、陈旧或不安全之前允许运行的时间。Docker 容器没有固定的、普遍适用的最大生命周期，这取决于具体的使用案例、应用需求和安全需求。作为最佳实践，必须为容器定义一个合理的最大生命周期，以确保你始终部署最新的、已修补和安全的自定义基础镜像和第三方镜像版本。风险：运行容器的镜像中的漏洞存在时间过长，可能被利用。长时间运行的容器可能存在内存泄漏。受损的容器可能通过重启容器被终止（例如，如果攻击者尚未达到持久化层）。对过时依赖项自动创建的 PR 的自动合并。风险：即使自动化依赖的 PR 被合并，它们也可能未被部署。这会导致运行中的工件存在漏洞的时间过长，并可能被利用。Docker 容器的最长生命周期是指容器在被认为过时、陈旧或不安全之前允许运行的时间。Docker 容器没有固定的、普遍适用的最大生命周期，这取决于具体的使用案例、应用需求和安全需求。作为最佳实践，必须为容器定义一个合理的最大生命周期，以确保你始终部署最新的、已修补和安全的自定义基础镜像及第三方镜像版本。风险：正在运行的容器中的漏洞存在时间过长，可能会被利用。标准：在合并自动化依赖 PR 后，需要进行自动部署。

为所有制品（例如镜像）定义了补丁策略。镜像多久重建一次？风险：正在运行的制品中的漏洞可能存在很长时间，并可能被利用。需要快速修补第三方组件。DevOps 的做法是为新组件创建自动拉取请求。这包括 * 应用程序 * 虚拟化操作系统组件（例如容器镜像）* 操作系统 * 基础设施即代码/GitOps（例如基于Git仓库的Argo CD或Terraform）。风险：具有已知（或未知）漏洞的组件可能会长时间存在并被利用，即使补丁已可用。对过时依赖项自动创建的PR进行自动合并。一个好的做法是在经过像一周这样的宽限期后，再合并可信赖的依赖项（例如Spring Boot）。通常，补丁、修复和小更新会自动合并。请注意，自动合并需要较高的自动化测试覆盖率。在宽限期后强制合并拉取请求。风险：运行中的工件中的漏洞存在时间过长，可能被利用。基础镜像是一个预构建的镜像，用作构建新镜像或容器的起点。这些基础镜像通常包括操作系统、必要的依赖项、库以及运行特定应用程序或服务所需的其他组件。自定义基础镜像的夜间构建是指一个自动化过程，该过程每天或按计划进行，通常在夜间或非高峰时段，用于创建自定义基础镜像的更新版本。风险：运行中的容器中的漏洞存在时间过长，可能被利用。无发行版镜像是最小化的、精简的基础镜像，仅包含运行您的应用所需的必要组件。它们不包括包管理器、shell 或其他常见于标准 Linux 发行版的工具。使用无发行版镜像可以帮助减少攻击面和容器镜像的总体大小。风险：组件、依赖项、文件或文件访问权限可能存在漏洞，但其实并不需要。Docker 容器的最大生命周期是指容器在被认为过时、陈旧或不安全之前允许运行的时间。Docker 容器没有固定的、普遍适用的最大生命周期，这取决于具体的使用案例、应用需求和安全需求。作为最佳实践，必须为容器定义一个合理的最大生命周期，以确保你始终部署最新的、已修补和安全的自定义基础镜像和第三方镜像版本。风险：运行容器的镜像中的漏洞存在时间过长，可能被利用。长时间运行的容器可能存在内存泄漏。受损的容器可能通过重启容器被终止（例如，如果攻击者尚未到达持久层）。对过时依赖项自动创建的 PR 的自动合并。风险：即使自动化依赖的 PR 被合并，它们也可能未被部署。这会导致运行中的工件存在漏洞的时间过长，并可能被利用。Docker 容器的最长生命周期是指容器在被认为过时、陈旧或不安全之前允许运行的时间。Docker 容器没有固定的、普遍适用的最大生命周期，这取决于具体的使用案例、应用需求和安全需求。作为最佳实践，必须为容器定义一个合理的最大生命周期，以确保你始终部署最新的、已修补和安全的自定义基础镜像和第三方镜像版本。风险：正在运行的容器中的漏洞存在时间过长，可能会被利用。标准：一个好的做法是每天甚至在新组件（例如软件包）可用于镜像时及时进行构建和部署。

威胁建模是一种用于识别、评估和管理系统威胁、架构设计缺陷以及推荐安全缓解措施的结构化活动。它通常作为设计阶段的一部分或安全评估的一部分进行。威胁建模是一项团队活动，包括产品负责人、架构师、安全负责人和安全测试人员。在这个成熟度水平上，让团队和利益相关者接触威胁建模，以提高安全意识，并对系统安全形成共同的愿景。在成熟度水平1时，你会对高风险应用进行即兴的威胁建模，并使用简单的威胁清单，例如STRIDE。避免冗长的研讨会和对低相关威胁过于详细的清单。以迭代方式进行威胁建模，以适应更迭代的开发模式。如果向现有应用程序添加新功能，只需关注新增功能，而不是尝试涵盖整个范围。一个好的起点是现有的图表，在讨论研讨会上对其进行注释。始终确保保存威胁建模讨论的结果，以便日后使用。开始威胁建模时，你最重要的工具是白板、智能板或一张纸。目标是提高安全意识、采用简单的流程，并达成可执行的结果，这些结果需要与你的团队达成一致。一旦收集了需求并完成分析，就需要定义实施的具体细节。这个阶段的成果通常是一个图表，概述数据流和整体系统架构。这为威胁建模以及将安全考虑附加到这一阶段的每个任务和史诗提供了机会。来源：https://owaspsamm.org/model/design/threat-assessment/stream-b/ 这里有一些关于威胁建模的很好的建议，例如这篇文章或那篇文章。由 Adam Shostack 本人撰写的一个简明入门指南可以在这里找到。OWASP 包含一篇关于威胁建模的简短文章以及相关的速查表。此外，如果你在遵循 OWASP SAMM，它还有一个关于威胁评估的简短部分。在这个阶段，有一些项目可以帮助创建威胁模型，PyTM 是其中之一，ThreatSpec 是另一个。> 注意：威胁模型可以像数据流图一样简单，在每个流程和资产上标注攻击向量及相应的缓解措施。下面可以找到一个示例。png “威胁模型”) 最后，如果组织将特性映射到史诗（Epics），可以使用安全知识框架（Security Knowledge Framework, SKF）通过其问卷功能来促进此过程。 这一实践的副作用是，它可以训练非安全专家像攻击者一样思考。此阶段的结果应有助于奠定安全设计和考虑的基础。低成熟度示例场景：在模糊的功能需求下，设计包含将数据缓存到使用硬编码密码的本地未加密数据库中。远程数据存储访问密钥硬编码在配置文件中。后端系统之间的所有通信均为明文。前端通过 GraphQL 提供数据，作为缓存系统与最终用户之间的薄层。GraphQL 查询会被动态转换为 SQL、Elasticsearch 和 NoSQL 查询。数据访问通过基本认证保护，开发阶段设置为 1234:1234。来源：OWASP 项目集成项目 风险：技术相关威胁在开发和部署过程中发现得太晚。高级管理层对安全目标进行透明且及时的沟通，对于确保团队的认同和支持至关重要。风险：员工不了解组织的安全目标。因此，在开发和管理过程中，安全性未能得到应有的重视。在创建产品待办事项清单的过程中，会进行业务功能的威胁建模，以便及早发现安全缺陷。风险：与业务相关的威胁在开发和部署过程中被发现得太晚。在创建用户故事的过程中，会创建滥用场景。风险：用户故事大多不考虑安全影响。安全漏洞在开发和部署过程中被发现得太晚。通过在整个组织中创建威胁建模流程和标准，有助于增强安全文化，并为威胁建模演练提供更多结构。风险：业务和技术风险识别不足。高成熟度示例场景：基于通过代码定义和更新的详细威胁模型，团队决定如下：* 本地加密缓存需要设置过期时间并自动清理。* 通信通道需加密和认证。* 所有密钥都存储在共享密钥库中。* 前端设计集成权限模型。* 定义权限矩阵。* 输入经过转义，输出使用成熟的库进行适当编码。来源：OWASP 项目整合项目 高级滥用案例作为威胁建模活动的一部分创建。风险：简单的用户故事不够深入。相关的安全考虑已执行。安全缺陷在开发和部署过程中发现得太晚。标准：在产品冲刺规划期间，对技术功能进行威胁建模。

威胁建模是一种用于识别、评估和管理系统威胁、架构设计缺陷以及推荐安全缓解措施的结构化活动。它通常作为设计阶段的一部分或安全评估的一部分进行。威胁建模是一项团队活动，包括产品负责人、架构师、安全负责人和安全测试人员。在这个成熟度水平上，让团队和利益相关者接触威胁建模，以提高安全意识，并对系统安全形成共同的愿景。在成熟度水平1，你会对高风险应用程序进行即兴的威胁建模，并使用简单的威胁清单，例如STRIDE。避免冗长的研讨会和对低相关威胁过于详细的清单。以迭代方式进行威胁建模，以适应更迭代的开发模式。如果向现有应用程序添加新功能，只需关注新增功能，而不是尝试涵盖整个范围。一个好的起点是现有的图表，在讨论研讨会上对其进行注释。始终确保保存威胁建模讨论的结果，以便日后使用。开始威胁建模时，你最重要的工具是白板、智能板或一张纸。目标是提高安全意识、采用简单的流程，并达成可执行的结果，这些结果需要与你的团队达成一致。一旦收集了需求并完成分析，就需要定义实施的具体细节。这个阶段的成果通常是一个图表，概述数据流和整体系统架构。这为威胁建模以及将安全考虑附加到这一阶段产生的每个工单和史诗提供了机会。来源：https://owaspsamm.org/model/design/threat-assessment/stream-b/ 外面有一些关于威胁建模的很棒的建议，例如这篇文章或这篇文章。亚当·肖斯塔克（Adam Shostack）本人提供的一份精简入门指南可以在这里找到。OWASP 包含一篇关于威胁建模的简短文章以及相关的速查表。此外，如果你正在遵循 OWASP SAMM，它还有一个关于威胁评估的简短部分。在这个阶段，有一些项目可以帮助创建威胁模型，PyTM 是其中之一，ThreatSpec 是另一个。> 注意：威胁模型可以像数据流图一样简单，在每个流程和资产上标注攻击向量及相应的缓解措施。下面可以找到一个示例。png “威胁模型”) 最后，如果组织将特性映射到史诗（Epics），可以使用安全知识框架（Security Knowledge Framework，SKF）通过其问卷功能来促进此过程。 这一实践的副作用是，它可以训练非安全专家像攻击者一样思考。此阶段的结果应有助于奠定安全设计和考虑的基础。低成熟度示例场景：在模糊的功能需求下，设计包含将数据缓存到使用硬编码密码的本地未加密数据库中。远程数据存储访问密钥硬编码在配置文件中。后端系统之间的所有通信均为明文。前端通过 GraphQL 提供数据，作为缓存系统与最终用户之间的薄层。GraphQL 查询会被动态转换为 SQL、Elasticsearch 和 NoSQL 查询。数据访问通过基本认证保护，开发阶段设置为 1234:1234。来源：OWASP 项目集成项目 风险：技术相关威胁在开发和部署过程中发现得太晚。高级管理层对安全目标进行透明且及时的沟通，对于确保团队的认同和支持至关重要。风险：员工不了解组织的安全目标。因此，在开发和管理过程中，安全性未能得到应有的重视。在创建产品待办事项清单的过程中，会进行业务功能的威胁建模，以便及早发现安全缺陷。风险：与业务相关的威胁在开发和部署过程中被发现得太晚。在创建用户故事的过程中，会创建滥用场景。风险：用户故事大多不考虑安全影响。安全漏洞在开发和部署过程中被发现得太晚。通过在整个组织中创建威胁建模流程和标准，有助于增强安全文化，并为威胁建模演练提供更多结构。风险：业务和技术风险识别不足。高成熟度示例场景：基于通过代码定义和更新的详细威胁模型，团队决定如下：* 本地加密缓存需要设置过期时间并自动清理。* 通信通道需加密和认证。* 所有密钥都存储在共享密钥库中。* 前端设计集成权限模型。* 定义权限矩阵。* 输入经过转义，输出使用成熟的库进行适当编码。来源：OWASP 项目整合项目 高级滥用案例作为威胁建模活动的一部分创建。风险：简单的用户故事不够深入。相关的安全考虑已执行。安全缺陷在开发和部署过程中发现得太晚。标准：高级管理人员透明且及时地传达安全目标对于确保团队的认同和支持至关重要。

威胁建模是一种用于识别、评估和管理系统威胁、架构设计缺陷以及推荐安全缓解措施的结构化活动。它通常作为设计阶段的一部分或安全评估的一部分进行。威胁建模是一项团队活动，包括产品负责人、架构师、安全负责人和安全测试人员。在这个成熟度水平上，让团队和利益相关者接触威胁建模，以提高安全意识，并对系统安全形成共同的愿景。在成熟度水平1，您对高风险应用程序进行即兴的威胁建模，并使用简单的威胁清单，例如STRIDE。避免冗长的研讨会和对低相关威胁过于详细的清单。以迭代方式进行威胁建模，以适应更迭代的开发模式。如果向现有应用程序添加新功能，只需关注新增功能，而不是尝试涵盖整个范围。一个好的起点是现有的图表，在讨论研讨会上对其进行注释。始终确保保存威胁建模讨论的结果，以便日后使用。开始威胁建模时，你最重要的工具是白板、智能板或一张纸。目标是提高安全意识、采用简单的流程，并达成可执行的结果，这些结果需要与你的团队达成一致。一旦收集了需求并完成分析，就需要定义实施的具体细节。这个阶段的成果通常是一个图表，概述数据流动和总体系统架构。这为威胁建模以及将安全考虑附加到这一阶段产生的每个工单和史诗提供了机会。来源：https://owaspsamm.org/model/design/threat-assessment/stream-b/ 外面有一些关于威胁建模的很棒的建议，例如这篇文章或这篇文章。亚当·肖斯塔克（Adam Shostack）本人提供的一份精简入门指南可以在这里找到。OWASP 包含一篇关于威胁建模的简短文章以及相关的速查表。此外，如果你正在遵循 OWASP SAMM，它还有一个关于威胁评估的简短部分。在这个阶段，有一些项目可以帮助创建威胁模型，PyTM 是其中之一，ThreatSpec 是另一个。> 注意：威胁模型可以像数据流图一样简单，在每个流程和资产上标注攻击向量及相应的缓解措施。下面可以找到一个示例。png “威胁模型”) 最后，如果组织将特性映射到史诗（Epics），可以使用安全知识框架（Security Knowledge Framework, SKF）通过其问卷功能来促进此过程。 这一实践的副作用是，它可以训练非安全专家像攻击者一样思考。此阶段的成果应有助于奠定安全设计和考虑的基础。低成熟度示例场景：在模糊的功能需求下，设计包含将数据缓存到使用硬编码密码的本地未加密数据库中。远程数据存储访问密钥硬编码在配置文件中。后端系统之间的所有通信均为明文。前端通过 GraphQL 提供数据，作为缓存系统与最终用户之间的薄层。GraphQL 查询会被动态转换为 SQL、Elasticsearch 和 NoSQL 查询。数据访问通过基本认证保护，开发阶段设置为 1234:1234。来源：OWASP 项目集成项目 风险：技术相关威胁在开发和部署过程中发现得太晚。高级管理层对安全目标进行透明且及时的沟通，对于确保团队的认同和支持至关重要。风险：员工不了解组织的安全目标。因此，在开发和管理过程中，安全性未能得到应有的重视。在创建产品待办事项清单的过程中，会进行业务功能的威胁建模，以便及早发现安全缺陷。风险：与业务相关的威胁在开发和部署过程中被发现得太晚。在创建用户故事的过程中，会创建滥用场景。风险：用户故事大多不考虑安全影响。安全漏洞在开发和部署过程中被发现得太晚。通过在整个组织中创建威胁建模流程和标准，有助于增强安全文化，并为威胁建模演练提供更多结构。风险：业务和技术风险识别不足。高成熟度示例场景：基于通过代码定义和更新的详细威胁模型，团队决定如下：* 本地加密缓存需要设置过期时间并自动清理。* 通信通道需加密和认证。* 所有密钥都存储在共享密钥库中。* 前端设计集成权限模型。* 定义权限矩阵。* 输入经过转义，输出使用成熟的库进行适当编码。来源：OWASP 项目整合项目 高级滥用案例作为威胁建模活动的一部分创建。风险：简单的用户故事不够深入。相关的安全考虑已执行。安全缺陷在开发和部署过程中发现得太晚。标准：在创建产品待办事项列表期间进行业务功能的威胁建模，以便及早发现安全缺陷。

威胁建模是一种用于识别、评估和管理系统威胁、架构设计缺陷以及推荐安全缓解措施的结构化活动。它通常作为设计阶段的一部分或安全评估的一部分进行。威胁建模是一项团队活动，包括产品负责人、架构师、安全负责人和安全测试人员。在这个成熟度水平上，让团队和利益相关者接触威胁建模，以提高安全意识，并对系统安全形成共同的愿景。在成熟度水平1时，你会对高风险应用进行即兴的威胁建模，并使用简单的威胁清单，例如STRIDE。避免冗长的研讨会和对低相关威胁过于详细的清单。以迭代方式进行威胁建模，以适应更迭代的开发模式。如果向现有应用程序添加新功能，只需关注新增功能，而不是尝试涵盖整个范围。一个好的起点是现有的图表，在讨论研讨会上对其进行注释。始终确保保存威胁建模讨论的结果，以便日后使用。开始进行威胁建模时，你最重要的工具是白板、智能板或一张纸。目标是提高安全意识、保持流程简洁，并产出你与团队达成一致的可执行成果。一旦收集了需求并进行了分析，就需要定义实施细节。这个阶段的结果通常是一个概述数据流和整体系统架构的图表。这为威胁建模以及将安全考虑附加到这一阶段的每个任务和史诗提供了机会。来源：https://owaspsamm.org/model/design/threat-assessment/stream-b/ 这里有一些关于威胁建模的很好的建议，例如这篇文章或那篇文章。由 Adam Shostack 本人撰写的一个简明入门指南可以在这里找到。OWASP 包含一篇关于威胁建模的简短文章以及相关的速查表。此外，如果你在遵循 OWASP SAMM，它还有一个关于威胁评估的简短部分。在这个阶段，有一些项目可以帮助创建威胁模型，PyTM 是其中之一，ThreatSpec 是另一个。> 注意：威胁模型可以像数据流图一样简单，在每个流程和资产上标注攻击向量及相应的缓解措施。下面可以找到一个示例。png “威胁模型”) 最后，如果组织将特性映射到史诗（Epics），可以使用安全知识框架（Security Knowledge Framework, SKF）通过其问卷功能来促进此过程。 这一实践的副作用是，它可以训练非安全专家像攻击者一样思考。此阶段的成果应有助于奠定安全设计和考虑的基础。低成熟度示例场景：在模糊的功能需求下，设计包含将数据缓存到使用硬编码密码的本地未加密数据库中。远程数据存储访问密钥硬编码在配置文件中。后端系统之间的所有通信均为明文。前端通过 GraphQL 提供数据，作为缓存系统与最终用户之间的薄层。GraphQL 查询会被动态转换为 SQL、Elasticsearch 和 NoSQL 查询。数据访问通过基本认证保护，开发阶段设置为 1234:1234。来源：OWASP 项目集成项目 风险：与技术相关的威胁在开发和部署过程中发现得太晚。高级管理层对安全目标进行透明且及时的沟通，对于确保团队的认同和支持至关重要。风险：员工不了解组织的安全目标。因此，在开发和管理过程中，安全性未能得到应有的重视。在创建产品待办事项清单的过程中，会对业务功能进行威胁建模，以便及早发现安全缺陷。风险：与业务相关的威胁在开发和部署过程中被发现得太晚。在创建用户故事的过程中，会创建滥用场景。风险：用户故事大多不考虑安全影响。安全漏洞在开发和部署过程中被发现得太晚。通过在整个组织中创建威胁建模流程和标准，有助于增强安全文化，并为威胁建模演练提供更多结构。风险：业务和技术风险识别不足。高成熟度示例场景：基于通过代码定义和更新的详细威胁模型，团队决定如下：* 本地加密缓存需要设置过期时间并自动清理。* 通信通道需加密和认证。* 所有密钥都存储在共享密钥存储中。* 前端设计需整合权限模型。* 定义权限矩阵。* 输入是已转义的，输出使用公认的库进行适当编码。来源：OWASP 项目集成项目 高级滥用场景是在威胁建模活动中创建的。风险：简单的用户故事没有深入。相关的安全考虑已经执行。安全漏洞在开发和部署过程中过晚被发现。标准：在用户故事的创建过程中会生成滥用场景。

威胁建模是一种用于识别、评估和管理系统威胁、架构设计缺陷以及推荐安全缓解措施的结构化活动。它通常作为设计阶段的一部分或安全评估的一部分进行。威胁建模是一项团队活动，包括产品负责人、架构师、安全负责人和安全测试人员。在这个成熟度水平上，让团队和利益相关者接触威胁建模，以提高安全意识，并对系统安全形成共同的愿景。在成熟度水平1时，你会对高风险应用进行即兴的威胁建模，并使用简单的威胁清单，例如STRIDE。避免冗长的研讨会和对低相关威胁过于详细的清单。以迭代方式进行威胁建模，以适应更迭代的开发模式。如果向现有应用程序添加新功能，只需关注新增功能，而不是尝试涵盖整个范围。一个好的起点是现有的图表，在讨论研讨会上对其进行注释。始终确保保存威胁建模讨论的结果，以便日后使用。开始进行威胁建模时，你最重要的工具是白板、智能板或一张纸。目标是提高安全意识、保持流程简洁，并产出你与团队达成一致的可执行成果。一旦收集了需求并进行了分析，就需要定义实施细节。这个阶段的结果通常是一个概述数据流和整体系统架构的图表。这为威胁建模以及将安全考虑附加到这一阶段产生的每个工单和史诗提供了机会。来源：https://owaspsamm.org/model/design/threat-assessment/stream-b/ 外面有一些关于威胁建模的很棒的建议，例如这篇文章或这篇文章。亚当·肖斯塔克（Adam Shostack）本人提供的一份精简入门指南可以在这里找到。OWASP 包含一篇关于威胁建模的简短文章以及相关的速查表。此外，如果你在遵循 OWASP SAMM，它还有一个关于威胁评估的简短部分。在这个阶段，有一些项目可以帮助创建威胁模型，PyTM 是其中之一，ThreatSpec 是另一个。> 注意：威胁模型可以像数据流图一样简单，在每个流程和资产上标注攻击向量及相应的缓解措施。下面可以找到一个示例。png “威胁模型”) 最后，如果组织将特性映射到史诗（Epics），可以使用安全知识框架（Security Knowledge Framework, SKF）通过其问卷功能来促进此过程。 这一实践的副作用是，它可以训练非安全专家像攻击者一样思考。此阶段的成果应有助于奠定安全设计和考虑的基础。低成熟度示例场景：在模糊的功能需求下，设计包含将数据缓存到使用硬编码密码的本地未加密数据库中。远程数据存储访问密钥硬编码在配置文件中。后端系统之间的所有通信均为明文。前端通过 GraphQL 提供数据，作为缓存系统与最终用户之间的薄层。GraphQL 查询会被动态转换为 SQL、Elasticsearch 和 NoSQL 查询。数据访问通过基本认证保护，开发阶段设置为 1234:1234。来源：OWASP 项目集成项目 风险：技术相关威胁在开发和部署过程中发现得太晚。高级管理层对安全目标进行透明且及时的沟通，对于确保团队的认同和支持至关重要。风险：员工不了解组织的安全目标。因此，在开发和管理过程中，安全性未能得到应有的重视。在创建产品待办事项清单的过程中，会进行业务功能的威胁建模，以便及早发现安全缺陷。风险：与业务相关的威胁在开发和部署过程中被发现得太晚。在创建用户故事的过程中，会创建滥用场景。风险：用户故事大多不考虑安全影响。安全漏洞在开发和部署过程中被发现得太晚。通过在整个组织中创建威胁建模流程和标准，有助于增强安全文化，并为威胁建模演练提供更多结构。风险：业务和技术风险识别不足。高成熟度示例场景：基于通过代码定义和更新的详细威胁模型，团队决定如下：* 本地加密缓存需要设置过期时间并自动清理。* 通信通道需加密和认证。* 所有密钥都存储在共享密钥库中。* 前端设计集成权限模型。* 定义权限矩阵。* 输入经过转义，输出使用成熟的库进行适当编码。来源：OWASP 项目整合项目 高级滥用案例作为威胁建模活动的一部分创建。风险：简单的用户故事不够深入。相关的安全考虑已执行。安全缺陷在开发和部署过程中发现得太晚。标准：在整个组织中创建威胁建模流程和标准有助于增强安全文化，并为威胁建模演练提供更多结构。

威胁建模是一种用于识别、评估和管理系统威胁、架构设计缺陷以及推荐安全缓解措施的结构化活动。它通常作为设计阶段的一部分或安全评估的一部分进行。威胁建模是一项团队活动，包括产品负责人、架构师、安全负责人和安全测试人员。在这个成熟度水平上，让团队和利益相关者接触威胁建模，以提高安全意识，并对系统安全形成共同的愿景。在成熟度水平1时，你会对高风险应用进行即兴的威胁建模，并使用简单的威胁清单，例如STRIDE。避免冗长的研讨会和对低相关威胁过于详细的清单。以迭代方式进行威胁建模，以适应更迭代的开发模式。如果向现有应用程序添加新功能，只需关注新增功能，而不是尝试涵盖整个范围。一个好的起点是现有的图表，在讨论研讨会上对其进行注释。始终确保保存威胁建模讨论的结果，以便日后使用。开始进行威胁建模时，你最重要的工具是白板、智能板或一张纸。目标是提高安全意识、保持流程简洁，并产出你与团队达成一致的可执行成果。一旦收集了需求并进行了分析，就需要定义实施细节。这个阶段的结果通常是一个概述数据流和整体系统架构的图表。这为威胁建模以及将安全考虑附加到这一阶段产生的每个工单和史诗提供了机会。来源：https://owaspsamm.org/model/design/threat-assessment/stream-b/ 外面有一些关于威胁建模的很棒的建议，例如这篇文章或这篇文章。亚当·肖斯塔克（Adam Shostack）本人提供的一份精简入门指南可以在这里找到。OWASP 包含一篇关于威胁建模的简短文章以及相关的速查表。此外，如果你在遵循 OWASP SAMM，它还有一个关于威胁评估的简短部分。在这个阶段，有一些项目可以帮助创建威胁模型，PyTM 是其中之一，ThreatSpec 是另一个。> 注意：威胁模型可以像数据流图一样简单，在每个流程和资产上标注攻击向量及相应的缓解措施。下面可以找到一个示例。png “威胁模型”) 最后，如果组织将特性映射到史诗（Epics），可以使用安全知识框架（Security Knowledge Framework, SKF）通过其问卷功能来促进此过程。 这一实践的副作用是，它可以训练非安全专家像攻击者一样思考。此阶段的成果应有助于奠定安全设计和考虑的基础。低成熟度示例场景：在模糊的功能需求下，设计包含将数据缓存到使用硬编码密码的本地未加密数据库中。远程数据存储访问密钥硬编码在配置文件中。后端系统之间的所有通信均为明文。前端通过 GraphQL 提供数据，作为缓存系统与最终用户之间的薄层。GraphQL 查询会被动态转换为 SQL、Elasticsearch 和 NoSQL 查询。数据访问通过基本认证保护，开发阶段设置为 1234:1234。来源：OWASP 项目集成项目 风险：技术相关威胁在开发和部署过程中发现得太晚。高级管理层对安全目标进行透明且及时的沟通，对于确保团队的认同和支持至关重要。风险：员工不了解组织的安全目标。因此，在开发和管理过程中，安全性未能得到应有的重视。在创建产品待办事项清单的过程中，会进行业务功能的威胁建模，以便及早发现安全缺陷。风险：与业务相关的威胁在开发和部署过程中被发现得太晚。在创建用户故事的过程中，会创建滥用场景。风险：用户故事大多不考虑安全影响。安全漏洞在开发和部署过程中被发现得太晚。通过在整个组织中创建威胁建模流程和标准，有助于增强安全文化，并为威胁建模演练提供更多结构。风险：业务和技术风险识别不足。高成熟度示例场景：基于通过代码定义和更新的详细威胁模型，团队决定如下：* 本地加密缓存需要设置过期时间并自动清理。* 通信通道需加密和认证。* 所有密钥都存储在共享密钥库中。* 前端设计集成权限模型。* 定义权限矩阵。* 输入是已转义的，输出使用公认的库进行适当编码。来源：OWASP 项目集成项目 高级滥用场景是在威胁建模活动中创建的。风险：简单的用户故事没有深入。相关的安全考虑已经执行。安全漏洞在开发和部署过程中被发现得太晚。标准：通过审查用户故事并生成以安全为导向的数据流程图来进行威胁建模。

威胁建模是一种用于识别、评估和管理系统威胁、架构设计缺陷以及推荐安全缓解措施的结构化活动。它通常作为设计阶段的一部分或安全评估的一部分进行。威胁建模是一种团队活动，包括产品负责人、架构师、安全负责人和安全测试人员。在这个成熟度水平上，让团队和利益相关者接触威胁建模，以提高安全意识，并对系统安全形成共同的愿景。在成熟度水平1时，你会对高风险应用进行即兴的威胁建模，并使用简单的威胁清单，例如STRIDE。避免冗长的研讨会和对低相关威胁过于详细的清单。以迭代方式进行威胁建模，以适应更迭代的开发模式。如果向现有应用程序添加新功能，只需关注新增功能，而不是尝试涵盖整个范围。一个好的起点是现有的图表，在讨论研讨会上对其进行注释。始终确保保存威胁建模讨论的结果，以便日后使用。开始进行威胁建模时，你最重要的工具是白板、智能板或一张纸。目标是提高安全意识、保持流程简洁，并产出你与团队达成一致的可执行成果。一旦收集了需求并进行了分析，就需要定义实施细节。这个阶段的结果通常是一个概述数据流和整体系统架构的图表。这为威胁建模以及将安全考虑附加到这一阶段产生的每个工单和史诗提供了机会。来源：https://owaspsamm.org/model/design/threat-assessment/stream-b/ 外面有一些关于威胁建模的很好的建议，例如这篇文章或那篇文章。由亚当·肖斯塔克本人提供的一份简明入门指南可以在这里找到。OWASP 包含一篇关于威胁建模的简短文章以及相关的速查表。此外，如果你在遵循 OWASP SAMM，它还有一个关于威胁评估的简短部分。在这个阶段，有一些项目可以帮助创建威胁模型，PyTM 是其中之一，ThreatSpec 是另一个。> 注意：威胁模型可以像数据流图一样简单，在每个流程和资产上标注攻击向量及相应的缓解措施。下面可以找到一个示例。png “威胁模型”) 最后，如果组织将特性映射到史诗（Epics），可以使用安全知识框架（Security Knowledge Framework, SKF）通过其问卷功能来促进此过程。 这一实践的副作用是，它可以训练非安全专家像攻击者一样思考。此阶段的成果应有助于奠定安全设计和考虑的基础。低成熟度示例场景：在模糊的功能需求下，设计包含将数据缓存到使用硬编码密码的本地未加密数据库中。远程数据存储访问密钥硬编码在配置文件中。后端系统之间的所有通信均为明文。前端通过 GraphQL 提供数据，作为缓存系统与最终用户之间的薄层。GraphQL 查询会被动态转换为 SQL、Elasticsearch 和 NoSQL 查询。数据访问通过基本认证保护，开发阶段设置为 1234:1234。来源：OWASP 项目集成项目 风险：技术相关威胁在开发和部署过程中发现得太晚。高级管理层对安全目标进行透明且及时的沟通，对于确保团队的认同和支持至关重要。风险：员工不了解组织的安全目标。因此，在开发和管理过程中，安全性未能得到应有的重视。在创建产品待办事项清单的过程中，会进行业务功能的威胁建模，以便及早发现安全缺陷。风险：与业务相关的威胁在开发和部署过程中被发现得太晚。在创建用户故事的过程中，会创建滥用场景。风险：用户故事大多不考虑安全影响。安全漏洞在开发和部署过程中被发现得太晚。通过在整个组织中创建威胁建模流程和标准，有助于增强安全文化，并为威胁建模演练提供更多结构。风险：业务和技术风险识别不足。高成熟度示例场景：基于通过代码定义和更新的详细威胁模型，团队决定如下：* 本地加密缓存需要设置过期时间并自动清理。* 通信通道需加密和认证。* 所有密钥都存储在共享密钥库中。* 前端设计集成权限模型。* 定义权限矩阵。* 输入是已转义的，输出使用公认的库进行适当编码。来源：OWASP 项目集成项目 高级滥用场景是在威胁建模活动中创建的。风险：简单的用户故事没有深入。相关的安全考虑已经执行。安全漏洞在开发和部署过程中过晚被发现。标准：高级滥用故事是在威胁建模活动中创建的。

为所有参与软件开发的人员提供安全意识培训。临时风险：理解安全是困难的，人员需要接受相关培训。否则，可能会在软件中引入诸如 SQL 注入等漏洞，从而被利用。团队可以根据需求获得安全咨询。这些安全顾问可以是内部或外部人员。风险：在出现安全相关问题时不咨询安全专家可能会导致漏洞。实施一个程序，让每个软件开发团队都有一名被视为安全冠军的成员，他是信息安全与开发人员之间的联络人。根据团队的规模和结构，安全冠军可以是软件开发人员、测试人员或产品经理。安全冠军每周有固定的时间用于信息安全相关活动。他们参加定期简报，以提高在不同安全学科的意识和专业知识。安全冠军还接受额外培训，以帮助他们在软件安全领域成为主题专家。出于文化原因，您可能需要定制创建和支持安全冠军的方式。该职位的目标是提高应用程序安全性和合规性的有效性和效率，并加强各团队与信息安全之间的关系。为了实现这些目标，安全冠军协助研究、验证和优先处理与安全和合规相关的软件缺陷。他们参与所有的风险评估、威胁评估和架构审查，以帮助通过增强应用程序架构的韧性和减少攻击威胁面来识别修复安全缺陷的机会。来源：OWASP SAMM 风险：没有人对安全负有直接责任，安全负责人也没有足够的时间分配给每个团队。对当前参与软件管理、开发、测试或审计的所有角色进行安全意识培训。目标是提高对应用程序安全威胁和风险、安全最佳实践以及安全软件设计原则的认知。可以内部开发培训课程，也可以外部采购培训课程。理想情况下，应以面对面的方式进行培训，以便参与者能够作为团队进行讨论，但计算机培训（CBT）也是一种选择。课程内容应包括与应用安全和隐私相关的一系列主题，同时保持对非技术受众的可理解性。适合的概念包括安全设计原则，如最小特权、纵深防御、故障安全（安全失败）、完全中介、会话管理、开放设计和心理可接受性。此外，培训应包括对任何为提高应用程序安全性而制定的组织范围标准、政策和程序的参考。应在高层次上涵盖 OWASP 前十漏洞。所有参与软件开发的员工和承包商都必须接受培训，并且培训包括可审计的签字确认以证明合规性。考虑采用创新的交付方式（例如游戏化）以最大化其效果并应对麻木感。来源：OWASP SAMM 2 风险：理解安全性很困难。定期对安全负责人进行安全培训。风险：即使是安全负责人，也很难理解安全性。良好的沟通和透明度有助于促进跨组织支持。安全的游戏化也被认为有帮助，例子包括T恤、马克杯、咖啡杯、礼品卡和“击掌”。风险：员工对安全没有兴趣。以下代码领域往往存在较高的安全漏洞风险：加密实现/使用、解析器、反解析器、系统配置、身份验证与授权、会话管理、请求限流：unicorn：（自研代码，仅在该软件中使用）。风险：理解安全性很困难。“建造-破坏-修复”比赛允许培训具有安全相关角色的人，例如安全冠军，进行安全应用程序的构建、破坏和修复部分。这增加了构建安全组件的学习机会。风险：理解安全性很难，即使对于安全冠军也是如此，而且安全培训的进行通常侧重于破坏组件，而不是构建安全的组件。通过使用例如samman教练方法对团队进行安全主题的指导，团队可以将安全实践内化为开发过程中的新习惯。风险：培训可能无法改变行为。因此，即使理解了安全实践，也可能不会执行。在事件发生后进行“经验教训”回顾会议有助于推动持续改进。与安全冠军定期会议是分享和讨论经验教训的好机会。风险：在发生事件后，类似的事件可能会再次发生。参与由安全冠军联盟组织的简单团队黑客活动，与整个团队一起。在活动中，联盟展示一个易受攻击的应用程序，你们共同研究可能的利用方法。就像在集体编程中一样，会有一名驾驶员和几名导航员。附加信息：所有漏洞利用都是通过用户界面发生的。无需使用安全/黑客工具。无需深入的技术或安全知识。使用不安全的训练应用程序，例如 DVWA 或 OWASP Juice Shop。鼓励积极参与，例如使用小组讨论。留出足够的时间，让每个人至少运行一次漏洞利用。团队可以了解漏洞可能的样子以及应用程序容易受到攻击的方式。团队明白功能正常的软件也可能高度不安全并且容易被利用。风险：理解安全性很困难。作为安全团队，在规定的办公时间内，对问题和提示保持开放态度。风险：开发人员和运维人员未与安全团队保持联系，因此在实施已知或未知威胁之前不会进行咨询。通过将安全主题专家与项目团队对齐，可以实现更高的安全标准。风险：安全冠军的概念可能暗示只有他/她负责安全。然而，项目团队中的每个人都应该对安全负责。互相测试其他团队项目的安全性可以提高安全意识和知识。风险：开发团队对安全实践的了解有限。类似战争游戏的活动有助于培训应对突发事件。安全专家在测试环境中创建攻击场景，使受训者能够学习在发生事件时如何应对。风险：在事件发生时理解事件响应计划很困难且低效。定期为包括参与软件开发的外部人员在内的所有人员提供安全意识培训。风险：理解安全知识很困难。定期对源代码进行安全审查（SCA），由安全专家、开发人员和运维人员共同参与，这有助于提高软件的稳健性以及参与团队的安全知识水平。风险：由外部公司进行的安全检查无法增加内部员工对应用程序/系统的理解。标准：为所有参与软件开发的人员提供临时安全意识培训。

为所有参与软件开发的人员提供安全意识培训。临时风险：理解安全是困难的，人员需要接受相关培训。否则，可能会在软件中引入诸如 SQL 注入等漏洞，从而被利用。团队可以根据需求获得安全咨询。这些安全顾问可以是内部或外部人员。风险：在出现安全相关问题时不咨询安全专家可能会导致漏洞。实施一个程序，让每个软件开发团队都有一名被视为安全冠军的成员，他是信息安全与开发人员之间的联络人。根据团队的规模和结构，安全冠军可以是软件开发人员、测试人员或产品经理。安全冠军每周有固定的时间用于信息安全相关的活动。他们参与定期简报，以提高对不同安全领域的意识和专业知识。安全冠军还接受额外培训，以帮助他们在软件安全方面成为主题专家。出于文化原因，您可能需要定制创建和支持安全冠军的方式。该职位的目标是提高应用程序安全性和合规性的有效性和效率，并加强各团队与信息安全之间的关系。为了实现这些目标，安全冠军协助研究、验证和优先处理与安全和合规相关的软件缺陷。他们参与所有的风险评估、威胁评估和架构审查，以帮助识别通过增强应用程序架构的韧性和减少攻击威胁面来修复安全缺陷的机会。来源：OWASP SAMM 风险：没有人对安全负有直接责任，安全负责人也没有足够的时间分配给每个团队。对当前参与软件管理、开发、测试或审计的所有角色进行安全意识培训。目标是提高对应用程序安全威胁和风险、安全最佳实践以及安全软件设计原则的认知。可以内部开发培训课程，也可以外部采购培训课程。理想情况下，应以面对面的方式进行培训，以便参与者能够作为团队进行讨论，但计算机培训（CBT）也是一种选择。课程内容应包括与应用安全和隐私相关的一系列主题，同时保持对非技术受众的可理解性。适合的概念包括安全设计原则，如最小特权、纵深防御、故障安全（安全失败）、完全中介、会话管理、开放设计和心理可接受性。此外，培训应包括对任何为提高应用程序安全性而制定的组织范围标准、政策和程序的参考。应在高层次上涵盖 OWASP 前十漏洞。所有参与软件开发的员工和承包商都必须接受培训，并且培训包括可审计的签字确认以证明合规性。考虑采用创新的交付方式（例如游戏化）以最大化其效果并应对麻木感。来源：OWASP SAMM 2 风险：理解安全性很困难。定期对安全负责人进行安全培训。风险：即使是安全负责人，也很难理解安全性。良好的沟通和透明度有助于促进跨组织支持。安全的游戏化也被认为有帮助，例子包括T恤、马克杯、咖啡杯、礼品卡和“击掌”。风险：员工对安全没有兴趣。以下代码领域往往存在较高的安全漏洞风险：加密实现/使用、解析器、反解析器、系统配置、身份验证与授权、会话管理、请求限流：unicorn：（自开发代码，仅在该软件中使用）。风险：理解安全性很困难。“建造-破坏-修复”比赛允许培训具有安全相关角色的人，例如安全冠军，进行安全应用程序的构建、破坏和修复部分。这增加了构建安全组件的学习机会。风险：理解安全性很难，即使对于安全冠军也是如此，而且安全培训的进行通常侧重于破坏组件，而不是安全地构建组件。通过使用例如samman教练方法对团队进行安全主题的指导，团队可以将安全实践内化为开发过程中的新习惯。风险：培训可能无法改变行为。因此，即使理解了安全实践，也可能不会执行。在事件发生后进行“经验教训”回顾会议有助于推动持续改进。与安全冠军定期会议是分享和讨论经验教训的好机会。风险：在发生事件后，类似的事件可能会再次发生。参与由安全冠军联盟组织的简单团队黑客活动，与整个团队一起。在活动中，联盟展示一个易受攻击的应用程序，你们共同研究可能的利用方法。就像在集体编程中一样，有一个驾驶者和几个导航员。附加信息：所有漏洞利用都是通过用户界面进行的。无需安全/黑客工具。无需深入的技术或安全知识。使用一个不安全的训练应用，例如 DVWA 或 OWASP Juice Shop。鼓励积极参与，例如使用小组讨论。给每个人足够的时间至少运行一次漏洞利用。团队可以了解漏洞可能的样子以及应用程序如何容易受到攻击。团队明白，功能正确的软件也可能高度不安全，容易被利用。风险：理解安全是困难的。作为安全团队，在规定的办公时间内，要对问题和提示保持开放态度。风险：开发人员和运维人员未与安全团队保持联系，因此在实施已知或未知威胁之前不会进行咨询。通过将安全主题专家与项目团队对齐，可以实现更高的安全标准。风险：安全冠军的概念可能暗示只有他/她负责安全。然而，项目团队中的每个人都应该对安全负责。互相进行安全测试其他团队的项目可以提高安全意识和知识。风险：开发团队对安全实践的了解有限。类似战争游戏的活动有助于培训应对突发事件。安全专家在测试环境中创建攻击场景，使受训者能够学习在事件发生时如何应对。风险：在事件发生时理解事件响应计划很困难且低效。定期为包括参与软件开发的外部人员在内的所有人员提供安全意识培训。风险：理解安全知识很困难。定期对源代码进行安全审查（SCA），并让安全专家、开发人员和运维人员参与，有助于提高软件的稳健性以及相关团队的安全知识。风险：外部公司的安全检查不会增加内部员工对应用程序/系统的理解。标准：根据请求向团队提供安全咨询。安全顾问可以是内部的也可以是外部的。

为所有参与软件开发的人员提供安全意识培训。临时风险：理解安全是困难的，人员需要接受相关培训。否则，可能会在软件中引入诸如 SQL 注入等漏洞，从而被利用。团队可以根据需求获得安全咨询。这些安全顾问可以是内部或外部人员。风险：在出现与安全相关的问题时不咨询安全专家可能会导致漏洞。实施一个程序，每个软件开发团队都有一名被视为安全冠军的成员，他是信息安全与开发人员之间的联络人。根据团队的规模和结构，安全冠军可以是软件开发人员、测试人员或产品经理。安全冠军每周有固定的时间用于信息安全相关活动。他们会参与定期简报，以提高对不同安全领域的意识和专业知识。安全冠军还会接受额外的培训，以帮助他们作为软件安全领域的主题专家发展这些角色。出于文化原因，您可能需要定制创建和支持安全冠军的方式。该职位的目标是提高应用程序安全性和合规性的有效性和效率，并加强各团队与信息安全之间的关系。为了实现这些目标，安全冠军协助研究、验证和优先处理与安全和合规相关的软件缺陷。他们参与所有的风险评估、威胁评估和架构审查，以帮助通过增强应用程序架构的韧性和减少攻击威胁面来识别修复安全缺陷的机会。来源：OWASP SAMM 风险：没有人对安全负有直接责任，安全负责人也没有足够的时间分配给每个团队。对当前参与软件管理、开发、测试或审计的所有角色进行安全意识培训。目标是提高对应用程序安全威胁和风险、安全最佳实践以及安全软件设计原则的认知。可以内部开发培训课程，也可以外部采购培训课程。理想情况下，应以面对面的方式进行培训，以便参与者能够作为团队进行讨论，但计算机培训（CBT）也是一种选择。课程内容应包括与应用安全和隐私相关的一系列主题，同时保持对非技术受众的可理解性。适合的概念包括安全设计原则，如最小特权、纵深防御、故障安全（安全失败）、完全中介、会话管理、开放设计和心理可接受性。此外，培训应包括对为提高应用程序安全性而制定的任何组织范围的标准、政策和流程的参考。应对 OWASP 前十漏洞进行高层次的介绍。所有参与软件开发的员工和承包商都必须接受培训，并包括可审计的签署以证明合规性。考虑采用创新的交付方式（例如游戏化）以最大化其效果并应对麻木感。来源：OWASP SAMM 2 风险：理解安全性很困难。定期对安全负责人进行安全培训。风险：即使是安全负责人，也很难理解安全性。良好的沟通和透明度有助于跨组织的支持。安全的游戏化也被认为有帮助，例子包括T恤、马克杯、咖啡杯、礼品卡和“击掌”。风险：员工对安全没有兴趣。以下代码领域往往存在较高的安全漏洞风险：加密实现/使用、解析器、反解析器、系统配置、身份验证、授权、会话管理、请求限流：独角兽（自研代码，仅在该软件中使用）。风险：理解安全性很困难。“建造-破坏-修复”比赛允许培训具有安全相关角色的人，例如安全冠军，进行安全应用程序的构建、破坏和修复部分。这增加了构建安全组件的学习机会。风险：理解安全性很难，即使对于安全冠军也是如此，而且安全培训的进行通常侧重于破坏组件，而不是安全地构建组件。通过使用例如samman教练方法对团队进行安全主题的指导，团队可以将安全实践内化为开发过程中的新习惯。风险：培训可能无法改变行为。因此，即使理解了安全实践，也可能不会执行。在事件发生后进行“经验教训”回顾会议有助于推动持续改进。与安全冠军定期会议是分享和讨论经验教训的好机会。风险：在发生事件后，类似的事件可能会再次发生。参与由安全冠军联盟组织的简单团队黑客活动，并邀请整个团队一起参与。在活动中，联盟会展示一个存在漏洞的应用程序，你们将一起研究可能的漏洞利用方式。就像在集体编程中一样，会有一名驾驶员和几名导航员。附加信息：所有漏洞利用都通过用户界面发生。不需要安全/黑客工具。不需要深厚的技术或安全知识。使用不安全的训练应用程序，例如 DVWA 或 OWASP Juice Shop。鼓励积极参与，例如使用小组讨论。留出足够时间让每个人至少运行一次漏洞利用。团队可以了解漏洞可能的样子以及应用程序容易被攻击的方式。团队明白功能正常的软件也可能高度不安全并且容易被利用。风险：理解安全性很困难。作为安全团队，在规定的办公时间内，对问题和提示保持开放态度。风险：开发人员和运维人员未与安全团队保持联系，因此在实施已知或未知威胁之前不会进行咨询。通过将安全主题专家与项目团队对齐，可以实现更高的安全标准。风险：安全冠军的概念可能暗示只有他/她负责安全。然而，项目团队中的每个人都应该对安全负责。互相测试其他团队项目的安全性可以提高安全意识和知识。风险：开发团队对安全实践的了解有限。类似战争游戏的活动有助于培训应对突发事件。安全专家在测试环境中创建攻击场景，使受训者能够学习在发生事件时如何应对。风险：在事件发生时理解事件响应计划很困难且低效。定期为包括参与软件开发的外部人员在内的所有人员提供安全意识培训。风险：理解安全知识很困难。定期对源代码（SCA）进行安全审查，涉及安全专家、开发人员和运维人员，这对于提高软件的稳健性以及相关团队的安全知识非常有效。风险：由外部公司进行的安全检查不会增加内部员工对应用程序/系统的理解。标准：每个团队指定一名负责人负责安全工作。这些人通常被称为“安全冠军”

为所有参与软件开发的人员提供安全意识培训。临时风险：理解安全是困难的，人员需要接受相关培训。否则，可能会在软件中引入诸如 SQL 注入等漏洞，从而被利用。团队可以根据需求获得安全咨询。这些安全顾问可以是内部或外部人员。风险：在出现与安全相关的问题时不咨询安全专家可能会导致漏洞。实施一个程序，每个软件开发团队都有一名被视为安全冠军的成员，他是信息安全与开发人员之间的联络人。根据团队的规模和结构，安全冠军可以是软件开发人员、测试人员或产品经理。安全冠军每周有固定的时间用于信息安全相关活动。他们会参与定期简报，以提高对不同安全领域的意识和专业知识。安全冠军还会接受额外的培训，以帮助他们作为软件安全领域专家发展这些角色。出于文化原因，您可能需要定制创建和支持安全冠军的方式。该职位的目标是提高应用程序安全性和合规性的有效性和效率，并加强各团队与信息安全之间的关系。为了实现这些目标，安全冠军协助研究、验证和优先处理与安全和合规相关的软件缺陷。他们参与所有的风险评估、威胁评估和架构审查，以帮助通过增强应用程序架构的韧性和减少攻击威胁面来识别修复安全缺陷的机会。来源：OWASP SAMM 风险：没有人对安全负有直接责任，安全负责人也没有足够的时间分配给每个团队。对当前参与软件管理、开发、测试或审计的所有角色进行安全意识培训。目标是提高对应用程序安全威胁和风险、安全最佳实践以及安全软件设计原则的认知。可以内部开发培训课程，也可以外部采购培训课程。理想情况下，应以面对面的方式进行培训，以便参与者能够作为团队进行讨论，但计算机培训（CBT）也是一种选择。课程内容应包括与应用安全和隐私相关的一系列主题，同时保持对非技术受众的可理解性。适合的概念包括安全设计原则，如最小特权、纵深防御、故障安全（安全失败）、完全中介、会话管理、开放设计和心理可接受性。此外，培训应包括对任何为提高应用程序安全性而制定的组织范围标准、政策和程序的参考。应在高层次上涵盖 OWASP 前十漏洞。所有参与软件开发的员工和承包商都必须接受培训，并且培训包括可审计的签字确认以证明合规性。考虑采用创新的交付方式（例如游戏化）以最大化其效果并应对麻木感。来源：OWASP SAMM 2 风险：理解安全性很困难。定期对安全负责人进行安全培训。风险：即使是安全负责人，也很难理解安全性。良好的沟通和透明度有助于跨组织的支持。安全的游戏化也被认为有帮助，例子包括T恤、马克杯、咖啡杯、礼品卡和“击掌”。风险：员工对安全没有兴趣。以下代码领域往往存在较高的安全漏洞风险：加密实现/使用、解析器、反解析器、系统配置、身份验证、授权、会话管理、请求限流：unicorn：（自开发代码，仅在该软件中使用）。风险：理解安全性很困难。“建造-破坏-修复”比赛允许培训具有安全相关角色的人，例如安全冠军，进行安全应用程序的构建、破坏和修复部分。这增加了构建安全组件的学习机会。风险：理解安全性很难，即使对于安全冠军也是如此，而且安全培训的进行通常侧重于破坏组件，而不是构建安全组件。通过使用例如samman教练方法对团队进行安全主题的指导，团队可以将安全实践内化为开发过程中的新习惯。风险：培训可能无法改变行为。因此，即使理解了安全实践，也可能不会执行。在事件发生后进行“经验教训”会议有助于推动持续改进。与安全冠军定期会议是分享和讨论经验教训的好机会。风险：在发生事件后，类似的事件可能会再次发生。参与由安全冠军联盟组织的简单团队黑客活动，与整个团队一起。在活动中，联盟展示一个易受攻击的应用程序，你们共同研究可能的利用方法。就像在集体编程中一样，会有一名驾驶员和几名导航员。附加信息：所有漏洞利用都是通过用户界面发生的。无需使用安全/黑客工具。无需深入的技术或安全知识。使用不安全的训练应用程序，例如 DVWA 或 OWASP Juice Shop。鼓励积极参与，例如使用小组讨论。留出足够的时间，让每个人至少运行一次漏洞利用。团队可以了解漏洞可能的样子以及应用程序容易受到攻击的方式。团队明白功能正常的软件也可能高度不安全并且容易被利用。风险：理解安全性很困难。作为安全团队，在规定的办公时间内，对问题和提示保持开放态度。风险：开发人员和运维人员未与安全团队保持联系，因此在实施已知或未知威胁之前不会进行咨询。通过将安全主题专家与项目团队对齐，可以达到更高的安全标准。风险：安全冠军的概念可能暗示只有他/她负责安全。然而，项目团队中的每个人都应该对安全负责。互相进行安全测试可以提高团队对其他团队项目的安全意识和知识。风险：开发团队对安全实践的了解有限。类似战争游戏的活动有助于应对事件的训练。安全专家在测试环境中创建攻击场景，使受训者能够学习在发生事件时如何应对。风险：在事件发生时理解事件响应计划很困难且低效。定期为包括参与软件开发的外部人员在内的所有人员提供安全意识培训。风险：理解安全知识很困难。定期对源代码进行安全审查（SCA），由安全专家、开发人员和运维人员共同参与，这有助于提高软件的稳健性以及参与团队的安全知识水平。风险：由外部公司进行的安全检查无法增加内部员工对应用程序/系统的理解。标准：定期为所有参与软件开发的内部人员提供安全意识培训，例如每年进行两次，每次持续1-3天。

为所有参与软件开发的人员提供安全意识培训。临时风险：理解安全是困难的，人员需要接受培训。否则，软件中可能会引入如SQL注入之类的漏洞，这些漏洞可能会被利用。安全咨询可根据团队需求提供。安全顾问可以是内部人员或外部人员。风险：在出现与安全相关的问题时不咨询安全专家可能会导致漏洞。实施一个程序，每个软件开发团队都有一名被视为安全冠军的成员，他是信息安全与开发人员之间的联络人。根据团队的规模和结构，安全冠军可以是软件开发人员、测试人员或产品经理。安全冠军每周有固定的时间用于信息安全相关的活动。他们参与定期简报，以提高对不同安全领域的意识和专业知识。安全冠军还接受额外培训，以帮助他们在软件安全方面成为主题专家。出于文化原因，您可能需要定制创建和支持安全冠军的方式。该职位的目标是提高应用程序安全性和合规性的有效性和效率，并加强各团队与信息安全之间的关系。为了实现这些目标，安全冠军协助研究、验证和优先处理与安全和合规相关的软件缺陷。他们参与所有的风险评估、威胁评估和架构审查，以帮助通过增强应用程序架构的韧性和减少攻击威胁面来识别修复安全缺陷的机会。来源：OWASP SAMM 风险：没有人对安全负有直接责任，安全负责人也没有足够的时间分配给每个团队。对当前参与软件管理、开发、测试或审计的所有角色进行安全意识培训。目标是提高对应用程序安全威胁和风险、安全最佳实践以及安全软件设计原则的认知。可以内部开发培训课程，也可以外部采购培训课程。理想情况下，应以面对面的方式进行培训，以便参与者能够作为团队进行讨论，但计算机培训（CBT）也是一种选择。课程内容应包括与应用安全和隐私相关的一系列主题，同时保持对非技术受众的可理解性。适合的概念包括安全设计原则，如最小特权、纵深防御、故障安全（安全失败）、完全中介、会话管理、开放设计和心理可接受性。此外，培训应包括对任何为提高应用程序安全性而制定的组织范围标准、政策和程序的参考。应在高层次上涵盖 OWASP 前十漏洞。所有参与软件开发的员工和承包商都必须接受培训，并且培训包括可审计的签字确认以证明合规性。考虑采用创新的交付方式（例如游戏化）以最大化其效果并应对麻木感。来源：OWASP SAMM 2 风险：理解安全性很困难。定期对安全负责人进行安全培训。风险：即使是安全负责人，也很难理解安全性。良好的沟通和透明度有助于促进跨组织支持。安全的游戏化也被认为有帮助，例子包括T恤、马克杯、咖啡杯、礼品卡和“击掌”。风险：员工对安全没有兴趣。以下代码领域往往存在较高的安全漏洞风险：加密实现/使用、解析器、反解析器、系统配置、身份验证与授权、会话管理、请求限流：unicorn：（自研代码，仅在该软件中使用）。风险：理解安全性很困难。“建造-破坏-修复”比赛允许培训具有安全相关角色的人，例如安全冠军，进行安全应用程序的构建、破坏和修复部分。这增加了构建安全组件的学习机会。风险：理解安全性很难，即使对于安全冠军也是如此，而且安全培训的进行通常侧重于破坏组件，而不是安全地构建组件。通过使用例如samman教练方法对团队进行安全主题的指导，团队可以将安全实践内化为开发过程中的新习惯。风险：培训可能无法改变行为。因此，即使理解了安全实践，也可能不会执行。在事件发生后进行“经验教训”回顾会议有助于推动持续改进。与安全冠军定期会议是分享和讨论经验教训的好机会。风险：在发生事件后，类似的事件可能会再次发生。参与由安全冠军联盟组织的简单团队黑客活动，并邀请整个团队一起参与。在活动中，联盟会展示一个存在漏洞的应用程序，你们将一起研究可能的漏洞利用方式。就像在集体编程中一样，有一个驾驶者和几个导航员。附加信息：所有漏洞利用都是通过用户界面进行的。无需安全/黑客工具。无需深入的技术或安全知识。使用一个不安全的训练应用，例如 DVWA 或 OWASP Juice Shop。鼓励积极参与，例如使用小组讨论。给每个人足够的时间至少运行一次漏洞利用。团队可以了解漏洞可能的样子以及应用程序容易受到攻击的方式。团队明白功能正常的软件也可能高度不安全并且容易被利用。风险：理解安全性很困难。作为安全团队，在规定的办公时间内，对问题和提示保持开放态度。风险：开发人员和运维人员未与安全团队保持联系，因此在实施已知或未知威胁之前不会进行咨询。通过将安全主题专家与项目团队对齐，可以实现更高的安全标准。风险：安全冠军的概念可能暗示只有他/她负责安全。然而，项目团队中的每个人都应该对安全负责。互相进行安全测试其他团队的项目可以提高安全意识和知识。风险：开发团队对安全实践的了解有限。类似战争游戏的活动有助于培训应对突发事件。安全专家在测试环境中创建攻击场景，使受训者能够学习在发生事件时如何应对。风险：在事件发生时理解事件响应计划很困难且低效。定期为包括参与软件开发的外部人员在内的所有人员提供安全意识培训。风险：理解安全知识很困难。定期对源代码进行安全审查（SCA），由安全专家、开发人员和运维人员参与，有助于提高软件的稳健性以及相关团队的安全知识。风险：外部公司进行的安全检查不能增加内部员工对应用程序/系统的理解。标准：定期对安全负责人进行安全培训。

为所有参与软件开发的人员提供安全意识培训。临时风险：理解安全是困难的，人员需要接受相关培训。否则，可能会在软件中引入诸如 SQL 注入等漏洞，从而被利用。团队可以根据需求获得安全咨询。这些安全顾问可以是内部或外部人员。风险：在出现与安全相关的问题时不咨询安全专家可能会导致漏洞。实施一个程序，每个软件开发团队都有一名被视为安全冠军的成员，他是信息安全与开发人员之间的联络人。根据团队的规模和结构，安全冠军可以是软件开发人员、测试人员或产品经理。安全冠军每周有固定的时间用于信息安全相关活动。他们会参与定期简报，以提高对不同安全领域的意识和专业知识。安全冠军还会接受额外的培训，以帮助他们作为软件安全领域专家发展这些角色。出于文化原因，您可能需要定制创建和支持安全冠军的方式。该职位的目标是提高应用程序安全性和合规性的有效性和效率，并加强各团队与信息安全之间的关系。为了实现这些目标，安全冠军协助研究、验证和优先处理与安全和合规相关的软件缺陷。他们参与所有的风险评估、威胁评估和架构审查，以帮助识别通过使应用程序架构更具弹性和减少攻击威胁面来修复安全缺陷的机会。来源：OWASP SAMM 风险：没有人对安全负有直接责任，安全负责人也没有足够的时间分配给每个团队。对当前参与软件管理、开发、测试或审计的所有角色进行安全意识培训。目标是提高对应用程序安全威胁和风险、安全最佳实践以及安全软件设计原则的认知。可以内部开发培训课程，也可以外部采购培训课程。理想情况下，应以面对面的方式进行培训，以便参与者能够作为团队进行讨论，但计算机培训（CBT）也是一种选择。课程内容应包括与应用安全和隐私相关的一系列主题，同时保持对非技术受众的可理解性。适合的概念包括安全设计原则，如最小特权、纵深防御、故障安全（安全失败）、完全中介、会话管理、开放设计和心理可接受性。此外，培训应包括对任何为提高应用程序安全性而制定的组织范围标准、政策和程序的参考。应在高层次上涵盖 OWASP 前十漏洞。所有参与软件开发的员工和承包商都必须接受培训，并且培训包括可审计的签字确认以证明合规性。考虑采用创新的交付方式（例如游戏化）以最大化其效果并应对麻木感。来源：OWASP SAMM 2 风险：理解安全性很困难。定期对安全负责人进行安全培训。风险：即使是安全负责人，也很难理解安全性。良好的沟通和透明度有助于促进跨组织支持。安全的游戏化也被认为有帮助，例子包括T恤、马克杯、咖啡杯、礼品卡和“击掌”。风险：员工对安全没有兴趣。以下代码领域往往存在较高的安全漏洞风险：加密实现/使用、解析器、反解析器、系统配置、身份验证、授权、会话管理、请求限流：unicorn：（自开发代码，仅在该软件中使用）。风险：理解安全性很困难。“建造-破坏-修复”比赛允许让具有安全相关角色的人（如安全冠军）训练构建、破坏和修复安全应用程序的技能。这可以增加构建安全组件的学习机会。风险：理解安全性很难，即使是对于安全冠军也是如此，而且安全培训的进行通常侧重于破坏组件，而不是构建安全的组件。通过使用例如samman教练方法对团队进行安全主题的指导，团队可以将安全实践内化为开发过程中的新习惯。风险：培训可能无法改变行为。因此，即使理解了安全实践，也可能不会执行。在事件发生后进行“经验教训”回顾会议有助于推动持续改进。与安全冠军定期会议是分享和讨论经验教训的好机会。风险：事件发生后，类似事件可能会再次发生。参与由安全冠军联盟组织的简单集体黑客演练，与整个团队一起。在演练中，联盟会展示一个存在漏洞的应用程序，你们一起研究可能的漏洞利用方式。就像在集体编程中一样，有一个驾驶者和几个导航员。附加信息：所有漏洞利用都是通过用户界面进行的。无需安全/黑客工具。无需深入的技术或安全知识。使用一个不安全的训练应用，例如 DVWA 或 OWASP Juice Shop。鼓励积极参与，例如使用小组讨论。给每个人足够的时间至少运行一次漏洞利用。团队可以了解漏洞可能的样子以及应用程序容易受到攻击的方式。团队明白功能正常的软件也可能高度不安全并且容易被利用。风险：理解安全性很困难。作为安全团队，在规定的办公时间内，对问题和提示保持开放态度。风险：开发人员和运维人员未与安全团队保持联系，因此在实施已知或未知威胁之前不会进行咨询。通过将安全主题专家与项目团队对齐，可以实现更高的安全标准。风险：安全冠军的概念可能暗示只有他/她负责安全。然而，项目团队中的每个人都应该对安全负责。互相进行安全测试可以提高团队对其他团队项目的安全意识和知识。风险：开发团队对安全实践的了解有限。类似战争游戏的活动有助于应对事件的训练。安全专家在测试环境中创建攻击场景，使受训者能够学习在发生事件时如何应对。风险：在事件发生时理解事件响应计划很困难且低效。定期为包括参与软件开发的外部人员在内的所有人员提供安全意识培训。风险：理解安全知识很困难。定期对源代码进行安全审查（SCA），由安全专家、开发人员和运维人员共同参与，这有助于提高软件的稳健性以及参与团队的安全知识水平。风险：由外部公司进行的安全检查无法增加内部员工对应用程序/系统的理解。标准：良好的沟通和透明度能够促进跨组织的支持。安全性的游戏化也被证明有帮助，例如T恤、马克杯、饮料杯、礼品卡和“击掌”。

为所有参与软件开发的人员提供安全意识培训。临时风险：理解安全是困难的，人员需要接受相关培训。否则，可能会在软件中引入诸如 SQL 注入等漏洞，从而被利用。团队可以根据需求获得安全咨询。这些安全顾问可以是内部或外部人员。风险：在出现与安全相关的问题时不咨询安全专家可能会导致漏洞。实施一个程序，每个软件开发团队都有一名被视为安全冠军的成员，他是信息安全与开发人员之间的联络人。根据团队的规模和结构，安全冠军可以是软件开发人员、测试人员或产品经理。安全冠军每周有固定的时间用于信息安全相关活动。他们会参与定期简报，以提高对不同安全领域的认识和专业技能。安全冠军还会接受额外的培训，以帮助他们作为软件安全领域的主题专家发展这些角色。出于文化原因，您可能需要定制创建和支持安全冠军的方式。该职位的目标是提高应用程序安全性和合规性的有效性和效率，并加强各团队与信息安全之间的关系。为了实现这些目标，安全冠军协助研究、验证和优先处理与安全和合规相关的软件缺陷。他们参与所有的风险评估、威胁评估和架构审查，以帮助识别通过增强应用程序架构的韧性和减少攻击威胁面来修复安全缺陷的机会。来源：OWASP SAMM 风险：没有人对安全负有直接责任，安全负责人也没有足够的时间分配给每个团队。对当前参与软件管理、开发、测试或审计的所有角色进行安全意识培训。目标是提高对应用程序安全威胁和风险、安全最佳实践以及安全软件设计原则的认知。可以内部开发培训课程，也可以外部采购培训课程。理想情况下，应以面对面的方式进行培训，以便参与者能够作为团队进行讨论，但计算机培训（CBT）也是一种选择。课程内容应包括与应用安全和隐私相关的一系列主题，同时保持对非技术受众的可理解性。适合的概念包括安全设计原则，如最小特权、纵深防御、故障安全（安全失败）、完全中介、会话管理、开放设计和心理可接受性。此外，培训应包括对为提高应用程序安全性而制定的任何组织范围的标准、政策和流程的参考。应对 OWASP 前十漏洞进行高层次的介绍。所有参与软件开发的员工和承包商都必须接受培训，并包括可审计的签署以证明合规性。考虑采用创新的交付方式（例如游戏化）以最大化其效果并应对麻木感。来源：OWASP SAMM 2 风险：理解安全性很困难。定期对安全负责人进行安全培训。风险：即使是安全负责人，也很难理解安全性。良好的沟通和透明度有助于促进跨组织支持。安全的游戏化也被认为有帮助，例子包括T恤、马克杯、咖啡杯、礼品卡和“击掌”。风险：员工对安全没有兴趣。以下代码领域往往存在较高的安全漏洞风险：加密实现/使用、解析器、反解析器、系统配置、身份验证、授权、会话管理、请求限流：unicorn：（自研代码，仅在该软件中使用）。风险：理解安全性很困难。“建造-破坏-修复”比赛允许对具有安全相关角色的人（如安全冠军）进行培训，让他们学习安全应用程序的构建、破坏和修复部分。这有助于提高构建安全组件的学习效果。风险：理解安全性很困难，即使对于安全冠军也是如此，而且安全培训的进行往往侧重于破坏组件，而不是安全地构建组件。通过使用例如samman教练方法对团队进行安全主题的指导，团队可以将安全实践内化为开发过程中的新习惯。风险：培训可能无法改变行为。因此，即使理解了安全实践，也可能不会执行。在事件发生后进行“经验教训”回顾会议有助于推动持续改进。与安全冠军定期会议是分享和讨论经验教训的好机会。风险：在发生事件后，类似的事件可能会再次发生。参与由安全冠军联盟组织的简单团队黑客活动，并邀请整个团队一起参与。在活动中，联盟会展示一个存在漏洞的应用程序，你们将一起研究可能的攻击方式。就像在集体编程中一样，会有一名驾驶员和几名导航员。附加信息：所有漏洞利用都通过用户界面发生。不需要安全/黑客工具。不需要深厚的技术或安全知识。使用不安全的训练应用程序，例如 DVWA 或 OWASP Juice Shop。鼓励积极参与，例如使用小组讨论。留出足够时间让每个人至少运行一次漏洞利用。团队可以了解漏洞可能的样子以及应用程序容易受到攻击的方式。团队明白功能正常的软件也可能高度不安全并且容易被利用。风险：理解安全性很困难。作为安全团队，在规定的办公时间内，对问题和提示保持开放态度。风险：开发人员和运维人员未与安全团队保持联系，因此在实施已知或未知威胁之前不会进行咨询。通过将安全主题专家与项目团队对齐，可以实现更高的安全标准。风险：安全冠军的概念可能暗示只有他/她负责安全。然而，项目团队中的每个人都应该对安全负责。互相进行安全测试可以增强团队对其他团队项目的安全意识和知识。风险：开发团队对安全实践的了解有限。类似战争游戏的活动有助于应对事件的训练。安全专家在测试环境中创建攻击场景，使受训者能够学习在事件发生时如何应对。风险：在事件发生期间理解事件响应计划是困难且低效的。定期为包括参与软件开发的外部人员在内的所有员工提供安全意识培训。风险：理解安全知识是困难的。定期对源代码进行安全审查（SCA），由安全专家、开发人员和运维人员共同参与，这有助于提高软件的稳健性以及参与团队的安全知识水平。风险：由外部公司进行的安全检查无法增加内部员工对应用程序/系统的理解。标准：以下代码领域往往存在较高的安全漏洞风险：- 加密实现/使用 - 解析器、反解析器 - 系统配置 - 认证、授权 - 会话管理 - 请求限制 - :unicorn:（自研代码，仅在该软件中使用）

为所有参与软件开发的人员提供安全意识培训。临时风险：理解安全是困难的，人员需要接受培训。否则，软件中可能会引入如SQL注入之类的漏洞，这些漏洞可能会被利用。安全咨询可根据团队需求提供。安全顾问可以是内部人员或外部人员。风险：在出现与安全相关的问题时不咨询安全专家可能会导致漏洞。实施一个程序，每个软件开发团队都有一名被视为安全冠军的成员，他是信息安全与开发人员之间的联络人。根据团队的规模和结构，安全冠军可以是软件开发人员、测试人员或产品经理。安全冠军每周有固定的时间用于信息安全相关活动。他们会参与定期简报，以提高对不同安全领域的认识和专业技能。安全冠军还会接受额外的培训，以帮助他们作为软件安全领域的主题专家发展这些角色。出于文化原因，您可能需要定制创建和支持安全冠军的方式。该职位的目标是提高应用程序安全性和合规性的有效性和效率，并加强各团队与信息安全之间的关系。为了实现这些目标，安全冠军协助研究、验证和优先处理与安全和合规相关的软件缺陷。他们参与所有的风险评估、威胁评估和架构审查，以帮助通过增强应用程序架构的韧性和减少攻击威胁面来识别修复安全缺陷的机会。来源：OWASP SAMM 风险：没有人对安全负有直接责任，安全负责人也没有足够的时间分配给每个团队。对当前参与软件管理、开发、测试或审计的所有角色进行安全意识培训。目标是提高对应用程序安全威胁和风险、安全最佳实践以及安全软件设计原则的认知。可以内部开发培训课程，也可以外部采购培训课程。理想情况下，应以面对面的方式进行培训，以便参与者能够作为团队进行讨论，但计算机培训（CBT）也是一种选择。课程内容应包括与应用安全和隐私相关的一系列主题，同时保持对非技术受众的可理解性。适合的概念包括安全设计原则，如最小特权、纵深防御、故障安全（安全失败）、完全中介、会话管理、开放设计和心理可接受性。此外，培训应包括对任何为提高应用程序安全性而制定的组织范围标准、政策和程序的参考。应在高层次上涵盖 OWASP 前十漏洞。所有参与软件开发的员工和承包商都必须接受培训，并且培训包括可审计的签字确认以证明合规性。考虑采用创新的交付方式（例如游戏化）以最大化其效果并应对麻木感。来源：OWASP SAMM 2 风险：理解安全性很困难。定期对安全负责人进行安全培训。风险：即使是安全负责人，也很难理解安全性。良好的沟通和透明度有助于促进跨组织支持。安全的游戏化也被认为有帮助，例子包括T恤、马克杯、咖啡杯、礼品卡和“击掌”。风险：员工对安全没有兴趣。以下代码领域往往存在较高的安全漏洞风险：加密实现/使用、解析器、反解析器、系统配置、身份验证与授权、会话管理、请求限流：独角兽（自研代码，仅在该软件中使用）。风险：理解安全性很困难。“建造-破坏-修复”比赛允许培训担任安全相关角色的人员，如安全冠军，参与安全应用程序的构建、破坏和修复部分。这增加了构建安全组件的学习机会。风险：理解安全性很困难，即使对于安全冠军也是如此，而且安全培训的进行通常侧重于破坏组件，而不是构建安全组件。通过使用例如samman教练方法对团队进行安全主题的指导，团队可以将安全实践内化为开发过程中的新习惯。风险：培训可能无法改变行为。因此，即使安全实践被理解，也可能不会被执行。在事故发生后进行“经验教训”会议有助于推动持续改进。与安全冠军定期会议是分享和讨论经验教训的好机会。风险：在发生事件后，类似的事件可能会再次发生。参与由安全冠军联盟组织的简单团队黑客活动，并邀请整个团队一起参与。在活动中，联盟会展示一个存在漏洞的应用程序，你们将一起研究可能的漏洞利用方式。就像在集体编程中一样，有一个驾驶者和几个导航员。附加信息：所有漏洞利用都是通过用户界面进行的。无需安全/黑客工具。无需深入的技术或安全知识。使用一个不安全的训练应用，例如 DVWA 或 OWASP Juice Shop。鼓励积极参与，例如使用小组讨论。给每个人足够的时间至少运行一次漏洞利用。团队可以了解漏洞可能的样子以及应用程序容易受到攻击的方式。团队明白功能正常的软件也可能高度不安全并且容易被利用。风险：理解安全性很困难。作为安全团队，在规定的办公时间内，对问题和提示保持开放态度。风险：开发人员和运维人员未与安全团队保持联系，因此在实施已知或未知威胁之前不会进行咨询。通过将安全主题专家与项目团队对齐，可以实现更高的安全标准。风险：安全冠军的概念可能暗示只有他/她负责安全。然而，项目团队中的每个人都应该对安全负责。互相测试其他团队项目的安全性可以提高安全意识和知识。风险：开发团队对安全实践的了解有限。类似战争游戏的活动有助于培训应对突发事件。安全专家在测试环境中创建攻击场景，使受训者能够学习在发生事件时如何应对。风险：在事件发生时理解事件响应计划很困难且低效。定期为包括参与软件开发的外部人员在内的所有人员提供安全意识培训。风险：理解安全知识很困难。定期对源代码进行安全审查（SCA），由安全专家、开发人员和运维人员共同参与，这有助于提高软件的稳健性以及参与团队的安全知识水平。风险：由外部公司进行的安全检查无法增加内部员工对应用程序/系统的理解。标准：建造-破坏-修复比赛允许培训从事安全相关工作的人员，例如安全冠军，在安全应用程序的构建、破坏和修复环节进行实践。这有助于提高构建安全组件的学习效果。

为所有参与软件开发的人员提供安全意识培训。临时风险：理解安全是困难的，人员需要接受相关培训。否则，可能会在软件中引入诸如 SQL 注入等漏洞，从而被利用。团队可以根据需求获得安全咨询。这些安全顾问可以是内部或外部人员。风险：在出现与安全相关的问题时不咨询安全专家可能会导致漏洞。实施一个程序，每个软件开发团队都有一名被视为安全冠军的成员，他是信息安全与开发人员之间的联络人。根据团队的规模和结构，安全冠军可以是软件开发人员、测试人员或产品经理。安全冠军每周有固定的时间用于信息安全相关活动。他们会参与定期简报，以提高对不同安全领域的认识和专业技能。安全冠军还会接受额外的培训，以帮助他们作为软件安全领域的主题专家发展这些角色。出于文化原因，您可能需要定制创建和支持安全冠军的方式。该职位的目标是提高应用程序安全性和合规性的有效性和效率，并加强各团队与信息安全之间的关系。为了实现这些目标，安全冠军协助研究、验证和优先处理与安全和合规相关的软件缺陷。他们参与所有的风险评估、威胁评估和架构审查，以帮助识别通过使应用程序架构更具弹性和减少攻击威胁面来修复安全缺陷的机会。来源：OWASP SAMM 风险：没有人对安全负有直接责任，安全负责人也没有足够的时间分配给每个团队。对当前参与软件管理、开发、测试或审计的所有角色进行安全意识培训。目标是提高对应用程序安全威胁和风险、安全最佳实践以及安全软件设计原则的认知。可以内部开发培训课程，也可以外部采购培训课程。理想情况下，应以面对面的方式进行培训，以便参与者能够作为团队进行讨论，但计算机培训（CBT）也是一种选择。课程内容应包括与应用安全和隐私相关的一系列主题，同时保持对非技术受众的可理解性。适合的概念包括安全设计原则，如最小特权、纵深防御、故障安全（安全失败）、完全中介、会话管理、开放设计和心理可接受性。此外，培训应包括对任何为提高应用程序安全性而制定的组织范围标准、政策和程序的参考。应在高层次上涵盖 OWASP 前十漏洞。所有参与软件开发的员工和承包商都必须接受培训，并且培训包括可审计的签字确认以证明合规性。考虑采用创新的交付方式（例如游戏化）以最大化其效果并应对麻木感。来源：OWASP SAMM 2 风险：理解安全性很困难。定期对安全负责人进行安全培训。风险：即使是安全负责人，也很难理解安全性。良好的沟通和透明度有助于促进跨组织支持。安全的游戏化也被认为有帮助，例子包括T恤、马克杯、咖啡杯、礼品卡和“击掌”。风险：员工对安全没有兴趣。以下代码领域往往存在较高的安全漏洞风险：加密实现/使用、解析器、反解析器、系统配置、身份验证、授权、会话管理、请求限流：unicorn：（自研代码，仅在该软件中使用）。风险：理解安全性很困难。“建造-破坏-修复”比赛允许让具有安全相关角色的人（如安全冠军）训练构建、破坏和修复安全应用程序的技能。这可以增加构建安全组件的学习机会。风险：理解安全性很难，即使是对于安全冠军也是如此，而且安全培训的进行通常侧重于破坏组件，而不是构建安全组件。通过使用例如samman教练方法对团队进行安全主题的指导，团队可以将安全实践内化为开发过程中的新习惯。风险：培训可能无法改变行为。因此，即使理解了安全实践，也可能不会执行。在事件发生后进行“经验教训”回顾会议有助于推动持续改进。与安全冠军定期会议是分享和讨论经验教训的好机会。风险：在发生事件后，类似的事件可能会再次发生。参与由安全冠军联盟组织的简单团队黑客活动，与整个团队一起。在活动中，联盟展示一个易受攻击的应用程序，你们共同研究可能的利用方法。就像在集体编程中一样，会有一名驾驶员和几名导航员。附加信息：所有漏洞利用都通过用户界面发生。不需要安全/黑客工具。不需要深厚的技术或安全知识。使用不安全的训练应用程序，例如 DVWA 或 OWASP Juice Shop。鼓励积极参与，例如使用小组讨论。留出足够时间让每个人至少运行一次漏洞利用。团队可以了解漏洞可能的样子以及应用程序容易被攻击的方式。团队明白功能正常的软件也可能高度不安全并且容易被利用。风险：理解安全性很困难。作为安全团队，在规定的办公时间内，对问题和提示保持开放态度。风险：开发人员和运维人员未与安全团队保持联系，因此在实施已知或未知威胁之前不会进行咨询。通过将安全主题专家与项目团队对齐，可以实现更高的安全标准。风险：安全冠军的概念可能暗示只有他/她负责安全。然而，项目团队中的每个人都应该对安全负责。互相进行安全测试可以增强团队对其他团队项目的安全意识和知识。风险：开发团队对安全实践的了解有限。类似战争游戏的活动有助于应对事件的训练。安全专家在测试环境中创建攻击场景，使受训者能够学习在事件发生时如何应对。风险：在事件发生期间理解事件响应计划是困难且低效的。定期为包括参与软件开发的外部人员在内的所有员工提供安全意识培训。风险：理解安全知识是困难的。定期对源代码进行安全审查（SCA），由安全专家、开发人员和运维人员共同参与，这有助于提高软件的稳健性以及参与团队的安全知识水平。风险：由外部公司进行的安全检查无法增加内部员工对应用程序/系统的理解。标准：通过使用例如Samman教练方法等方式对团队进行安全主题的指导，团队将安全实践内化为开发过程中的新习惯。

为所有参与软件开发的人员提供安全意识培训。临时风险：理解安全是困难的，人员需要接受培训。否则，软件中可能会引入如SQL注入之类的漏洞，这些漏洞可能会被利用。安全咨询可根据团队需求提供。安全顾问可以是内部人员或外部人员。风险：在出现安全相关问题时不咨询安全专家可能会导致漏洞。实施一个程序，让每个软件开发团队都有一名被视为安全冠军的成员，他是信息安全与开发人员之间的联络人。根据团队的规模和结构，安全冠军可以是软件开发人员、测试人员或产品经理。安全冠军每周有固定的时间用于信息安全相关活动。他们会参与定期简报，以提高对不同安全领域的认识和专业技能。安全冠军还会接受额外的培训，以帮助他们作为软件安全领域的主题专家发展这些角色。出于文化原因，您可能需要自定义创建和支持安全冠军的方式。该职位的目标是提高应用程序安全性和合规性的有效性和效率，并加强各团队与信息安全之间的关系。为了实现这些目标，安全冠军协助研究、验证和优先处理与安全和合规相关的软件缺陷。他们参与所有的风险评估、威胁评估和架构审查，以帮助通过增强应用程序架构的韧性和减少攻击威胁面来识别修复安全缺陷的机会。来源：OWASP SAMM 风险：没有人对安全负有直接责任，安全负责人也没有足够的时间分配给每个团队。对当前参与软件管理、开发、测试或审计的所有角色进行安全意识培训。目标是提高对应用程序安全威胁和风险、安全最佳实践以及安全软件设计原则的认知。可以内部开发培训课程，也可以外部采购培训课程。理想情况下，应以面对面的方式进行培训，以便参与者能够作为团队进行讨论，但计算机培训（CBT）也是一种选择。课程内容应包括与应用安全和隐私相关的一系列主题，同时保持对非技术受众的可理解性。适合的概念包括安全设计原则，如最小特权、纵深防御、故障安全（安全失败）、完全中介、会话管理、开放设计和心理可接受性。此外，培训应包括对任何为提高应用程序安全性而制定的组织范围标准、政策和程序的参考。应在高层次上涵盖 OWASP 前十漏洞。所有参与软件开发的员工和承包商都必须参加培训，并且包括可审计的签署以证明合规性。考虑采用创新的交付方式（例如游戏化）以最大化其效果并应对麻木感。来源：OWASP SAMM 2 风险：理解安全性很困难。定期对安全负责人进行安全培训。风险：即使是安全负责人，也很难理解安全性。良好的沟通和透明度有助于跨组织的支持。安全的游戏化也被认为有帮助，例子包括T恤、马克杯、咖啡杯、礼品卡和“击掌”。风险：员工对安全没有兴趣。以下代码领域往往存在较高的安全漏洞风险：加密实现/使用、解析器、反解析器、系统配置、身份验证与授权、会话管理、请求限流：unicorn：（自研代码，仅在该软件中使用）。风险：理解安全性很困难。“建造-破坏-修复”比赛允许让具有安全相关角色的人（如安全冠军）训练构建、破坏和修复安全应用程序的技能。这可以增加构建安全组件的学习机会。风险：理解安全性很难，即使是对于安全冠军也是如此，而且安全培训的进行通常侧重于破坏组件，而不是构建安全的组件。通过使用例如samman教练方法对团队进行安全主题的指导，团队可以将安全实践内化为开发过程中的新习惯。风险：培训可能无法改变行为。因此，即使安全实践被理解，也可能不会被执行。在事故发生后进行“经验教训”会议有助于推动持续改进。与安全冠军定期会议是分享和讨论经验教训的好机会。风险：在发生事件后，类似的事件可能会再次发生。参与由安全冠军联盟组织的简单团队黑客活动，与整个团队一起。在活动中，联盟展示一个易受攻击的应用程序，你们共同研究可能的利用方法。就像在集体编程中一样，有一个驾驶者和几个导航员。附加信息：所有漏洞利用都是通过用户界面进行的。无需安全/黑客工具。无需深入的技术或安全知识。使用一个不安全的训练应用，例如 DVWA 或 OWASP Juice Shop。鼓励积极参与，例如使用小组讨论。给每个人足够的时间至少运行一次漏洞利用。团队可以了解漏洞可能的样子以及应用程序容易受到攻击的方式。团队明白功能正常的软件也可能高度不安全并且容易被利用。风险：理解安全性很困难。作为安全团队，在规定的办公时间内，对问题和提示保持开放态度。风险：开发人员和运维人员未与安全团队保持联系，因此在实施已知或未知威胁之前不会进行咨询。通过将安全主题专家与项目团队对齐，可以实现更高的安全标准。风险：安全冠军的概念可能暗示只有他/她负责安全。然而，项目团队中的每个人都应该对安全负责。互相进行安全测试可以提高团队对其他团队项目的安全意识和知识。风险：开发团队对安全实践的了解有限。类似战争游戏的活动有助于应对事件的训练。安全专家在测试环境中创建攻击场景，使受训者能够学习在发生事件时如何应对。风险：在事件发生时理解事件响应计划很困难且低效。定期为包括参与软件开发的外部人员在内的所有人员提供安全意识培训。风险：理解安全知识很困难。定期对源代码进行安全审查（SCA），由安全专家、开发人员和运维人员共同参与，这有助于提高软件的稳健性以及参与团队的安全知识水平。风险：由外部公司进行的安全检查无法增加内部员工对应用程序/系统的理解。标准：在事件发生后进行“经验教训”总结会议有助于推动持续改进。与安全负责人定期举行会议是分享和讨论经验教训的好方式。

为所有参与软件开发的人员提供安全意识培训。临时风险：理解安全是困难的，人员需要接受相关培训。否则，可能会在软件中引入诸如 SQL 注入等漏洞，从而被利用。团队可以根据需求获得安全咨询。这些安全顾问可以是内部或外部人员。风险：在出现安全相关问题时不咨询安全专家可能会导致漏洞。实施一个程序，让每个软件开发团队都有一名被视为安全冠军的成员，他是信息安全与开发人员之间的联络人。根据团队的规模和结构，安全冠军可以是软件开发人员、测试人员或产品经理。安全冠军每周有固定的时间用于信息安全相关活动。他们会参与定期简报，以提高对不同安全领域的认识和专业技能。安全冠军还会接受额外的培训，以帮助他们作为软件安全领域的主题专家发展这些角色。出于文化原因，您可能需要定制创建和支持安全冠军的方式。该职位的目标是提高应用程序安全性和合规性的有效性和效率，并加强各团队与信息安全之间的关系。为了实现这些目标，安全冠军协助研究、验证和优先处理与安全和合规相关的软件缺陷。他们参与所有的风险评估、威胁评估和架构审查，以帮助通过增强应用程序架构的韧性和减少攻击威胁面来识别修复安全缺陷的机会。来源：OWASP SAMM 风险：没有人对安全负有直接责任，安全负责人也没有足够的时间分配给每个团队。对当前参与软件管理、开发、测试或审计的所有角色进行安全意识培训。目标是提高对应用程序安全威胁和风险、安全最佳实践以及安全软件设计原则的认知。可以内部开发培训课程，也可以外部采购培训课程。理想情况下，应以面对面的方式进行培训，以便参与者能够作为团队进行讨论，但计算机培训（CBT）也是一种选择。课程内容应包括与应用安全和隐私相关的一系列主题，同时保持对非技术受众的可理解性。适合的概念包括安全设计原则，如最小特权、纵深防御、故障安全（安全失败）、完全中介、会话管理、开放设计和心理可接受性。此外，培训应包括对任何为提高应用程序安全性而制定的组织范围标准、政策和程序的参考。应在高层次上涵盖 OWASP 前十漏洞。所有参与软件开发的员工和承包商都必须接受培训，并且培训包括可审计的签字确认以证明合规性。考虑采用创新的交付方式（例如游戏化）以最大化其效果并应对麻木感。来源：OWASP SAMM 2 风险：理解安全性很困难。定期对安全负责人进行安全培训。风险：即使是安全负责人，也很难理解安全性。良好的沟通和透明度有助于促进跨组织支持。安全的游戏化也被认为有帮助，例子包括T恤、马克杯、咖啡杯、礼品卡和“击掌”。风险：员工对安全没有兴趣。以下代码领域往往存在较高的安全漏洞风险：加密实现/使用、解析器、反解析器、系统配置、身份验证、授权、会话管理、请求限流：unicorn：（自开发代码，仅在该软件中使用）。风险：理解安全性很困难。“建造-破坏-修复”比赛允许让具有安全相关角色的人（如安全冠军）训练构建、破坏和修复安全应用程序的技能。这可以增加构建安全组件的学习机会。风险：理解安全性很难，即使是对于安全冠军也是如此，而且安全培训的进行通常侧重于破坏组件，而不是构建安全组件。通过使用例如samman教练方法对团队进行安全主题的指导，团队可以将安全实践内化为开发过程中的新习惯。风险：培训可能无法改变行为。因此，即使理解了安全实践，也可能不会执行。在事件发生后进行“经验教训”回顾会议有助于推动持续改进。与安全冠军定期会议是分享和讨论经验教训的好机会。风险：在发生事件后，类似的事件可能会再次发生。参与由安全冠军联盟组织的简单团队黑客活动，与整个团队一起。在活动中，联盟展示一个易受攻击的应用程序，你们共同研究可能的利用方法。就像在集体编程中一样，有一个驾驶者和几个导航员。附加信息：所有漏洞利用都是通过用户界面进行的。无需安全/黑客工具。无需深入的技术或安全知识。使用一个不安全的训练应用，例如 DVWA 或 OWASP Juice Shop。鼓励积极参与，例如使用小组讨论。给每个人足够的时间至少运行一次漏洞利用。团队可以了解漏洞可能的样子以及应用程序容易被攻击的方式。团队明白功能正常的软件也可能高度不安全并且容易被利用。风险：理解安全性很困难。作为安全团队，在规定的办公时间内，对问题和提示保持开放态度。风险：开发人员和运维人员未与安全团队保持联系，因此在实施已知或未知威胁之前不会进行咨询。通过将安全主题专家与项目团队对齐，可以实现更高的安全标准。风险：安全冠军的概念可能暗示只有他/她负责安全。然而，项目团队中的每个人都应该对安全负责。互相进行安全测试可以提高团队对其他团队项目的安全意识和知识。风险：开发团队对安全实践的了解有限。类似战争游戏的活动有助于应对事件的训练。安全专家在测试环境中创建攻击场景，使受训者能够学习在事件发生时如何应对。风险：在事件发生期间理解事件响应计划是困难且低效的。定期为包括参与软件开发的外部人员在内的所有员工提供安全意识培训。风险：理解安全知识是困难的。定期对源代码进行安全审查（SCA），由安全专家、开发人员和运维人员共同参与，这有助于提高软件的稳健性以及参与团队的安全知识水平。风险：由外部公司进行的安全检查无法增加内部员工对应用程序/系统的理解。标准：与您的整个团队一起参与由安全冠军公会组织的简单集体黑客会话。在会议中，公会会展示一个易受攻击的应用程序，大家一起探讨可能的漏洞利用方法。就像集体编程一样，有一个操作者和多个导航者。

为所有参与软件开发的人员提供安全意识培训。临时风险：理解安全是困难的，人员需要接受相关培训。否则，可能会在软件中引入诸如 SQL 注入等漏洞，从而被利用。团队可以根据需求获得安全咨询。这些安全顾问可以是内部或外部人员。风险：在出现安全相关问题时不咨询安全专家可能会导致漏洞。实施一个程序，让每个软件开发团队都有一名被视为安全冠军的成员，他是信息安全与开发人员之间的联络人。根据团队的规模和结构，安全冠军可以是软件开发人员、测试人员或产品经理。安全冠军每周有固定的时间用于信息安全相关活动。他们会参与定期简报，以提高对不同安全领域的认识和专业技能。安全冠军还会接受额外的培训，以帮助他们作为软件安全领域的主题专家发展这些角色。出于文化原因，您可能需要定制创建和支持安全冠军的方式。该职位的目标是提高应用程序安全性和合规性的有效性和效率，并加强各团队与信息安全之间的关系。为了实现这些目标，安全冠军协助研究、验证和优先处理与安全和合规相关的软件缺陷。他们参与所有的风险评估、威胁评估和架构审查，以帮助通过增强应用程序架构的韧性和减少攻击威胁面来识别修复安全缺陷的机会。来源：OWASP SAMM 风险：没有人对安全负有直接责任，安全负责人也没有足够的时间分配给每个团队。对当前参与软件管理、开发、测试或审计的所有角色进行安全意识培训。目标是提高对应用程序安全威胁和风险、安全最佳实践以及安全软件设计原则的认知。可以内部开发培训课程，也可以外部采购培训课程。理想情况下，应以面对面的方式进行培训，以便参与者能够作为团队进行讨论，但计算机培训（CBT）也是一种选择。课程内容应包括与应用安全和隐私相关的一系列主题，同时保持对非技术受众的可理解性。适合的概念包括安全设计原则，如最小特权、纵深防御、故障安全（安全失败）、完全中介、会话管理、开放设计和心理可接受性。此外，培训应包括对任何为提高应用程序安全性而制定的组织范围标准、政策和程序的参考。应在高层次上涵盖 OWASP 前十漏洞。所有参与软件开发的员工和承包商都必须接受培训，并且培训包括可审计的签字确认以证明合规性。考虑采用创新的交付方式（例如游戏化）以最大化其效果并应对麻木感。来源：OWASP SAMM 2 风险：理解安全性很困难。定期对安全负责人进行安全培训。风险：即使是安全负责人，也很难理解安全性。良好的沟通和透明度有助于跨组织的支持。安全的游戏化也被认为有帮助，例子包括T恤、马克杯、咖啡杯、礼品卡和“击掌”。风险：员工对安全没有兴趣。以下代码领域往往存在较高的安全漏洞风险：加密实现/使用、解析器、反解析器、系统配置、身份验证、授权、会话管理、请求限流：unicorn：（自研代码，仅在该软件中使用）。风险：理解安全性很困难。“建造-破坏-修复”比赛允许培训具有安全相关角色的人，例如安全冠军，进行安全应用程序的构建、破坏和修复部分。这增加了构建安全组件的学习机会。风险：理解安全性很难，即使对于安全冠军也是如此，而且安全培训的进行通常侧重于破坏组件，而不是安全地构建组件。通过使用例如samman教练方法对团队进行安全主题的指导，团队可以将安全实践内化为开发过程中的新习惯。风险：培训可能无法改变行为。因此，即使安全实践被理解，也可能不会被执行。在事故发生后进行“经验教训”会议有助于推动持续改进。与安全冠军定期会议是分享和讨论经验教训的好机会。风险：在发生事件后，类似的事件可能会再次发生。参与由安全冠军联盟组织的简单团队黑客活动，并邀请整个团队一起参与。在活动中，联盟会展示一个存在漏洞的应用程序，你们将一起研究可能的漏洞利用方式。就像在集体编程中一样，会有一名驾驶员和几名导航员。附加信息：所有漏洞利用都通过用户界面发生。不需要安全/黑客工具。不需要深厚的技术或安全知识。使用不安全的训练应用程序，例如 DVWA 或 OWASP Juice Shop。鼓励积极参与，例如使用小组讨论。留出足够时间让每个人至少运行一次漏洞利用。团队可以了解漏洞可能的样子以及应用程序如何容易受到攻击。团队明白，功能正确的软件也可能高度不安全，容易被利用。风险：理解安全是困难的。作为安全团队，在规定的办公时间内，要对问题和提示保持开放态度。风险：开发人员和运维人员未与安全团队保持联系，因此在实施已知或未知威胁之前不会进行咨询。通过将安全主题专家与项目团队对齐，可以实现更高的安全标准。风险：安全冠军的概念可能暗示只有他/她负责安全。然而，项目团队中的每个人都应该对安全负责。互相测试其他团队项目的安全性可以提高安全意识和知识。风险：开发团队对安全实践的了解有限。类似战争游戏的活动有助于培训应对突发事件。安全专家在测试环境中创建攻击场景，使受训者能够学习在事件发生时如何应对。风险：在事件发生期间理解事件响应计划是困难且低效的。定期为包括参与软件开发的外部人员在内的所有员工提供安全意识培训。风险：理解安全知识是困难的。定期对源代码进行安全审查（SCA），由安全专家、开发人员和运维人员共同参与，这有助于提高软件的稳健性以及参与团队的安全知识水平。风险：由外部公司进行的安全检查无法增加内部员工对应用程序/系统的理解。标准：作为安全团队，在规定的办公时间内，对问题和提示保持开放态度。

为所有参与软件开发的人员提供安全意识培训。临时风险：理解安全是困难的，人员需要接受相关培训。否则，可能会在软件中引入诸如 SQL 注入等漏洞，从而被利用。团队可以根据需求获得安全咨询。这些安全顾问可以是内部或外部人员。风险：在出现与安全相关的问题时不咨询安全专家可能会导致漏洞。实施一个程序，每个软件开发团队都有一名被视为安全冠军的成员，他是信息安全与开发人员之间的联络人。根据团队的规模和结构，安全冠军可以是软件开发人员、测试人员或产品经理。安全冠军每周有固定的时间用于信息安全相关的活动。他们参与定期简报，以提高对不同安全领域的意识和专业知识。安全冠军还接受额外培训，以帮助他们在软件安全方面成为主题专家。出于文化原因，您可能需要定制创建和支持安全冠军的方式。该职位的目标是提高应用程序安全性和合规性的有效性和效率，并加强各团队与信息安全之间的关系。为了实现这些目标，安全冠军协助研究、验证和优先处理与安全和合规相关的软件缺陷。他们参与所有的风险评估、威胁评估和架构审查，以帮助识别通过增强应用程序架构的韧性和减少攻击威胁面来修复安全缺陷的机会。来源：OWASP SAMM 风险：没有人对安全负有直接责任，安全负责人也没有足够的时间分配给每个团队。对当前参与软件管理、开发、测试或审计的所有角色进行安全意识培训。目标是提高对应用程序安全威胁和风险、安全最佳实践以及安全软件设计原则的认知。可以内部开发培训课程，也可以外部采购培训课程。理想情况下，应以面对面的方式进行培训，以便参与者能够作为团队进行讨论，但计算机培训（CBT）也是一种选择。课程内容应包括与应用安全和隐私相关的一系列主题，同时保持对非技术受众的可理解性。适合的概念包括安全设计原则，如最小特权、纵深防御、故障安全（安全失败）、完全中介、会话管理、开放设计和心理可接受性。此外，培训应包括对任何为提高应用程序安全性而制定的组织范围标准、政策和程序的参考。应在高层次上涵盖 OWASP 前十漏洞。所有参与软件开发的员工和承包商都必须接受培训，并且培训包括可审计的签字确认以证明合规性。考虑采用创新的交付方式（例如游戏化）以最大化其效果并应对麻木感。来源：OWASP SAMM 2 风险：理解安全性很困难。定期对安全负责人进行安全培训。风险：即使是安全负责人，也很难理解安全性。良好的沟通和透明度有助于促进跨组织支持。安全的游戏化也被认为有帮助，例子包括T恤、马克杯、咖啡杯、礼品卡和“击掌”。风险：员工对安全没有兴趣。以下代码领域往往存在较高的安全漏洞风险：加密实现/使用、解析器、反解析器、系统配置、身份验证、授权、会话管理、请求限流：独角兽（自研代码，仅在该软件中使用）。风险：理解安全性很困难。“建造-破坏-修复”比赛允许对具有安全相关角色的人（如安全冠军）进行培训，让他们学习安全应用程序的构建、破坏和修复部分。这增加了构建安全组件的学习。风险：理解安全性很难，即使对于安全冠军也是如此，而且安全培训的进行通常侧重于破坏组件，而不是构建安全的组件。通过使用例如samman教练方法对团队进行安全主题的指导，团队可以将安全实践内化为开发过程中的新习惯。风险：培训可能无法改变行为。因此，即使理解了安全实践，也可能不会执行。在事件发生后进行“经验教训”回顾会议有助于推动持续改进。与安全冠军定期会议是分享和讨论经验教训的好机会。风险：在发生事件后，类似的事件可能会再次发生。参与由安全冠军联盟组织的简单团队黑客活动，与整个团队一起。在活动中，联盟展示一个易受攻击的应用程序，你们共同研究可能的利用方法。就像在集体编程中一样，有一个驾驶者和几个导航员。附加信息：所有漏洞利用都是通过用户界面进行的。无需安全/黑客工具。无需深入的技术或安全知识。使用一个不安全的训练应用，例如 DVWA 或 OWASP Juice Shop。鼓励积极参与，例如使用小组讨论。给每个人足够的时间至少运行一次漏洞利用。团队可以了解漏洞可能的样子以及应用程序如何容易受到攻击。团队明白，即使功能正常的软件也可能非常不安全，容易被利用。风险：理解安全性很困难。作为安全团队，在规定的办公时间内，对问题和提示保持开放态度。风险：开发人员和运维人员未与安全团队保持联系，因此在实施已知或未知威胁之前不会进行咨询。通过将安全主题专家与项目团队对齐，可以实现更高的安全标准。风险：安全冠军的概念可能暗示只有他/她负责安全。然而，项目团队中的每个人都应该对安全负责。互相进行安全测试可以提高团队对其他团队项目的安全意识和知识。风险：开发团队对安全实践的了解有限。类似战争游戏的活动有助于应对事件的训练。安全专家在测试环境中创建攻击场景，使受训者能够学习在发生事件时如何应对。风险：在事件发生时理解事件响应计划很困难且低效。定期为包括参与软件开发的外部人员在内的所有人员提供安全意识培训。风险：理解安全知识很困难。定期对源代码进行安全审查（SCA），由安全专家、开发人员和运维人员共同参与，这有助于提高软件的稳健性以及参与团队的安全知识水平。风险：由外部公司进行的安全检查无法增加内部员工对应用程序/系统的理解。标准：通过将安全领域专家与项目团队对齐，可以实现更高的安全标准。

为所有参与软件开发的人员提供安全意识培训。临时风险：理解安全是困难的，人员需要接受相关培训。否则，可能会在软件中引入诸如 SQL 注入等漏洞，从而被利用。团队可以根据需求获得安全咨询。这些安全顾问可以是内部或外部人员。风险：在出现与安全相关的问题时不咨询安全专家可能会导致漏洞。实施一个程序，每个软件开发团队都有一名被视为安全冠军的成员，他是信息安全与开发人员之间的联络人。根据团队的规模和结构，安全冠军可以是软件开发人员、测试人员或产品经理。安全冠军每周有固定的时间用于信息安全相关活动。他们参加定期简报，以提高在不同安全学科的意识和专业知识。安全冠军还接受额外培训，以帮助他们在软件安全领域成为主题专家。出于文化原因，您可能需要定制创建和支持安全冠军的方式。该职位的目标是提高应用程序安全性和合规性的有效性和效率，并加强各团队与信息安全之间的关系。为了实现这些目标，安全冠军协助研究、验证和优先处理与安全和合规相关的软件缺陷。他们参与所有的风险评估、威胁评估和架构审查，以帮助通过增强应用程序架构的韧性和减少攻击威胁面来识别修复安全缺陷的机会。来源：OWASP SAMM 风险：没有人对安全负有直接责任，安全负责人也没有足够的时间分配给每个团队。对当前参与软件管理、开发、测试或审计的所有角色进行安全意识培训。目标是提高对应用程序安全威胁和风险、安全最佳实践以及安全软件设计原则的认知。可以内部开发培训课程，也可以外部采购培训课程。理想情况下，应以面对面的方式进行培训，以便参与者能够作为团队进行讨论，但计算机培训（CBT）也是一种选择。课程内容应包括与应用安全和隐私相关的一系列主题，同时保持对非技术受众的可理解性。适合的概念包括安全设计原则，如最小特权、纵深防御、故障安全（安全失败）、完全中介、会话管理、开放设计和心理可接受性。此外，培训应包括对任何为提高应用程序安全性而制定的组织范围标准、政策和程序的参考。应在高层次上涵盖 OWASP 前十漏洞。所有参与软件开发的员工和承包商都必须接受培训，并且培训包括可审计的签字确认以证明合规性。考虑采用创新的交付方式（例如游戏化）以最大化其效果并应对麻木感。来源：OWASP SAMM 2 风险：理解安全性很困难。定期对安全负责人进行安全培训。风险：即使是安全负责人，也很难理解安全性。良好的沟通和透明度有助于跨组织的支持。安全的游戏化也被认为有帮助，例子包括T恤、马克杯、咖啡杯、礼品卡和“击掌”。风险：员工对安全没有兴趣。以下代码领域往往存在较高的安全漏洞风险：加密实现/使用、解析器、反解析器、系统配置、身份验证与授权、会话管理、请求限流：unicorn：（自研代码，仅在该软件中使用）。风险：理解安全性很困难。“建造-破坏-修复”比赛允许让具有安全相关角色的人（如安全冠军）训练构建、破坏和修复安全应用程序的技能。这可以增加构建安全组件的学习机会。风险：理解安全性很难，即使是对于安全冠军也是如此，而且安全培训的进行通常侧重于破坏组件，而不是构建安全的组件。通过使用例如samman教练方法对团队进行安全主题的指导，团队可以将安全实践内化为开发过程中的新习惯。风险：培训可能无法改变行为。因此，即使安全实践被理解，也可能不会被执行。在事故发生后进行“经验教训”会议有助于推动持续改进。与安全冠军定期会议是分享和讨论经验教训的好机会。风险：在发生事件后，类似的事件可能会再次发生。参与由安全冠军联盟组织的简单团队黑客活动，并邀请整个团队一起参与。在活动中，联盟会展示一个存在漏洞的应用程序，你们将一起研究可能的漏洞利用方法。就像在集体编程中一样，有一个驾驶者和几个导航员。附加信息：所有漏洞利用都是通过用户界面进行的。无需安全/黑客工具。无需深入的技术或安全知识。使用一个不安全的训练应用，例如 DVWA 或 OWASP Juice Shop。鼓励积极参与，例如使用小组讨论。给每个人足够的时间至少运行一次漏洞利用。团队可以了解漏洞可能的样子以及应用程序容易受到攻击的方式。团队明白功能正常的软件也可能高度不安全并且容易被利用。风险：理解安全性很困难。作为安全团队，在规定的办公时间内，对问题和提示保持开放态度。风险：开发人员和运维人员未与安全团队保持联系，因此在实施已知或未知威胁之前不会进行咨询。通过将安全主题专家与项目团队对齐，可以实现更高的安全标准。风险：安全冠军的概念可能暗示只有他/她负责安全。然而，项目团队中的每个人都应该对安全负责。互相进行安全测试可以提高团队对其他团队项目的安全意识和知识。风险：开发团队对安全实践的了解有限。类似战争游戏的活动有助于应对事件的训练。安全专家在测试环境中创建攻击场景，使受训者能够学习在发生事件时如何应对。风险：在事件发生时理解事件响应计划很困难且低效。定期为包括参与软件开发的外部人员在内的所有人员提供安全意识培训。风险：理解安全知识很困难。定期对源代码进行安全审查（SCA），由安全专家、开发人员和运维人员共同参与，这有助于提高软件的稳健性以及参与团队的安全知识水平。风险：由外部公司进行的安全检查无法增加内部员工对应用程序/系统的理解。标准：相互安全测试其他团队的项目可以增强安全意识和知识。

为所有参与软件开发的人员提供安全意识培训。临时风险：理解安全是困难的，人员需要接受相关培训。否则，可能会在软件中引入诸如 SQL 注入等漏洞，从而被利用。团队可以根据需求获得安全咨询。这些安全顾问可以是内部或外部人员。风险：在出现安全相关问题时不咨询安全专家可能会导致漏洞。实施一个程序，让每个软件开发团队都有一名被视为安全冠军的成员，他是信息安全与开发人员之间的联络人。根据团队的规模和结构，安全冠军可以是软件开发人员、测试人员或产品经理。安全冠军每周有固定的时间用于信息安全相关活动。他们会参与定期简报，以提高对不同安全领域的意识和专业知识。安全冠军还会接受额外的培训，以帮助他们作为软件安全领域专家发展这些角色。出于文化原因，您可能需要定制创建和支持安全冠军的方式。该职位的目标是提高应用程序安全性和合规性的有效性和效率，并加强各团队与信息安全之间的关系。为了实现这些目标，安全冠军协助研究、验证和优先处理与安全和合规相关的软件缺陷。他们参与所有的风险评估、威胁评估和架构审查，以帮助通过增强应用程序架构的韧性和减少攻击威胁面来识别修复安全缺陷的机会。来源：OWASP SAMM 风险：没有人对安全负有直接责任，安全负责人也没有足够的时间分配给每个团队。对当前参与软件管理、开发、测试或审计的所有角色进行安全意识培训。目标是提高对应用安全威胁和风险、最佳安全实践以及安全软件设计原则的认知。可以内部开发培训课程，也可以外部采购培训课程。理想情况下，应以面对面的方式进行培训，以便参与者能够作为团队进行讨论，但计算机培训（CBT）也是一种选择。课程内容应包括与应用安全和隐私相关的一系列主题，同时保持对非技术受众的可理解性。适合的概念包括安全设计原则，如最小特权、纵深防御、故障安全（安全失败）、完全中介、会话管理、开放设计和心理可接受性。此外，培训应包括对任何为提高应用程序安全性而制定的组织范围标准、政策和程序的参考。应在高层次上涵盖 OWASP 前十漏洞。所有参与软件开发的员工和承包商都必须接受培训，并且培训包括可审计的签字确认以证明合规性。考虑采用创新的交付方式（例如游戏化）以最大化其效果并应对麻木感。来源：OWASP SAMM 2 风险：理解安全性很困难。定期对安全负责人进行安全培训。风险：即使是安全负责人，也很难理解安全性。良好的沟通和透明度有助于促进跨组织支持。安全的游戏化也被认为有帮助，例子包括T恤、马克杯、咖啡杯、礼品卡和“击掌”。风险：员工对安全没有兴趣。以下代码领域往往存在较高的安全漏洞风险：加密实现/使用、解析器、反解析器、系统配置、身份验证、授权、会话管理、请求限流：独角兽（自研代码，仅在该软件中使用）。风险：理解安全性很困难。“建造-破坏-修复”比赛允许对具有安全相关角色的人（如安全冠军）进行培训，让他们学习安全应用程序的构建、破坏和修复部分。这有助于提高构建安全组件的学习效果。风险：理解安全性很困难，即使对于安全冠军也是如此，而且安全培训的进行往往侧重于破坏组件，而不是安全地构建组件。通过使用例如samman教练方法对团队进行安全主题的指导，团队可以将安全实践内化为开发过程中的新习惯。风险：培训可能无法改变行为。因此，即使理解了安全实践，也可能不会执行。在事件发生后进行“经验教训”回顾会议有助于推动持续改进。与安全冠军定期会议是分享和讨论经验教训的好机会。风险：在发生事件后，类似的事件可能会再次发生。参与由安全冠军联盟组织的简单团队黑客活动，与整个团队一起。在活动中，联盟展示一个易受攻击的应用程序，你们共同研究可能的利用方法。就像在集体编程中一样，有一个驾驶者和几个导航员。附加信息：所有漏洞利用都是通过用户界面进行的。无需安全/黑客工具。无需深入的技术或安全知识。使用一个不安全的训练应用，例如 DVWA 或 OWASP Juice Shop。鼓励积极参与，例如使用小组讨论。给每个人足够的时间至少运行一次漏洞利用。团队可以了解漏洞可能的样子以及应用程序容易受到攻击的方式。团队明白功能正常的软件也可能高度不安全并且容易被利用。风险：理解安全性很困难。作为安全团队，在规定的办公时间内，对问题和提示保持开放态度。风险：开发人员和运维人员未与安全团队保持联系，因此在实施已知或未知威胁之前不会进行咨询。通过将安全主题专家与项目团队对齐，可以实现更高的安全标准。风险：安全冠军的概念可能暗示只有他/她负责安全。然而，项目团队中的每个人都应该对安全负责。互相进行安全测试可以提高团队对其他团队项目的安全意识和知识。风险：开发团队对安全实践的了解有限。类似战争游戏的活动有助于应对事件的训练。安全专家在测试环境中创建攻击场景，使受训者能够学习在发生事件时如何应对。风险：在事件发生时理解事件响应计划很困难且低效。定期为包括参与软件开发的外部人员在内的所有人员提供安全意识培训。风险：理解安全知识很困难。定期对源代码进行安全审查（SCA），并让安全专家、开发人员和运维人员参与，有助于提高软件的稳健性以及相关团队的安全知识。风险：外部公司进行的安全检查无法提高内部员工对应用程序/系统的理解。标准：类似战游戏的活动有助于训练应对事件的能力。安全专家在测试环境中创建攻击场景，使受训者能够学习在发生事件时如何应对。

为所有参与软件开发的人员提供安全意识培训。临时风险：理解安全是困难的，人员需要接受相关培训。否则，可能会在软件中引入诸如 SQL 注入等漏洞，从而被利用。团队可以根据需求获得安全咨询。这些安全顾问可以是内部或外部人员。风险：在出现与安全相关的问题时不咨询安全专家可能会导致漏洞。实施一个程序，每个软件开发团队都有一名被视为安全冠军的成员，他是信息安全与开发人员之间的联络人。根据团队的规模和结构，安全冠军可以是软件开发人员、测试人员或产品经理。安全冠军每周有固定的时间用于信息安全相关活动。他们参加定期简报，以提高在不同安全学科的意识和专业知识。安全冠军还接受额外培训，以帮助他们在软件安全领域成为主题专家。出于文化原因，您可能需要定制创建和支持安全冠军的方式。该职位的目标是提高应用程序安全性和合规性的有效性和效率，并加强各团队与信息安全之间的关系。为了实现这些目标，安全冠军协助研究、验证和优先处理与安全和合规相关的软件缺陷。他们参与所有的风险评估、威胁评估和架构审查，以帮助通过增强应用程序架构的韧性和减少攻击威胁面来识别修复安全缺陷的机会。来源：OWASP SAMM 风险：没有人对安全负有直接责任，安全负责人也没有足够的时间分配给每个团队。对当前参与软件管理、开发、测试或审计的所有角色进行安全意识培训。目标是提高对应用程序安全威胁和风险、安全最佳实践以及安全软件设计原则的认知。可以内部开发培训课程，也可以外部采购培训课程。理想情况下，应以面对面的方式进行培训，以便参与者能够作为团队进行讨论，但计算机培训（CBT）也是一种选择。课程内容应包括与应用安全和隐私相关的一系列主题，同时保持对非技术受众的可理解性。适合的概念包括安全设计原则，如最小特权、纵深防御、故障安全（安全失败）、完全中介、会话管理、开放设计和心理可接受性。此外，培训应包括对任何为提高应用程序安全性而制定的组织范围标准、政策和程序的参考。应在高层次上涵盖 OWASP 前十漏洞。所有参与软件开发的员工和承包商都必须接受培训，并且培训包括可审计的签字确认以证明合规性。考虑采用创新的交付方式（例如游戏化）以最大化其效果并应对麻木感。来源：OWASP SAMM 2 风险：理解安全性很困难。定期对安全负责人进行安全培训。风险：即使是安全负责人，也很难理解安全性。良好的沟通和透明度有助于跨组织的支持。安全的游戏化也被认为有帮助，例子包括T恤、马克杯、咖啡杯、礼品卡和“击掌”。风险：员工对安全没有兴趣。以下代码领域往往存在较高的安全漏洞风险：加密实现/使用、解析器、反解析器、系统配置、身份验证、授权、会话管理、请求限流：unicorn：（自开发代码，仅在该软件中使用）。风险：理解安全性很困难。“建造-破坏-修复”比赛允许让具有安全相关角色的人（如安全冠军）训练构建、破坏和修复安全应用程序的技能。这可以增加构建安全组件的学习机会。风险：理解安全性很难，即使是对于安全冠军也是如此，而且安全培训的进行通常侧重于破坏组件，而不是构建安全组件。通过使用例如samman教练方法对团队进行安全主题的指导，团队可以将安全实践内化为开发过程中的新习惯。风险：培训可能无法改变行为。因此，即使理解了安全实践，也可能不会执行。在事件发生后进行“经验教训”回顾会议有助于推动持续改进。与安全冠军定期会议是分享和讨论经验教训的好机会。风险：在发生事件后，类似的事件可能会再次发生。参与由安全冠军联盟组织的简单团队黑客活动，并邀请整个团队一起参与。在活动中，联盟会展示一个存在漏洞的应用程序，你们将一起研究可能的漏洞利用方式。就像在集体编程中一样，会有一名驾驶员和几名导航员。附加信息：所有漏洞利用都通过用户界面发生。不需要安全/黑客工具。不需要深厚的技术或安全知识。使用不安全的训练应用程序，例如 DVWA 或 OWASP Juice Shop。鼓励积极参与，例如使用小组讨论。留出足够时间让每个人至少运行一次漏洞利用。团队可以了解漏洞可能的样子以及应用程序容易受到攻击的方式。团队明白功能正常的软件也可能高度不安全并且容易被利用。风险：理解安全性很困难。作为安全团队，在规定的办公时间内，对问题和提示保持开放态度。风险：开发人员和运维人员未与安全团队保持联系，因此在实施已知或未知威胁之前不会进行咨询。通过将安全主题专家与项目团队对齐，可以实现更高的安全标准。风险：安全冠军的概念可能暗示只有他/她负责安全。然而，项目团队中的每个人都应该对安全负责。互相进行安全测试可以提高团队对其他团队项目的安全意识和知识。风险：开发团队对安全实践的了解有限。类似战争游戏的活动有助于应对事件的训练。安全专家在测试环境中创建攻击场景，使受训者能够学习在事件发生时如何应对。风险：在事件发生期间理解事件响应计划是困难且低效的。定期为包括参与软件开发的外部人员在内的所有员工提供安全意识培训。风险：理解安全知识是困难的。定期对源代码进行安全审查（SCA），由安全专家、开发人员和运维人员共同参与，这有助于提高软件的稳健性以及参与团队的安全知识水平。风险：由外部公司进行的安全检查无法增加内部员工对应用程序/系统的理解。标准：定期为所有人员提供安全意识培训，包括参与软件开发的外部人员。

为所有参与软件开发的人员提供安全意识培训。临时风险：理解安全是困难的，人员需要接受相关培训。否则，可能会在软件中引入诸如 SQL 注入等漏洞，从而被利用。团队可以根据需求获得安全咨询。这些安全顾问可以是内部或外部人员。风险：在出现与安全相关的问题时不咨询安全专家可能会导致漏洞。实施一个程序，每个软件开发团队都有一名被视为安全冠军的成员，他是信息安全与开发人员之间的联络人。根据团队的规模和结构，安全冠军可以是软件开发人员、测试人员或产品经理。安全冠军每周有固定的时间用于信息安全相关活动。他们会参与定期简报，以提高对不同安全领域的意识和专业知识。安全冠军还会接受额外的培训，以帮助他们作为软件安全领域专家发展这些角色。出于文化原因，您可能需要定制创建和支持安全冠军的方式。该职位的目标是提高应用程序安全性和合规性的有效性和效率，并加强各团队与信息安全之间的关系。为了实现这些目标，安全冠军协助研究、验证和优先处理与安全和合规相关的软件缺陷。他们参与所有的风险评估、威胁评估和架构审查，以帮助通过增强应用程序架构的韧性和减少攻击威胁面来识别修复安全缺陷的机会。来源：OWASP SAMM 风险：没有人对安全负有直接责任，安全负责人也没有足够的时间分配给每个团队。对当前参与软件管理、开发、测试或审计的所有角色进行安全意识培训。目标是提高对应用程序安全威胁和风险、安全最佳实践以及安全软件设计原则的认知。可以内部开发培训课程，也可以外部采购培训课程。理想情况下，应以面对面的方式进行培训，以便参与者能够作为团队进行讨论，但计算机培训（CBT）也是一种选择。课程内容应包括与应用安全和隐私相关的一系列主题，同时保持对非技术受众的可理解性。适合的概念包括安全设计原则，如最小特权、纵深防御、故障安全（安全失败）、完全中介、会话管理、开放设计和心理可接受性。此外，培训应包括对任何为提高应用程序安全性而制定的组织范围标准、政策和程序的参考。应在高层次上涵盖 OWASP 前十漏洞。所有参与软件开发的员工和承包商都必须接受培训，并且培训包括可审计的签字确认以证明合规性。考虑采用创新的交付方式（例如游戏化）以最大化其效果并应对麻木感。来源：OWASP SAMM 2 风险：理解安全性很困难。定期对安全负责人进行安全培训。风险：即使是安全负责人，也很难理解安全性。良好的沟通和透明度有助于跨组织的支持。安全的游戏化也被认为有帮助，例子包括T恤、马克杯、咖啡杯、礼品卡和“击掌”。风险：员工对安全没有兴趣。以下代码领域往往存在较高的安全漏洞风险：加密实现/使用、解析器、反解析器、系统配置、身份验证与授权、会话管理、请求限流：unicorn：（自研代码，仅在该软件中使用）。风险：理解安全性很困难。“建造-破坏-修复”比赛允许让具有安全相关角色的人（如安全冠军）训练构建、破坏和修复安全应用程序的技能。这可以增加构建安全组件的学习机会。风险：理解安全性很难，即使是对于安全冠军也是如此，而且安全培训的进行通常侧重于破坏组件，而不是构建安全组件。通过使用例如samman教练方法对团队进行安全主题的指导，团队可以将安全实践内化为开发过程中的新习惯。风险：培训可能无法改变行为。因此，即使安全实践被理解，也可能不会被执行。在事故发生后进行“经验教训”会议有助于推动持续改进。与安全冠军定期会议是分享和讨论经验教训的好机会。风险：在发生事件后，类似的事件可能会再次发生。参与由安全冠军联盟组织的简单团队黑客活动，并邀请整个团队一起参与。在活动中，联盟会展示一个存在漏洞的应用程序，你们将一起研究可能的漏洞利用方式。就像在集体编程中一样，有一个驾驶者和几个导航员。附加信息：所有漏洞利用都是通过用户界面进行的。无需安全/黑客工具。无需深入的技术或安全知识。使用一个不安全的训练应用，例如 DVWA 或 OWASP Juice Shop。鼓励积极参与，例如使用小组讨论。给每个人足够的时间至少运行一次漏洞利用。团队可以了解漏洞可能的样子以及应用程序容易被攻击的方式。团队明白功能正常的软件也可能高度不安全并且容易被利用。风险：理解安全性很困难。作为安全团队，在规定的办公时间内，对问题和提示保持开放态度。风险：开发人员和运维人员未与安全团队保持联系，因此在实施已知或未知威胁之前不会进行咨询。通过将安全主题专家与项目团队对齐，可以实现更高的安全标准。风险：安全冠军的概念可能暗示只有他/她负责安全。然而，项目团队中的每个人都应该对安全负责。互相测试其他团队项目的安全性可以提高安全意识和知识。风险：开发团队对安全实践的了解有限。类似战争游戏的活动有助于培训应对突发事件。安全专家在测试环境中创建攻击场景，使受训者能够学习在事件发生时如何应对。风险：在事件发生期间理解事件响应计划是困难且低效的。定期为包括参与软件开发的外部人员在内的所有员工提供安全意识培训。风险：理解安全知识是困难的。定期对源代码进行安全审查（SCA），由安全专家、开发人员和运维人员共同参与，这有助于提高软件的稳健性以及参与团队的安全知识水平。风险：由外部公司进行的安全检查无法增加内部员工对应用程序/系统的理解。标准：定期进行源代码的安全审查（SCA），由安全专家、开发人员和运维人员参与，这有效提高了软件的稳健性以及相关团队的安全知识水平。

业务连续性和灾难恢复（BCDR）是一个计划和流程，帮助企业在灾难发生时恢复正常运营。风险：如果灾难恢复措施不明确，可能会导致反应迟缓和修复延误。这不仅适用于网络攻击，也适用于自然紧急情况，例如停电。定义保护需求。一个应用程序的保护要求应考虑以下因素：处理数据的关键性、应用程序的可访问性（内部 vs. 外部）、法规合规性、其他相关因素。 风险：未定义应用程序的保护要求可能导致错误的优先级排序、关键安全问题的修复延迟，从而增加被利用的风险及对组织的潜在损害。在每个源代码或基础设施组件的新版本（例如：拉取请求）中，会对更改进行安全同行评审（双人审核原则），并由审查者批准。风险：某个人可能会忘记实施安全措施来保护源代码或基础设施组件。系统的每次更改都会被自动记录并适当登录。风险：由于这些未被记录或存档，导致变更的影响无法控制。标准：通过理解并记录业务连续性和灾难恢复（BCDR）计划，系统和应用程序的整体可用性将得到提高。成功因素如职责、服务级别协议、恢复点目标、恢复时间目标或故障切换必须完全记录并被理解。

业务连续性和灾难恢复（BCDR）是帮助企业在灾难发生时恢复正常运营的计划和流程。风险：如果灾难恢复的操作不明确，则可能面临反应迟缓和恢复延误。这同样适用于网络攻击以及自然紧急情况，例如停电。定义保护需求。一个应用程序的保护要求应考虑以下因素：处理数据的关键性、应用程序的可访问性（内部与外部）、法规合规性以及其他相关因素。风险：未明确应用程序的保护要求可能导致错误的优先级排序、关键安全问题的修复延迟，从而增加被利用的风险以及对组织的潜在损害。在每个源代码或基础设施组件的新版本（例如：拉取请求）中，会对更改进行安全同行评审（双人审核原则），并由审查者批准。风险：某个人可能会忘记实施安全措施来保护源代码或基础设施组件。系统的每次更改都会被自动记录并适当登录。风险：由于未记录或文档化，变更的影响无法得到控制。标准：定义保护要求。应用程序的保护要求应考虑：- 处理数据的重要性 - 应用程序的可访问性（内部与外部） - 法规合规性 - 其他相关因素

业务连续性和灾难恢复（BCDR）是帮助企业在灾难发生时恢复正常运营的计划和流程。风险：如果灾难恢复措施不明确，可能会导致反应迟缓和修复延误。这同样适用于网络攻击以及自然紧急情况，例如停电。定义保护需求。应用程序的保护要求应考虑以下方面：处理数据的重要性、应用程序的可访问性（内部与外部）、法规遵从性以及其他相关因素。风险：未定义应用程序的保护要求可能导致优先级错误、关键安全问题的修复延迟，从而增加被利用的风险，并可能对组织造成潜在损害。在每个源代码或基础设施组件的新版本（例如：拉取请求）中，会对更改进行安全同行评审（双人审核原则），并由审查者批准。风险：某个人可能会忘记实施安全措施来保护源代码或基础设施组件。系统的每次更改都会被自动记录并适当登录。风险：由于这些更改未被记录或文档化，其影响无法得到控制。标准：对于每个源代码或基础设施组件的新版本（例如拉取请求），需要对更改进行安全同侪审查（双人原则），并由审查员给予批准。

业务连续性和灾难恢复（BCDR）是一个计划和流程，帮助企业在灾难发生时恢复正常运营。风险：如果灾难恢复操作不明确，则可能面临反应缓慢和修复延迟的风险。这既适用于网络攻击，也适用于自然紧急情况，例如停电。定义保护需求。应用程序的保护要求应考虑以下方面：处理数据的重要性、应用程序的可访问性（内部与外部）、法规遵从性以及其他相关因素。风险：未定义应用程序的保护要求可能导致优先级错误、关键安全问题的修复延迟，从而增加被利用的风险，并可能对组织造成潜在损害。在每个源代码或基础设施组件的新版本（例如：拉取请求）中，会对更改进行安全同行评审（双人审核原则），并由审查者批准。风险：某个人可能会忘记实施安全措施来保护源代码或基础设施组件。系统的每次更改都会被自动记录并适当登录。风险：由于未进行记录或文档化，变更的影响无法得到控制。标准：系统的每一次变更都应自动记录并妥善登记。

为了解决内部开发代码的安全问题，OWASP 提供了大量的备忘单，展示了如何安全地实现各种功能。此外，安全知识框架（Security Knowledge Framework）提供了一个涵盖多种编程语言的代码模式库。这些模式不仅可以用来快速启动开发过程，还能确保安全性。[…]] 需求收集过程旨在回答以下问题：“系统将要做什么？”在这个阶段，SAMM 项目提供了三个不同的成熟度等级，涵盖内部软件开发和第三方供应商安全。组织可以利用这些等级在软件开发或采购过程的初期加入稳固的安全考量。这些一般的安全考虑事项可以通过使用 ASVS 控制第 V1 节的一个子部分作为问卷来进行审计。此过程旨在确保每个功能都有具体的安全考虑。在内部开发的情况下，如果组织将功能映射到史诗（Epics），可以使用安全知识框架（Security Knowledge Framework）通过其问卷功能来促进此过程，如下所示。来源：OWASP 项目整合风险：使用不安全的应用程序可能导致应用程序被攻破。这可能导致全部数据被窃取或数据被篡改。请记住，使用框架是一种推荐的方法；然而，它们可能随着时间的推移产生已知的安全漏洞。勤奋且定期的打补丁非常关键。通过将用户输入的字符串连接来构建 SQL 查询，攻击者可以操纵查询执行其他非预期的 SQL 命令。这被称为 SQL 注入，但其原理同样适用于 NoSql，以及任何你的代码正在构建将被执行的命令的地方。注意这两行代码。它们看起来相似，但行为非常不同。 `sql.execute("SELECT * FROM table WHERE ID = " id);` `sql.execute("SELECT * FROM table WHERE ID = ?", id);` 第二行是参数化的。同样的原理适用于其他类型，例如命令行执行等。风险：易受注入攻击的系统可能导致数据泄露、数据丢失、数据未经授权的更改，或完全的数据库妥协或停机。这适用于 SQL、NoSQL、LDAP、XPath、电子邮件头、操作系统命令等。为了解决内部开发代码的安全问题，OWASP 提供了大量的备忘单，展示了如何安全地实现各种功能。此外，安全知识框架（Security Knowledge Framework）提供了一个涵盖多种编程语言的丰富代码模式库。这些模式不仅可以用来快速启动开发过程，还可以以安全的方式进行开发。[...]] 需求收集过程旨在回答以下问题：“系统将要做什么？”在这个阶段，SAMM 项目提供了三个不同的成熟度等级，涵盖内部软件开发和第三方供应商安全。组织可以利用这些等级在软件开发或采购过程的初期加入稳固的安全考量。这些一般的安全考虑事项可以通过使用 ASVS 控制第 V1 节的一个子部分作为问卷来进行审计。此过程旨在确保每个功能都有具体的安全考虑。在内部开发的情况下，如果组织将功能映射到史诗，安全知识框架可以使用其问卷功能来促进这一过程，如下所示。来源：OWASP项目集成 容器以非root用户运行。这可以在镜像本身或运行时参数中强制执行（例如 podman run --user [...]）。风险：以非 root 用户运行容器有多种原因。示例列出如下： - 根权限显著增加破坏容器隔离的风险 - 可以利用 root 访问权限来利用内核漏洞 - 被攻破的 root 容器为攻击者提供容器内的最大权限 - 更有可能逃逸容器边界到主机系统 - root 容器可能： - 挂载敏感的主机文件系统 - 访问关键设备文件 - 修改主机网络设置 - 与主机系统进程交互 - 覆盖安全控制 - root 权限可能允许容器： - 绕过资源配额和限制 - 修改控制组 (cgroup) 设置 - 干扰其他容器的资源 - 规避内存和 CPU 限制 安全边界削弱 - 违反最小权限原则 - 提供不必要的高级权限 - 扩大潜在攻击面 - 增加成功侵入的影响 遵循以下框架： - OWASP 应用程序安全验证标准 Level 2 - OWASP 移动应用程序安全验证标准 Level 2 实现其中 75% 的建议。风险：使用不安全的应用程序可能导致应用程序被攻破。这可能导致全部数据被窃取或数据被篡改。在所有应用程序和服务中实施并强制执行安全头 部署方法： 反向代理/负载均衡器：在 nginx/Apache 级别配置 Web 应用程序：在应用程序中间件中实现 服务网格：在入口控制器级别配置 标准 Docker 镜像：使用带有预设头的安全基础镜像 删除或保护： Server 头：隐藏服务器版本信息 X-Powered-By：移除技术栈信息 风险：缺失或配置错误的安全头可能导致各种安全漏洞，例如。克: 由于缺少内容安全策略（CSP）导致的跨站脚本（XSS）攻击 由于缺少 X-Frame-Options 导致的点击劫持攻击 通过服务器头信息泄露导致的信息泄露 由于缺少 HSTS 导致的 SSL/TLS 降级攻击 由于缺少安全头导致的跨站脚本和注入攻击 遵循以下框架： * OWASP 应用安全验证标准（Application Security Verification Standard）第 2 级 * OWASP 移动应用安全验证标准（Mobile Application Security Verification Standard）第 2 级 实现 95%-100% 的建议内容。风险：使用不安全的应用程序可能导致应用程序被入侵。这可能导致数据被完全窃取或数据被篡改。遵循以下框架：* OWASP 应用程序安全验证标准第三级 * OWASP 移动应用程序安全验证标准 实施95%-100%的建议。风险：使用不安全的应用程序可能导致应用程序被入侵。这可能导致完全的数据盗窃或数据篡改。标准：在所有应用程序中遵循像 OWASP 应用安全验证标准一级和 OWASP 移动应用安全验证标准这样的框架提供了良好的基准。实施 50% 的建议。

为了解决内部开发代码的安全问题，OWASP 提供了大量的备忘单，展示了如何安全地实现各种功能。此外，安全知识框架（Security Knowledge Framework）提供了一个涵盖多种编程语言的代码模式库。这些模式不仅可以用来快速启动开发过程，还能确保安全性。[…]] 需求收集过程旨在回答以下问题：“系统将要做什么？”在这个阶段，SAMM 项目提供了三个不同的成熟度等级，涵盖内部软件开发和第三方供应商安全。组织可以利用这些等级在软件开发或采购过程的初期加入稳固的安全考量。这些一般的安全注意事项可以通过使用 ASVS 控制第 V1 节的一个子部分作为问卷来进行审计。此过程旨在确保每个功能都有具体的安全考虑。在内部开发的情况下，如果组织将功能映射到史诗（Epics），可以使用安全知识框架（Security Knowledge Framework）通过其问卷功能来促进此过程，如下所示。来源：OWASP 项目整合风险：使用不安全的应用程序可能导致应用程序被攻破。这可能导致全部数据被窃取或数据被篡改。请记住，使用框架是一种推荐的方法；然而，它们可能随着时间的推移产生已知的安全漏洞。勤奋且定期的打补丁非常关键。通过将用户输入的字符串连接来构建 SQL 查询，攻击者可以操纵查询执行其他非预期的 SQL 命令。这被称为 SQL 注入，但其原理同样适用于 NoSql，以及任何你的代码正在构建将被执行的命令的地方。注意这两行代码。它们看起来相似，但行为非常不同。 `sql.execute("SELECT * FROM table WHERE ID = " id);` `sql.execute("SELECT * FROM table WHERE ID = ?", id);` 第二行是参数化的。同样的原理适用于其他类型，例如命令行执行等。风险：易受注入攻击的系统可能导致数据泄露、数据丢失、数据未经授权的更改，或完全的数据库妥协或停机。这适用于 SQL、NoSQL、LDAP、XPath、电子邮件头、操作系统命令等。为了解决内部开发代码的安全问题，OWASP 提供了大量的备忘单，展示了如何安全地实现各种功能。此外，安全知识框架（Security Knowledge Framework）提供了一个涵盖多种编程语言的丰富代码模式库。这些模式不仅可以用来快速启动开发过程，还可以以安全的方式进行开发。[...]] 需求收集过程旨在回答以下问题：“系统将要做什么？”在这个阶段，SAMM 项目提供了三个不同的成熟度等级，涵盖内部软件开发以及第三方供应商的安全性。组织可以利用这些等级，在软件开发或采购过程的初期就加入坚实的安全考虑。这些一般的安全考虑事项可以通过使用 ASVS 控制第 V1 节的一个子部分作为问卷来进行审计。此过程旨在确保每个功能都有具体的安全考虑。在内部开发的情况下，如果组织将功能映射到史诗，安全知识框架可以使用其问卷功能来促进这一过程，如下所示。来源：OWASP项目集成 容器以非root用户运行。这可以在镜像本身或运行时参数中强制执行（例如 podman run --user [...]）。风险：以非 root 用户运行容器有多种原因。示例列出如下： - 根权限显著增加破坏容器隔离的风险 - 可以利用 root 访问权限来利用内核漏洞 - 被攻破的 root 容器为攻击者提供容器内的最大权限 - 更有可能逃逸容器边界到主机系统 - root 容器可能： - 挂载敏感的主机文件系统 - 访问关键设备文件 - 修改主机网络设置 - 与主机系统进程交互 - 覆盖安全控制 - 根权限可能允许容器： - 绕过资源配额和限制 - 修改控制组 (cgroup) 设置 - 干扰其他容器的资源 - 规避内存和 CPU 限制 - 安全边界削弱 - 违反最小权限原则 - 提供不必要的高权限 - 扩大潜在攻击面 - 增加成功入侵的影响 遵循以下框架，如： - * OWASP 应用程序安全验证标准 Level 2 - * OWASP 移动应用安全验证标准 Level 2 实现 75% 的建议。风险：使用不安全的应用程序可能导致应用程序被攻破。这可能导致全部数据被窃取或数据被篡改。在所有应用程序和服务中实施并强制执行安全头 部署方法： 反向代理/负载均衡器：在 nginx/Apache 级别配置 Web 应用程序：在应用程序中间件中实现 服务网格：在入口控制器级别配置 标准 Docker 镜像：使用带有预设头的安全基础镜像 删除或保护： Server 头：隐藏服务器版本信息 X-Powered-By：移除技术栈信息 风险：缺失或配置错误的安全头可能导致各种安全漏洞，例如。克: 由于缺少内容安全策略（CSP）导致的跨站脚本（XSS）攻击 由于缺少 X-Frame-Options 导致的点击劫持攻击 通过服务器头信息泄露导致的信息泄露 由于缺少 HSTS 导致的 SSL/TLS 降级攻击 由于缺少安全头导致的跨站脚本和注入攻击 遵循以下框架： * OWASP 应用安全验证标准（Application Security Verification Standard）第 2 级 * OWASP 移动应用安全验证标准（Mobile Application Security Verification Standard）第 2 级 实现 95%-100% 的建议内容。风险：使用不安全的应用程序可能导致应用程序被入侵。这可能导致数据被完全窃取或数据被篡改。遵循以下框架，如 *OWASP 应用安全验证标准 三级*、*OWASP 移动应用安全验证标准*，实施 95%-100% 的建议。风险：使用不安全的应用程序可能导致应用程序被入侵。这可能导致完全的数据被窃取或数据被篡改。标准：实施上下文化的编码，例如使用对象关系映射工具或利用预处理语句，几乎可以消除注入漏洞的威胁。

为了解决内部开发代码的安全问题，OWASP 提供了大量的备忘单，展示了如何安全地实现各种功能。此外，安全知识框架（Security Knowledge Framework）提供了一个涵盖多种编程语言的代码模式库。这些模式不仅可以用来快速启动开发过程，还能确保安全性。[…]] 需求收集过程旨在回答以下问题：“系统将要做什么？”在这个阶段，SAMM 项目提供了三个不同的成熟度等级，涵盖内部软件开发以及第三方供应商的安全性。组织可以利用这些等级，在软件开发或采购过程的初期就加入坚实的安全考虑。这些一般的安全考虑事项可以通过使用 ASVS 控制第 V1 节的一个子部分作为问卷来进行审计。此过程旨在确保每个功能都有具体的安全考虑。在内部开发的情况下，如果组织将功能映射到史诗（Epics），可以使用安全知识框架（Security Knowledge Framework）通过其问卷功能来促进此过程，如下所示。来源：OWASP 项目整合风险：使用不安全的应用程序可能导致应用程序被攻破。这可能导致全部数据被窃取或数据被篡改。请记住，使用框架是一种推荐的方法；然而，它们可能随着时间的推移产生已知的安全漏洞。勤奋且定期的打补丁非常关键。通过将用户输入的字符串拼接来构建 SQL 查询，攻击者可以操纵查询执行其他意外的 SQL 命令。这被称为 SQL 注入，但其原理同样适用于 NoSql，以及任何你的代码正在构建将被执行的命令的地方。注意这两行代码。它们看起来相似，但行为非常不同。 `sql.execute("SELECT * FROM table WHERE ID = " id);` `sql.execute("SELECT * FROM table WHERE ID = ?", id);` 第二行是参数化的。同样的原理适用于其他类型，例如命令行执行等。风险：易受注入攻击的系统可能导致数据泄露、数据丢失、数据未经授权的更改，或完全的数据库妥协或停机。这适用于 SQL、NoSQL、LDAP、XPath、电子邮件头、操作系统命令等。为了解决内部开发代码的安全问题，OWASP 提供了大量的备忘单，展示了如何安全地实现各种功能。此外，安全知识框架（Security Knowledge Framework）提供了一个涵盖多种编程语言的丰富代码模式库。这些模式不仅可以用来加快开发过程，还可以以安全的方式进行开发。[...]] 需求收集过程旨在回答以下问题：“系统将做什么？”在此阶段，SAMM 项目提供了 3 个不同的成熟度级别，涵盖内部软件开发和第三方供应商的安全性。组织可以利用这些级别，在软件开发或采购过程的开始就加入可靠的安全考虑。这些一般的安全注意事项可以通过使用 ASVS 控制第 V1 节的一个子部分作为问卷来进行审计。此过程旨在确保每个功能都有具体的安全考虑。如果是内部开发，并且组织将功能映射到史诗，安全知识框架可以使用其问卷功能来促进这一过程，如下所示。来源：OWASP项目集成 容器以非root用户运行。这可以在镜像本身或运行时参数中强制执行（例如 podman run --user [...]）。风险：以非 root 用户运行容器有多种原因。示例列出如下： - 根权限显著增加破坏容器隔离的可能性 - 可以利用根访问权限来利用内核漏洞 - 被攻破的根容器为攻击者提供容器内部的最大权限 - 更有可能突破容器边界到达主机系统 根容器可能会： - 挂载敏感的主机文件系统 - 访问关键的设备文件 - 修改主机网络设置 - 与主机系统进程交互 - 覆盖安全控制 根权限可能允许容器： - 绕过资源配额和限制 - 修改控制组（cgroup）设置 - 干扰其他容器的资源 - 规避内存和 CPU 限制 安全边界弱化 - 违反最小权限原则 - 提供不必要的提升权限 - 扩大潜在攻击面 - 增加成功攻击的影响 按照以下框架实施： - *OWASP 应用安全验证标准 第2级* - *OWASP 移动应用安全验证标准 第2级* 实现 75% 的建议。风险：使用不安全的应用程序可能导致应用程序被攻破。这可能导致全部数据被窃取或数据被篡改。在所有应用程序和服务中实施并强制执行安全头 部署方法： 反向代理/负载均衡器：在 nginx/Apache 级别配置 Web 应用程序：在应用程序中间件中实现 服务网格：在入口控制器级别配置 标准 Docker 镜像：使用带有预设头的安全基础镜像 删除或保护： Server 头：隐藏服务器版本信息 X-Powered-By：移除技术栈信息 风险：缺失或配置错误的安全头可能导致各种安全漏洞，例如。克: 由于缺少内容安全策略（CSP）导致的跨站脚本（XSS）攻击 由于缺少 X-Frame-Options 导致的点击劫持攻击 通过服务器头信息泄露导致的信息泄露 由于缺少 HSTS 导致的 SSL/TLS 降级攻击 由于缺少安全头导致的跨站脚本和注入攻击 遵循以下框架： * OWASP 应用安全验证标准（ASVS）第 2 级 * OWASP 移动应用安全验证标准（MASVS）第 2 级 实施 95%-100% 的建议。风险：使用不安全的应用程序可能导致应用程序被入侵。这可能导致数据被完全窃取或数据被篡改。遵循以下框架，如 *OWASP 应用程序安全验证标准第3级* 和 *OWASP 移动应用程序安全验证标准*，实施95%-100%的建议。风险：使用不安全的应用程序可能导致应用程序被入侵。这可能导致全部数据被窃取或数据被篡改。标准：识别您的应用程序使用的是哪种类型。检查您是否使用了_参数化查询_（或_预处理语句_）。| 对于数据库查询，您也可以使用_存储过程_()和/或ORM（对象关系映射）工具，它们会自动处理输入清理。

为了解决内部开发代码的安全问题，OWASP 提供了大量的备忘单，展示了如何安全地实现各种功能。此外，安全知识框架（Security Knowledge Framework）提供了一个涵盖多种编程语言的丰富代码模式库。这些模式不仅可以用来加快开发过程，还可以以安全的方式进行开发。[...]] 需求收集过程旨在回答以下问题：“系统将做什么？”在此阶段，SAMM 项目提供了三个不同的成熟度等级，涵盖内部软件开发和第三方供应商安全。组织可以利用这些等级在软件开发或采购流程的初始阶段加入稳固的安全考量。这些一般的安全考虑事项可以通过使用 ASVS 控制第 V1 节的一个子部分作为问卷来进行审计。此过程旨在确保每个功能都有具体的安全考虑。在内部开发的情况下，如果组织将功能映射到史诗（Epics），可以使用安全知识框架（Security Knowledge Framework）通过其问卷功能来促进此过程，如下所示。来源：OWASP 项目整合风险：使用不安全的应用程序可能导致应用程序被攻破。这可能导致全部数据被窃取或数据被篡改。请记住，使用框架是一种推荐的方法；然而，它们可能随着时间的推移产生已知的安全漏洞。勤奋且定期的打补丁非常关键。通过将用户输入的字符串连接来构建 SQL 查询，攻击者可以操纵查询执行其他非预期的 SQL 命令。这被称为 SQL 注入，但其原理同样适用于 NoSql，以及任何你的代码正在构建将被执行的命令的地方。注意这两行代码。它们看起来相似，但行为非常不同。 `sql.execute("SELECT * FROM table WHERE ID = " id);` `sql.execute("SELECT * FROM table WHERE ID = ?", id);` 第二行是参数化的。同样的原理适用于其他类型，例如命令行执行等。风险：易受注入攻击的系统可能导致数据泄露、数据丢失、数据未经授权的更改，或完全的数据库妥协或停机。这适用于 SQL、NoSQL、LDAP、XPath、电子邮件头、操作系统命令等。为解决内部开发代码的安全性问题，OWASP 提供了大量的备忘单，展示了如何安全地实现各种功能。此外，安全知识框架（Security Knowledge Framework）提供了一个涵盖多种编程语言的丰富代码模式库。这些模式不仅可以用来加快开发过程，还可以以安全的方式进行开发。[...]需求收集过程试图回答以下问题：“系统将要做什么？”在此阶段，SAMM 项目提供了三个不同的成熟度等级，涵盖内部软件开发和第三方供应商安全。组织可以利用这些等级在软件开发或采购流程的开始阶段加入可靠的安全考量。这些一般的安全注意事项可以通过使用 ASVS 控制第 V1 节的一个子部分作为问卷来进行审计。此过程旨在确保每个功能都有具体的安全考虑。如果是内部开发，并且组织将功能映射到史诗，安全知识框架可以使用其问卷功能来促进这一过程，如下所示。来源：OWASP项目集成 容器以非root用户运行。这可以在镜像本身或运行时参数中强制执行（例如 podman run --user [...]）。风险：以非 root 用户运行容器有多种原因。示例列出如下： - 根权限显著增加破坏容器隔离的风险 - 可以利用 root 访问权限来利用内核漏洞 - 被攻破的 root 容器为攻击者提供容器内的最大权限 - 更有可能逃逸容器边界到主机系统 - root 容器可能： - 挂载敏感的主机文件系统 - 访问关键设备文件 - 修改主机网络设置 - 与主机系统进程交互 - 覆盖安全控制 - root 权限可能允许容器： - 绕过资源配额和限制 - 修改控制组 (cgroup) 设置 - 干扰其他容器的资源 - 规避内存和 CPU 限制 安全边界削弱 - 违反最小权限原则 - 提供不必要的高级权限 - 扩大潜在攻击面 - 增加成功入侵的影响 遵循以下框架，如： - *OWASP 应用安全验证标准 2 级* - *OWASP 移动应用安全验证标准 2 级* 实现 75% 的建议。风险：使用不安全的应用程序可能导致应用程序被攻破。这可能导致全部数据被窃取或数据被篡改。在所有应用程序和服务中实施并强制执行安全头 部署方法： 反向代理/负载均衡器：在 nginx/Apache 级别配置 Web 应用程序：在应用程序中间件中实现 服务网格：在入口控制器级别配置 标准 Docker 镜像：使用带有预设头的安全基础镜像 删除或保护： Server 头：隐藏服务器版本信息 X-Powered-By：移除技术栈信息 风险：缺失或配置错误的安全头可能导致各种安全漏洞，例如。克: 由于缺少内容安全策略（CSP）导致的跨站脚本（XSS）攻击 由于缺少 X-Frame-Options 导致的点击劫持攻击 通过服务器头信息泄露导致的信息泄露 由于缺少 HSTS 导致的 SSL/TLS 降级攻击 由于缺少安全头导致的跨站脚本和注入攻击 遵循以下框架： * OWASP 应用安全验证标准（Application Security Verification Standard）第 2 级 * OWASP 移动应用安全验证标准（Mobile Application Security Verification Standard）第 2 级 实现 95%-100% 的建议内容。风险：使用不安全的应用程序可能导致应用程序被入侵。这可能导致数据被完全窃取或数据被篡改。遵循以下框架，如 *OWASP 应用安全验证标准 三级*、*OWASP 移动应用安全验证标准*，实施 95%-100% 的建议。风险：使用不安全的应用程序可能导致应用程序被入侵。这可能导致完全的数据盗窃或数据篡改。标准：在所有应用中遵循像 OWASP 应用安全验证标准第 1 级和 OWASP 移动应用安全验证标准这样的框架可以提供良好的基线。实施 95%-100% 的建议。

为解决内部开发代码的安全性问题，OWASP 提供了大量的备忘单，展示了如何安全地实现各种功能。此外，安全知识框架（Security Knowledge Framework）提供了一个涵盖多种编程语言的丰富代码模式库。这些模式不仅可以用来加快开发过程，还可以以安全的方式进行开发。[...]] 需求收集过程旨在回答以下问题：“系统将做什么？”在此阶段，SAMM 项目提供了 3 个不同的成熟度级别，涵盖内部软件开发和第三方供应商的安全性。组织可以利用这些级别，在软件开发或采购过程的开始就加入可靠的安全考虑。这些一般的安全注意事项可以通过使用 ASVS 控制第 V1 节的一个子部分作为问卷来进行审计。此过程旨在确保每个功能都有具体的安全考虑。在内部开发的情况下，如果组织将功能映射到史诗（Epics），可以使用安全知识框架（Security Knowledge Framework）通过其问卷功能来促进此过程，如下所示。来源：OWASP 项目整合风险：使用不安全的应用程序可能导致应用程序被攻破。这可能导致全部数据被窃取或数据被篡改。请记住，使用框架是一种推荐的方法；然而，它们可能随着时间的推移产生已知的安全漏洞。勤奋且定期的打补丁非常关键。通过将用户输入的字符串连接来构建 SQL 查询，攻击者可以操纵查询执行其他非预期的 SQL 命令。这被称为 SQL 注入，但其原理同样适用于 NoSql，以及任何你的代码正在构建将被执行的命令的地方。注意这两行代码。它们看起来相似，但行为非常不同。 `sql.execute("SELECT * FROM table WHERE ID = " id);` `sql.execute("SELECT * FROM table WHERE ID = ?", id);` 第二行是参数化的。同样的原理适用于其他类型，例如命令行执行等。风险：易受注入攻击的系统可能导致数据泄露、数据丢失、未经授权的数据篡改，或完全的数据库妥协或停机。这适用于 SQL、NoSQL、LDAP、XPath、电子邮件头、操作系统命令等。为解决内部开发代码的安全性问题，OWASP 提供了大量的备忘单，展示了如何安全地实现各种功能。此外，安全知识框架（Security Knowledge Framework）提供了一个涵盖多种编程语言的丰富代码模式库。这些模式不仅可以用来加快开发过程，还可以以安全的方式进行开发。[...]] 需求收集过程旨在回答以下问题：“系统将做什么？”在此阶段，SAMM 项目提供了 3 个不同的成熟度级别，涵盖内部软件开发和第三方供应商的安全性。组织可以利用这些级别，在软件开发或采购过程的开始就加入可靠的安全考虑。这些一般的安全注意事项可以通过使用 ASVS 控制第 V1 节的一个子部分作为问卷来进行审计。此过程旨在确保每个功能都有具体的安全考虑。如果是内部开发，并且组织将功能映射到史诗，安全知识框架可以使用其问卷功能来促进这一过程，如下所示。来源：OWASP项目集成 容器以非root用户运行。这可以在镜像本身或运行时参数中强制执行（例如 podman run --user [...]）。风险：以非 root 用户运行容器有多种原因。示例列出如下： - 根权限显著增加破坏容器隔离的可能性 - 可以利用根访问权限来利用内核漏洞 - 被攻破的根容器为攻击者提供容器内部的最大权限 - 更有可能突破容器边界到达主机系统 根容器可能会： - 挂载敏感的主机文件系统 - 访问关键的设备文件 - 修改主机网络设置 - 与主机系统进程交互 - 覆盖安全控制 根权限可能允许容器： - 绕过资源配额和限制 - 修改控制组（cgroup）设置 - 干扰其他容器的资源 - 规避内存和 CPU 限制 安全边界弱化 - 违反最小权限原则 - 提供不必要的提升权限 - 扩大潜在攻击面 - 增加成功攻击的影响 按照以下框架实施： - *OWASP 应用安全验证标准 第2级* - *OWASP 移动应用安全验证标准 第2级* 实现 75% 的建议。风险：使用不安全的应用程序可能导致应用程序被攻破。这可能导致全部数据被窃取或数据被篡改。在所有应用程序和服务中实施并强制执行安全头 部 实施方法： 反向代理/负载均衡器：在 nginx/Apache 级别进行配置 Web 应用程序：在应用程序中间件中实现 服务网格：在入口控制器级别配置 标准 Docker 镜像：使用带有预设头部的安全基础镜像 移除或保护： Server 头部：隐藏服务器版本信息 X-Powered-By：移除技术栈信息 风险：缺失或配置错误的安全头可能导致各种安全漏洞，例如克: 由于缺少内容安全策略（CSP）导致的跨站脚本（XSS）攻击 由于缺少 X-Frame-Options 导致的点击劫持攻击 通过服务器头信息泄露导致的信息泄露 由于缺少 HSTS 导致的 SSL/TLS 降级攻击 由于缺少安全头导致的跨站脚本和注入攻击 遵循以下框架： * OWASP 应用安全验证标准（Application Security Verification Standard）第 2 级 * OWASP 移动应用安全验证标准（Mobile Application Security Verification Standard）第 2 级 实现 95%-100% 的建议。风险：使用不安全的应用程序可能导致应用程序被入侵。这可能导致数据被完全窃取或数据被篡改。遵循以下框架，如 *OWASP 应用程序安全验证标准第3级* 和 *OWASP 移动应用程序安全验证标准*，实施95%-100%的建议。风险：使用不安全的应用程序可能导致应用程序被入侵。这可能导致数据被完全窃取或修改。标准：容器以非 root 用户运行。这可以在镜像本身中强制执行，也可以在运行时参数中设置（例如 `podman run --user [...]`）。

为了解决内部开发代码的安全问题，OWASP 提供了大量的备忘单，展示了如何安全地实现各种功能。此外，安全知识框架（Security Knowledge Framework）提供了一个涵盖多种编程语言的丰富代码模式库。这些模式不仅可以用来加快开发过程，还可以以安全的方式进行开发。[...]] 需求收集过程旨在回答以下问题：“系统将要做什么？”在这个阶段，SAMM 项目提供了涵盖内部软件开发和第三方供应商安全的三个不同成熟度水平。组织可以利用这些水平在软件开发或采购流程的开始阶段加入可靠的安全考量。这些一般的安全注意事项可以通过使用 ASVS 控制第 V1 节的一个子部分作为问卷来进行审计。此过程旨在确保每个功能都有具体的安全考虑。在内部开发的情况下，如果组织将功能映射到史诗（Epics），可以使用安全知识框架（Security Knowledge Framework）通过其问卷功能来促进此过程，如下所示。来源：OWASP 项目整合风险：使用不安全的应用程序可能导致应用程序被攻破。这可能导致全部数据被窃取或数据被篡改。请记住，使用框架是一种推荐的方法；然而，它们可能随着时间的推移产生已知的安全漏洞。勤奋且定期的打补丁非常关键。通过将用户输入的字符串连接来构建 SQL 查询，攻击者可以操纵查询执行其他非预期的 SQL 命令。这被称为 SQL 注入，但其原理同样适用于 NoSql，以及任何你的代码正在构建将被执行的命令的地方。注意这两行代码。它们看起来相似，但行为非常不同。 `sql.execute("SELECT * FROM table WHERE ID = " id);` `sql.execute("SELECT * FROM table WHERE ID = ?", id);` 第二行是参数化的。同样的原理适用于其他类型，例如命令行执行等。风险：易受注入攻击的系统可能导致数据泄露、数据丢失、数据未经授权的更改，或完全的数据库妥协或停机。这适用于 SQL、NoSQL、LDAP、XPath、电子邮件头、操作系统命令等。为了解决内部开发代码的安全问题，OWASP 提供了大量的备忘单，展示了如何安全地实现各种功能。此外，安全知识框架（Security Knowledge Framework）提供了一个涵盖多种编程语言的丰富代码模式库。这些模式不仅可以用来快速启动开发过程，还可以以安全的方式进行开发。[...]] 需求收集过程旨在回答以下问题：“系统将要做什么？”在这个阶段，SAMM 项目提供了涵盖内部软件开发和第三方供应商安全的三个不同成熟度水平。组织可以利用这些水平在软件开发或采购流程的开始阶段加入可靠的安全考量。这些一般的安全考虑事项可以通过使用 ASVS 控制第 V1 节的一个子部分作为问卷来进行审计。此过程旨在确保每个功能都有具体的安全考虑。在内部开发的情况下，如果组织将功能映射到史诗，安全知识框架可以使用其问卷功能来促进这一过程，如下所示。来源：OWASP项目集成 容器以非root用户运行。这可以在镜像本身或运行时参数中强制执行（例如 podman run --user [...]）。风险：以非 root 用户运行容器有多种原因。示例列出如下： - 根权限显著增加破坏容器隔离的风险 - 可以利用 root 访问权限来利用内核漏洞 - 被攻破的 root 容器为攻击者提供容器内的最大权限 - 更有可能逃逸容器边界到主机系统 Root 容器可能： - 挂载敏感的主机文件系统 - 访问关键设备文件 - 修改主机网络设置 - 与主机系统进程交互 - 覆盖安全控制 Root 权限可能允许容器： - 绕过资源配额和限制 - 修改控制组 (cgroup) 设置 - 干扰其他容器的资源 - 规避内存和 CPU 限制 安全边界削弱： - 违反最小权限原则 - 提供不必要的高权限 - 扩大潜在攻击面 - 增加成功入侵的影响 遵循以下框架，如： - * OWASP 应用程序安全验证标准第 2 级 - * OWASP 移动应用程序安全验证标准第 2 级 实现其中 75% 的建议。风险：使用不安全的应用程序可能导致应用程序被攻破。这可能导致全部数据被窃取或数据被篡改。在所有应用程序和服务中实施并强制执行安全头 部署方法： 反向代理/负载均衡器：在 nginx/Apache 级别配置 Web 应用程序：在应用程序中间件中实现 服务网格：在入口控制器级别配置 标准 Docker 镜像：使用带有预设头的安全基础镜像 删除或保护： Server 头：隐藏服务器版本信息 X-Powered-By：移除技术栈信息 风险：缺失或配置错误的安全头可能导致各种安全漏洞，例如。克: 由于缺少内容安全策略（CSP）导致的跨站脚本（XSS）攻击 由于缺少 X-Frame-Options 导致的点击劫持攻击 通过服务器头信息泄露导致的信息泄露 由于缺少 HSTS 导致的 SSL/TLS 降级攻击 由于缺少安全头导致的跨站脚本和注入攻击 遵循以下框架： * OWASP 应用安全验证标准（Application Security Verification Standard）第 2 级 * OWASP 移动应用安全验证标准（Mobile Application Security Verification Standard）第 2 级 实现 95%-100% 的建议内容。风险：使用不安全的应用程序可能导致应用程序被入侵。这可能导致数据被完全窃取或数据被篡改。遵循以下框架，如 *OWASP 应用安全验证标准 3 级* 和 *OWASP 移动应用安全验证标准*，实施 95%-100% 的建议。风险：使用不安全的应用程序可能导致应用程序被入侵。这可能导致完全的数据盗窃或数据修改。标准：遵循如 OWASP 应用程序安全验证标准 Level 2 和 OWASP 移动应用程序安全验证标准 Level 2 等框架，并实施 75% 的建议。

为解决内部开发代码的安全性问题，OWASP 提供了大量的备忘单，展示了如何安全地实现各种功能。此外，安全知识框架（Security Knowledge Framework）提供了一个涵盖多种编程语言的丰富代码模式库。这些模式不仅可以用来加快开发过程，还可以以安全的方式进行开发。[...]需求收集过程试图回答以下问题：“系统将要做什么？”在此阶段，SAMM 项目提供了三个不同的成熟度等级，涵盖内部软件开发和第三方供应商的安全性。组织可以利用这些等级在软件开发或采购流程的初期加入稳固的安全考虑。这些一般的安全考虑事项可以通过使用 ASVS 控制第 V1 节的一个子部分作为问卷来进行审计。此过程旨在确保每个功能都有具体的安全考虑。在内部开发的情况下，如果组织将功能映射到史诗（Epics），可以使用安全知识框架（Security Knowledge Framework）通过其问卷功能来促进此过程，如下所示。来源：OWASP 项目整合风险：使用不安全的应用程序可能导致应用程序被攻破。这可能导致全部数据被窃取或数据被篡改。请记住，使用框架是一种推荐的方法；然而，它们可能随着时间的推移产生已知的安全漏洞。勤奋且定期的打补丁非常关键。通过将用户输入的字符串连接来构建 SQL 查询，攻击者可以操纵查询执行其他非预期的 SQL 命令。这被称为 SQL 注入，但其原理同样适用于 NoSql，以及任何你的代码正在构建将被执行的命令的地方。注意这两行代码。它们看起来相似，但行为非常不同。 `sql.execute("SELECT * FROM table WHERE ID = " id);` `sql.execute("SELECT * FROM table WHERE ID = ?", id);` 第二行是参数化的。同样的原理适用于其他类型，例如命令行执行等。风险：易受注入攻击的系统可能导致数据泄露、数据丢失、数据未经授权的更改，或完全的数据库妥协或停机。这适用于 SQL、NoSQL、LDAP、XPath、电子邮件头、操作系统命令等。为解决内部开发代码的安全性问题，OWASP 提供了大量的备忘单，展示了如何安全地实现各种功能。此外，安全知识框架（Security Knowledge Framework）提供了一个涵盖多种编程语言的代码模式库。这些模式不仅可以用来快速启动开发过程，还能确保安全性。[…]] 需求收集过程旨在回答以下问题：“系统将要做什么？”在这个阶段，SAMM 项目提供了涵盖内部软件开发和第三方供应商安全的三个不同成熟度水平。组织可以利用这些水平在软件开发或采购流程的开始阶段加入可靠的安全考量。这些一般的安全考虑事项可以通过使用 ASVS 控制第 V1 节的一个子部分作为问卷来进行审计。此过程旨在确保每个功能都有具体的安全考虑。如果是内部开发，并且组织将功能映射到史诗，安全知识框架可以使用其问卷功能来促进这一过程，如下所示。来源：OWASP项目集成 容器以非root用户运行。这可以在镜像本身或运行时参数中强制执行（例如 podman run --user [...]）。风险：以非 root 用户运行容器有多种原因。示例列出如下： - 根权限显著增加破坏容器隔离的可能性 - 可以利用根访问权限来利用内核漏洞 - 被攻破的根容器为攻击者提供容器内部的最大权限 - 更有可能突破容器边界到达主机系统 根容器可能会： - 挂载敏感的主机文件系统 - 访问关键的设备文件 - 修改主机网络设置 - 与主机系统进程交互 - 覆盖安全控制 根权限可能允许容器： - 绕过资源配额和限制 - 修改控制组（cgroup）设置 - 干扰其他容器的资源 - 规避内存和 CPU 限制 安全边界弱化 - 违反最小权限原则 - 提供不必要的提升权限 - 扩大潜在攻击面 - 增加成功攻击的影响 按照以下框架实施： - *OWASP 应用安全验证标准 第2级* - *OWASP 移动应用安全验证标准 第2级* 实现 75% 的建议。风险：使用不安全的应用程序可能导致应用程序被攻破。这可能导致全部数据被窃取或数据被篡改。在所有应用程序和服务中实施并强制执行安全头 部署方法： 反向代理/负载均衡器：在 nginx/Apache 级别配置 Web 应用程序：在应用程序中间件中实现 服务网格：在入口控制器级别配置 标准 Docker 镜像：使用带有预设头的安全基础镜像 删除或保护： Server 头：隐藏服务器版本信息 X-Powered-By：移除技术栈信息 风险：缺失或配置错误的安全头可能导致各种安全漏洞，例如。克: 由于缺少内容安全策略（CSP）导致的跨站脚本（XSS）攻击 由于缺少 X-Frame-Options 导致的点击劫持攻击 通过服务器头信息泄露导致的信息泄露 由于缺少 HSTS 导致的 SSL/TLS 降级攻击 由于缺少安全头导致的跨站脚本和注入攻击 遵循以下框架： * OWASP 应用安全验证标准（Application Security Verification Standard）第 2 级 * OWASP 移动应用安全验证标准（Mobile Application Security Verification Standard）第 2 级 实现 95%-100% 的建议内容。风险：使用不安全的应用程序可能导致应用程序被入侵。这可能导致数据被完全窃取或数据被篡改。遵循以下框架，如 *OWASP 应用安全验证标准 3 级* 和 *OWASP 移动应用安全验证标准*，实施 95%-100% 的建议。风险：使用不安全的应用程序可能导致应用程序被入侵。这可能导致数据被完全窃取或被篡改。标准：服务器头：隐藏服务器版本信息 | X-Powered-By：移除技术栈信息 | 由于缺少内容安全策略导致的跨站脚本（XSS） | 由于缺少 X-Frame-Options 导致的点击劫持攻击 | 通过服务器头泄露信息 | 由于缺少 HSTS 导致的 SSL/TLS 降级攻击 | 由于缺少安全头导致的跨站脚本和注入

为了应对内部开发代码的安全问题，OWASP 提供了大量的备忘单，展示了如何安全地实现各种功能。此外，安全知识框架（Security Knowledge Framework）提供了一个涵盖多种编程语言的丰富代码模式库。这些模式不仅可以用来加快开发过程，还可以以安全的方式进行开发。[...]] 需求收集过程旨在回答以下问题：“系统将做什么？”在此阶段，SAMM 项目提供了三个不同的成熟度等级，涵盖内部软件开发和第三方供应商安全。组织可以利用这些等级在软件开发或采购流程的开始阶段加入可靠的安全考量。这些一般的安全注意事项可以通过使用 ASVS 控制第 V1 节的一个子部分作为问卷来进行审计。此过程旨在确保每个功能都有具体的安全考虑。在内部开发的情况下，如果组织将功能映射到史诗（Epics），可以使用安全知识框架（Security Knowledge Framework）通过其问卷功能来促进此过程，如下所示。来源：OWASP 项目整合风险：使用不安全的应用程序可能导致应用程序被攻破。这可能导致全部数据被窃取或数据被篡改。请记住，使用框架是一种推荐的方法；然而，它们可能随着时间的推移产生已知的安全漏洞。勤奋且定期的打补丁至关重要。通过将用户输入的字符串连接来构建 SQL 查询，攻击者可以操纵查询执行其他意外的 SQL 命令。这被称为 SQL 注入，但其原理同样适用于 NoSql，以及任何你的代码正在构建将被执行的命令的地方。注意这两行代码。它们看起来相似，但行为非常不同。 `sql.execute("SELECT * FROM table WHERE ID = " id);` `sql.execute("SELECT * FROM table WHERE ID = ?", id);` 第二行是参数化的。同样的原理适用于其他类型，例如命令行执行等。风险：易受注入攻击的系统可能导致数据泄露、数据丢失、数据未经授权的更改，或完全的数据库妥协或停机。这适用于 SQL、NoSQL、LDAP、XPath、电子邮件头、操作系统命令等。为了解决内部开发代码的安全问题，OWASP 提供了大量的备忘单，展示了如何安全地实现各种功能。此外，安全知识框架（Security Knowledge Framework）提供了一个涵盖多种编程语言的丰富代码模式库。这些模式不仅可以用来快速启动开发过程，还可以以安全的方式进行开发。[...]] 需求收集过程旨在回答以下问题：“系统将要做什么？”在这个阶段，SAMM 项目提供了涵盖内部软件开发和第三方供应商安全的三个不同成熟度水平。组织可以利用这些水平在软件开发或采购流程的开始阶段加入可靠的安全考量。这些一般的安全注意事项可以通过使用 ASVS 控制第 V1 节的一个子部分作为问卷来进行审计。此过程旨在确保每个功能都有具体的安全考虑。在内部开发的情况下，如果组织将功能映射到史诗，安全知识框架可以使用其问卷功能来促进这一过程，如下所示。来源：OWASP项目集成 容器以非root用户运行。这可以在镜像本身或运行时参数中强制执行（例如 podman run --user [...]）。风险：以非 root 用户运行容器有多种原因。示例列出如下： - 根权限显著增加破坏容器隔离的风险 - 可以利用 root 访问权限来利用内核漏洞 - 被攻破的 root 容器为攻击者提供容器内的最大权限 - 更有可能逃逸容器边界到主机系统 - root 容器可能： - 挂载敏感的主机文件系统 - 访问关键设备文件 - 修改主机网络设置 - 与主机系统进程交互 - 覆盖安全控制 - root 权限可能允许容器： - 绕过资源配额和限制 - 修改控制组 (cgroup) 设置 - 干扰其他容器的资源 - 规避内存和 CPU 限制 安全边界削弱： - 违反最小权限原则 - 提供不必要的高权限 - 扩大潜在攻击面 - 增加成功攻击的影响 遵循以下框架： - *OWASP 应用安全验证标准 2 级* - *OWASP 移动应用安全验证标准 2 级* 实现 75% 的建议。风险：使用不安全的应用程序可能导致应用程序被攻破。这可能导致全部数据被窃取或数据被篡改。在所有应用程序和服务中实施并强制执行安全头 部署方法： 反向代理/负载均衡器：在 nginx/Apache 级别配置 Web 应用程序：在应用程序中间件中实现 服务网格：在入口控制器级别配置 标准 Docker 镜像：使用带有预设头的安全基础镜像 删除或保护： Server 头：隐藏服务器版本信息 X-Powered-By：移除技术栈信息 风险：缺失或配置错误的安全头可能导致各种安全漏洞，例如。克: 由于缺少内容安全策略（CSP）导致的跨站脚本（XSS）攻击 由于缺少 X-Frame-Options 导致的点击劫持攻击 通过服务器头信息泄露导致的信息泄露 由于缺少 HSTS 导致的 SSL/TLS 降级攻击 由于缺少安全头导致的跨站脚本和注入攻击 遵循以下框架： * OWASP 应用安全验证标准（Application Security Verification Standard）第 2 级 * OWASP 移动应用安全验证标准（Mobile Application Security Verification Standard）第 2 级 实现 95%-100% 的建议。风险：使用不安全的应用程序可能导致应用程序被入侵。这可能导致数据被完全窃取或数据被篡改。遵循以下框架，如 *OWASP 应用程序安全验证标准第3级* 和 *OWASP 移动应用程序安全验证标准*，实施95%-100%的建议。风险：使用不安全的应用程序可能导致应用程序被入侵。这可能导致完全的数据窃取或数据篡改。标准：遵循如 OWASP 应用程序安全验证标准 Level 2 和 OWASP 移动应用程序安全验证标准 Level 2 等框架，实施 95%-100% 的建议。

为了解决内部开发代码的安全问题，OWASP 提供了大量的备忘单，展示了如何安全地实现各种功能。此外，安全知识框架（Security Knowledge Framework）提供了一个涵盖多种编程语言的丰富代码模式库。这些模式不仅可以用来加快开发过程，还可以以安全的方式进行开发。[...]] 需求收集过程旨在回答以下问题：“系统将要做什么？”在这个阶段，SAMM 项目提供了三个不同的成熟度等级，涵盖内部软件开发和第三方供应商安全。组织可以利用这些等级在软件开发或采购过程的初期加入稳固的安全考虑。这些一般的安全注意事项可以通过使用 ASVS 控制第 V1 节的一个子部分作为问卷来进行审计。此过程旨在确保每个功能都有具体的安全考虑。在内部开发的情况下，如果组织将功能映射到史诗（Epics），可以使用安全知识框架（Security Knowledge Framework）通过其问卷功能来促进此过程，如下所示。来源：OWASP 项目整合风险：使用不安全的应用程序可能导致应用程序被攻破。这可能导致全部数据被窃取或数据被篡改。请记住，使用框架是一种推荐的方法；然而，它们可能随着时间的推移产生已知的安全漏洞。勤奋且定期的打补丁非常关键。通过将用户输入的字符串连接来构建 SQL 查询，攻击者可以操纵查询执行其他非预期的 SQL 命令。这被称为 SQL 注入，但其原理同样适用于 NoSql，以及任何你的代码正在构建将被执行的命令的地方。注意这两行代码。它们看起来相似，但行为非常不同。 `sql.execute("SELECT * FROM table WHERE ID = " id);` `sql.execute("SELECT * FROM table WHERE ID = ?", id);` 第二行是参数化的。同样的原理适用于其他类型，例如命令行执行等。风险：易受注入攻击的系统可能导致数据泄露、数据丢失、数据未经授权的更改，或完全的数据库妥协或停机。这适用于 SQL、NoSQL、LDAP、XPath、电子邮件头、操作系统命令等。为解决内部开发代码的安全性问题，OWASP 提供了大量的备忘单，展示了如何安全地实现各种功能。此外，安全知识框架（Security Knowledge Framework）提供了一个涵盖多种编程语言的丰富代码模式库。这些模式不仅可以用来加快开发过程，还可以以安全的方式进行开发。[...]] 需求收集过程旨在回答以下问题：“系统将要做什么？”在这个阶段，SAMM 项目提供了涵盖内部软件开发和第三方供应商安全的三个不同成熟度水平。组织可以利用这些水平在软件开发或采购流程的开始阶段加入可靠的安全考量。这些一般的安全注意事项可以通过使用 ASVS 控制第 V1 节的一个子部分作为问卷来进行审计。此过程旨在确保每个功能都有具体的安全考虑。在内部开发的情况下，如果组织将功能映射到史诗，安全知识框架可以使用其问卷功能来促进这一过程，如下所示。来源：OWASP项目集成 容器以非root用户运行。这可以在镜像本身或运行时参数中强制执行（例如 podman run --user [...]）。风险：以非 root 用户运行容器有多种原因。示例列出如下： - 根权限显著增加破坏容器隔离的风险 - 可以利用 root 访问权限来利用内核漏洞 - 被攻破的 root 容器为攻击者提供容器内的最大权限 - 更有可能逃逸容器边界到主机系统 - root 容器可能： - 挂载敏感的主机文件系统 - 访问关键设备文件 - 修改主机网络设置 - 与主机系统进程交互 - 覆盖安全控制 - root 权限可能允许容器： - 绕过资源配额和限制 - 修改控制组 (cgroup) 设置 - 干扰其他容器的资源 - 规避内存和 CPU 限制 安全边界削弱 - 违反最小权限原则 - 提供不必要的高级权限 - 扩大潜在攻击面 - 增加成功侵入的影响 遵循以下框架： - OWASP 应用程序安全验证标准 Level 2 - OWASP 移动应用程序安全验证标准 Level 2 - 实施 75% 的建议内容。风险：使用不安全的应用程序可能导致应用程序被攻破。这可能导致全部数据被窃取或数据被篡改。在所有应用程序和服务中实施并强制执行安全头 部署方法： 反向代理/负载均衡器：在 nginx/Apache 级别配置 Web 应用程序：在应用程序中间件中实现 服务网格：在入口控制器级别配置 标准 Docker 镜像：使用带有预设头的安全基础镜像 移除或保护： Server 头：隐藏服务器版本信息 X-Powered-By：移除技术栈信息 风险：缺失或配置错误的安全头可能导致各种安全漏洞，例如克: 由于缺少内容安全策略（CSP）导致的跨站脚本（XSS）攻击 由于缺少 X-Frame-Options 导致的点击劫持攻击 通过服务器头信息泄露导致的信息泄露 由于缺少 HSTS 导致的 SSL/TLS 降级攻击 由于缺少安全头导致的跨站脚本和注入攻击 遵循以下框架： * OWASP 应用安全验证标准（Application Security Verification Standard）第 2 级 * OWASP 移动应用安全验证标准（Mobile Application Security Verification Standard）第 2 级 实现 95%-100% 的建议内容。风险：使用不安全的应用程序可能导致应用程序被入侵。这可能导致数据被完全窃取或数据被篡改。遵循以下框架，如 *OWASP 应用程序安全验证标准第3级* 和 *OWASP 移动应用程序安全验证标准*，实施95%-100%的建议。风险：使用不安全的应用程序可能导致应用程序被入侵。这可能导致完全的数据被盗或数据被篡改。标准：遵循如 OWASP 应用安全验证标准第 3 级和 OWASP 移动应用安全验证标准等框架，实施 95%-100% 的建议。

版本工件以识别已部署的功能和问题。这包括应用程序和基础设施代码、Jenkins 配置、容器和虚拟机镜像。风险：部署未跟踪的工件。定义源代码管理系统策略（例如，分支保护规则、至少一人的强制代码审查等）。）以确保对关键分支的更改只能在定义的条件下进行。这些策略可以在存储库级别或组织级别实施，具体取决于源代码管理系统。风险：对关键分支（如 main 或 master）的故意或意外修改。在版本控制平台上强制阻止强制推送。风险：滥用强制推送可能导致工作丢失。它可能在没有警告的情况下覆盖远程分支，可能会删除团队成员的重要贡献。这可能会破坏协作、造成数据丢失，并在开发过程中产生混乱。绕过拉取请求流程可能会移除重要的代码审查环节。这增加了将低质量或有缺陷的代码合并到主分支的风险，可能会在代码库中引入错误。实施一项政策：在拉取请求被批准后所做的任何提交将自动撤销该批准，从而需要进行新的审查和重新批准流程。风险：在关键分支（如 main 或 master）中，可能通过批准后提交代码的方式进行有意或无意的更改。在继续之前，强制执行与安全相关的指定状态检查，例如成功的构建或静态应用程序安全测试。风险：组织有可能将损坏的构建、质量问题和安全漏洞引入其代码库中。gitignore 文件有助于防止意外提交机密、调试信息或特定工作站的数据 风险：机密、调试信息或特定工作站数据的意外泄露 在 IDE 中集成静态代码分析工具。风险：不安全或难以维护的代码库。标准：对版本工件进行管理，以便识别已部署的功能和问题。这包括应用程序和基础设施代码、Jenkins 配置、容器和虚拟机镜像。

版本工件以识别已部署的功能和问题。这包括应用程序和基础设施代码、Jenkins 配置、容器和虚拟机镜像。风险：部署未跟踪的工件。定义源代码管理系统策略（例如，分支保护规则、至少一人的强制代码审查等）。）以确保对关键分支的更改只能在定义的条件下进行。这些策略可以在存储库级别或组织级别实施，具体取决于源代码管理系统。风险：对关键分支（如 main 或 master）的故意或意外修改。在版本控制平台上强制阻止强制推送。风险：强制推送的误用可能导致工作丢失。它可能在没有警告的情况下覆盖远程分支，可能会删除团队成员的重要贡献。这可能会破坏协作、造成数据丢失，并在开发过程中产生混乱。绕过拉取请求流程可能会移除重要的代码审查环节。这增加了将低质量或有缺陷的代码合并到主分支的风险，可能会在代码库中引入错误。实施一项政策：在拉取请求被批准后所做的任何提交都会自动撤销该批准，从而需要进行新的审查和重新批准流程。风险：在关键分支（如 main 或 master）中，可能通过批准后提交代码的方式造成有意或无意的更改。在继续之前，强制执行与安全相关的特定状态检查，例如成功的构建或静态应用程序安全测试。风险：组织有可能将损坏的构建、质量问题和安全漏洞引入其代码库中。gitignore 文件有助于防止意外提交秘密信息、调试信息或特定工作站的数据 风险：秘密信息、调试信息或特定工作站数据的意外泄露 在 IDE 中集成静态代码分析工具。风险：不安全或不可维护的代码库。标准：定义源代码管理系统策略（例如：分支保护规则、强制代码审查等））以确保对关键分支的更改只能在定义的条件下进行。这些策略可以在仓库级别或组织级别实施，具体取决于源代码管理系统。

版本工件以识别已部署的功能和问题。这包括应用程序和基础设施代码、Jenkins 配置、容器和虚拟机镜像。风险：部署未跟踪的工件。定义源代码管理系统策略（例如，分支保护规则、至少一人的强制代码审查等）。）以确保对关键分支的更改只能在定义的条件下进行。这些策略可以在存储库级别或组织级别实施，具体取决于源代码管理系统。风险：对关键分支（如 main 或 master）的故意或意外修改。在版本控制平台上强制阻止强制推送。风险：强制推送的误用可能导致工作丢失。它可能在没有警告的情况下覆盖远程分支，可能会删除团队成员的重要贡献。这可能会破坏协作、造成数据丢失，并在开发过程中产生混乱。绕过拉取请求流程可能会移除重要的代码审查环节。这增加了将低质量或有缺陷的代码合并到主分支的风险，可能会在代码库中引入错误。实施一项政策：在拉取请求被批准后所做的任何提交将自动撤销该批准，从而需要进行新的审查和重新批准流程。风险：在关键分支（如 main 或 master）中，可能通过批准后提交代码的方式进行有意或无意的更改。在继续之前，强制执行与安全相关的指定状态检查，例如成功的构建或静态应用程序安全测试。风险：组织有可能将损坏的构建、质量问题和安全漏洞引入其代码库中。gitignore 文件有助于防止秘密、调试信息或特定工作站数据的意外提交 风险：秘密、调试信息或特定工作站数据的意外泄露 在 IDE 中集成静态代码分析工具。风险：不安全或难以维护的代码库。标准：要求在版本控制平台上阻止强制推送。

版本工件以识别已部署的功能和问题。这包括应用程序和基础设施代码、Jenkins 配置、容器和虚拟机镜像。风险：部署未跟踪的工件。定义源代码管理系统策略（例如，分支保护规则、至少一人的强制代码审查等）。）以确保对关键分支的更改只能在定义的条件下进行。这些策略可以在存储库级别或组织级别实施，具体取决于源代码管理系统。风险：对关键分支（如 main 或 master）的故意或意外修改。在版本控制平台上强制阻止强制推送。风险：滥用强制推送可能导致工作丢失。它可能在没有警告的情况下覆盖远程分支，可能会删除团队成员的重要贡献。这可能会破坏协作、造成数据丢失，并在开发过程中产生混乱。绕过拉取请求流程可能会移除重要的代码审查环节。这增加了将低质量或有缺陷的代码合并到主分支的风险，可能会在代码库中引入错误。实施一项政策：在拉取请求被批准后所做的任何提交将自动撤销该批准，从而需要进行新的审查和重新批准流程。风险：在关键分支（如 main 或 master）中，可能通过批准后提交代码的方式进行有意或无意的更改。在继续之前，强制执行与安全相关的指定状态检查，例如成功的构建或静态应用程序安全测试。风险：组织有可能将损坏的构建、质量问题和安全漏洞引入其代码库中。gitignore 文件有助于防止意外提交秘密、调试或工作站特定的数据 风险：意外泄露秘密、调试或工作站特定的数据 在 IDE 中集成静态代码分析工具。风险：代码库不安全或难以维护。标准：实施一项政策，即在拉取请求被批准后进行的任何提交都会自动撤销该批准，需要重新审核和再次批准。

版本工件以识别已部署的功能和问题。这包括应用程序和基础设施代码、Jenkins 配置、容器和虚拟机镜像。风险：部署未跟踪的工件。定义源代码管理系统策略（例如，分支保护规则、至少一人的强制代码审查等）。）以确保对关键分支的更改只能在定义的条件下进行。这些策略可以在存储库级别或组织级别实施，具体取决于源代码管理系统。风险：对关键分支（如 main 或 master）的故意或意外修改。在版本控制平台上强制阻止强制推送。风险：强制推送的误用可能导致工作丢失。它可能在没有警告的情况下覆盖远程分支，可能会删除团队成员的重要贡献。这可能会破坏协作、造成数据丢失，并在开发过程中产生混乱。绕过拉取请求流程可能会移除重要的代码审查环节。这增加了将低质量或有缺陷的代码合并到主分支的风险，可能会在代码库中引入错误。实施一项政策：在拉取请求被批准后所做的任何提交将自动撤销该批准，从而需要进行新的审查和重新批准流程。风险：在关键分支（如 main 或 master）中，可能通过批准后提交代码的方式进行有意或无意的更改。在继续之前，强制执行与安全相关的特定状态检查，例如成功的构建或静态应用程序安全测试。风险：组织有可能将损坏的构建、质量问题和安全漏洞引入其代码库中。gitignore 文件有助于防止意外提交机密信息、调试文件或特定工作站的数据 风险：机密信息、调试文件或特定工作站数据的意外泄露 在 IDE 中集成静态代码分析工具。风险：代码库不安全或难以维护。标准：在继续之前，必须通过与安全相关的指定状态检查，例如成功的构建或静态应用安全测试。

版本工件以识别已部署的功能和问题。这包括应用程序和基础设施代码、Jenkins 配置、容器和虚拟机镜像。风险：部署未跟踪的工件。定义源代码管理系统策略（例如，分支保护规则、至少一人的强制代码审查等）。）以确保对关键分支的更改只能在定义的条件下进行。这些策略可以在存储库级别或组织级别实施，具体取决于源代码管理系统。风险：对关键分支（如 main 或 master）的故意或意外修改。在版本控制平台上强制阻止强制推送。风险：滥用强制推送可能导致工作丢失。它可能在没有警告的情况下覆盖远程分支，可能会删除团队成员的重要贡献。这可能会破坏协作、造成数据丢失，并在开发过程中产生混乱。绕过拉取请求流程可能会移除重要的代码审查环节。这增加了将低质量或有缺陷的代码合并到主分支的风险，可能会在代码库中引入错误。实施一项政策：在拉取请求被批准后所做的任何提交将自动撤销该批准，从而需要进行新的审查和重新批准流程。风险：在关键分支（如 main 或 master）中，可能通过批准后提交代码的方式进行有意或无意的更改。在继续之前，强制执行与安全相关的指定状态检查，例如成功的构建或静态应用程序安全测试。风险：组织有可能将损坏的构建、质量问题和安全漏洞引入其代码库中。.gitignore 文件有助于防止意外提交机密信息、调试信息或特定工作站的数据 风险：机密信息、调试信息或特定工作站数据的意外泄露 在 IDE 中集成静态代码分析工具。风险：代码库不安全或难以维护。标准：.gitignore 文件有助于防止意外提交机密信息、调试信息或特定工作站的数据

版本工件以识别已部署的功能和问题。这包括应用程序和基础设施代码、Jenkins 配置、容器和虚拟机镜像。风险：部署未跟踪的工件。定义源代码管理系统策略（例如，分支保护规则、至少一人的强制代码审查等）。确保对关键分支的更改只能在特定条件下进行。这些策略可以在仓库级别或组织级别实施，具体取决于源代码管理系统。 风险：在关键分支（如 main 或 master）中进行故意或意外的更改。 在版本控制平台上强制阻止强制推送。 风险：滥用强制推送可能导致工作丢失。它可能在没有警告的情况下覆盖远程分支，可能会删除团队成员的重要贡献。这可能会破坏协作、造成数据丢失，并在开发过程中产生混乱。绕过拉取请求流程可能会移除重要的代码审查环节。这增加了将低质量或有缺陷的代码合并到主分支的风险，可能会在代码库中引入错误。实施一项政策：在拉取请求被批准后所做的任何提交都会自动撤销该批准，从而需要进行新的审查和重新批准流程。风险：在关键分支（如 main 或 master）中，可能通过批准后提交代码的方式进行有意或无意的更改。在继续之前，强制执行与安全相关的特定状态检查，例如成功的构建或静态应用程序安全测试。风险：组织有可能将损坏的构建、质量问题和安全漏洞引入其代码库中。gitignore 文件有助于防止意外提交机密、调试信息或工作站特定的数据 风险：机密、调试信息或工作站特定数据的意外泄露 在 IDE 中集成静态代码分析工具。风险：代码库不安全或难以维护。标准：在 IDE 中集成静态代码分析工具。

对所有系统和应用程序上的特权账户实施两因素或多因素身份验证。风险：单因素身份验证更容易受到暴力破解攻击，安全性较低。所有内部系统都使用简单身份验证。风险：攻击者可能获取对内部系统和应用程序接口的访问权限。通过在传输中的流量边缘使用加密，几乎不可能，或至少更难窃取在组织外部的信息或凭证。建议使用像 HTTPS 这样的标准安全协议。风险：恶意行为者可能进行中间人攻击并窃取机密信息（例如认证因素如密码）。应用程序运行在专用且隔离的虚拟化环境中。风险：通过服务器上某个服务的漏洞，攻击者可能访问同一服务器上运行的其他服务。使用自动定期备份。部署前的备份有助于在测试备份恢复过程的同时促进部署。风险：如果在部署过程中出现错误，您可能希望部署旧版本。然而，由于数据库的更改，这通常不可行。应根据最佳实践加固环境。应考虑采用加固实践中的第1级和部分第2级，例如《CIS Kubernetes 安全基准》。风险：使用集群环境的默认配置会带来潜在风险。虚拟环境之间的通信是受控和规范的。风险：在默认设置下，虚拟环境能够访问网络堆栈上的其他虚拟环境。通过使用虚拟机，通常可以连接到其他虚拟机。通过使用 Docker，默认使用一个网桥，这样一个主机上的所有容器都可以相互通信。所有账户在所有（重要）系统和应用程序上采用双因素或多因素认证。风险：单因素认证更容易受到暴力破解攻击，被认为安全性较低。使用专门用于安全活动的独立账户。风险：在云提供商的同一账户中同时进行安全审计和管理基础设施及应用程序，可能会导致恶意管理员（或接管管理员账户的威胁行为者）篡改审计日志等证据。通过使用静态加密，可以使读取信息变得不可能，或者至少更困难。风险：恶意行为者可能能够访问数据并读取信息，例如。来自物理硬盘。使用类似测试和生产的环境。风险：由于缺少测试环境，安全测试未定期运行。所有虚拟环境都对硬盘、内存和 CPU 使用资源限制。风险：对某一服务的拒绝服务（由攻击者内部发起或由于漏洞无意触发）会影响其他服务。拥有白名单并明确允许出站流量可以阻止未经授权的数据泄漏。风险：受损的基础设施组件可能尝试发送被窃取的数据。IT 系统中的冗余措施。风险：由于组件故障，IT 系统的可用性可能会受到影响。系统通过代码进行配置。可以提供完整的环境。此外，像 Jenkins 2 这样的软件也可以通过代码进行设置和配置。代码应存储在版本控制系统中。风险：系统中无法跟踪更改可能导致配置错误。此外，这可能导致未经授权的更改。例如 Jenkins。系统调用受到限制。风险：系统事件（系统调用）可能导致权限提升。使用（基于角色的）访问控制有助于将系统访问限制在授权用户范围内。风险：每个人都能够未经授权访问系统上的信息或在系统上未经授权修改信息。通过在内部使用加密，例如在集群内部，可以使窃取凭证变得不可能或至少更困难。风险：在传输中的网络组织内部的恶意行为者可能能够执行中间人攻击并嗅探机密信息（例如认证因素，如密码）。 组件加固非常重要，特别是那些其他团队依赖的镜像。加固应在操作系统及其内部服务上进行（例如 Nginx 或 Java 应用）。风险：组件（镜像、库、应用程序）未加固。首先以监控状态启动 WAF，以了解流量和威胁。根据收集到的情报逐步执行阻断操作，确保对合法流量的干扰最小化。风险：漏洞输入例如利用程序可能通过多个入口渗入应用程序，构成重大安全威胁。根据最佳实践加固环境。应考虑按照加固实践（如“CIS Kubernetes 安全基准”）进行第 2 级以及部分第 3 级的加固。风险：在集群环境中使用默认配置会带来潜在风险。使用基础设施即代码有助于创建接近生产的环境。开发人员需要接受培训以搭建本地开发环境。此外，应能够创建类似生产环境的测试数据。为了遵守数据保护法，个人身份信息通常会被匿名化。风险：如果生产环境中发生错误，开发人员需要能够在本地开发环境中创建一个接近生产环境的环境。系统的随机定期关闭可以确保没有人对系统进行手动更改。风险：由于系统上的手动更改，它们不再可替换。如果发生崩溃，可能会导致计划中的冗余系统不可用。此外，手动更改很难重现。最初保持 WAF 在警报模式，以确保全面了解潜在威胁。在中等配置下，WAF 设置经过优化以在威胁检测上更精确，更加注重安全性，同时不会对合法流量产生显著影响。风险：来自恶意输入的威胁仍然很高，利用程序可能试图利用应用程序各个入口点存在的任何漏洞。微服务架构有助于拥有更小的组件，这些组件更容易进行测试。风险：单体应用程序难以测试。高级 WAF 设置旨在确保所有数据格式正确，并自动拒绝任何多余的输入参数。它包括用于检测异常的机器学习算法、用于实时流量分析的自定义规则，以及与现有安全基础设施的无缝集成，以适应不断变化的威胁环境。风险：复杂威胁的存在需要一个强有力的防御策略，对应用程序输入进行严格审查，以防止安全漏洞，包括高级持续性威胁和零日漏洞。标准：系统和应用程序上所有特权账户都应启用两步或多重身份验证。

对所有系统和应用程序上的特权账户实施两因素或多因素身份验证。风险：单因素身份验证更容易受到暴力破解攻击，安全性较低。所有内部系统都使用简单身份验证。风险：攻击者可能获取对内部系统和应用程序接口的访问权限。通过在传输中的流量边缘使用加密，外部人员几乎不可能，或者至少更难窃取组织外部的凭据或信息。建议使用标准安全协议如 HTTPS。风险：恶意行为者可能进行中间人攻击并窃取机密信息（例如身份验证因素，如密码）。应用程序运行在专用的隔离虚拟环境中。风险：通过服务器上某个服务的漏洞，攻击者可以访问运行在同一服务器上的其他服务。使用自动定期备份。部署前进行备份可以帮助在测试备份恢复过程的同时促进部署。风险：如果在部署过程中出现错误，您可能想要部署旧版本。然而，由于数据库的更改，这通常不可行。应根据最佳实践加固环境，应考虑采用加固实践中的第1级和部分第2级，例如《CIS Kubernetes 安全基准》。风险：使用集群环境的默认配置会带来潜在风险。虚拟环境之间的通信是受控和规范的。风险：在默认设置下，虚拟环境能够访问网络堆栈上的其他虚拟环境。通过使用虚拟机，通常可以连接到其他虚拟机。通过使用 Docker，默认使用一个网桥，因此同一主机上的所有容器可以相互通信。所有账户在所有（重要）系统和应用程序上采用双因素或多因素认证。风险：单因素认证更容易受到暴力破解攻击，被认为安全性较低。使用专门用于安全活动的独立账户。风险：在云提供商的同一账户中进行基础设施和应用程序的安全审计，可能导致恶意管理员（或接管管理员账户的威胁行为者）篡改证据，如审计日志。通过使用静态加密，读取信息是不可能的，或者至少会更困难。风险：恶意行为者可能能够访问数据并读取信息，例如。来自物理硬盘。使用类似测试和生产的环境。风险：由于缺少测试环境，安全测试未定期运行。所有虚拟环境都对硬盘、内存和 CPU 使用资源限制。风险：对某一服务的拒绝服务（由攻击者内部发起或由于漏洞无意触发）会影响其他服务。拥有白名单并明确允许出站流量可以阻止未经授权的数据泄漏。风险：受损的基础设施组件可能尝试发送被盗数据。IT 系统中的冗余。风险：由于组件故障，IT 系统的可用性可能会受到影响。系统通过代码进行设置。可以配置完整的环境。此外，像 Jenkins 2 这样的软件也可以通过代码进行设置和配置。代码应存储在版本控制系统中。风险：系统中无法跟踪更改可能导致配置错误。此外，这可能导致未经授权的更改。例如 Jenkins。系统调用受到限制。风险：系统事件（系统调用）可能导致权限提升。使用（基于角色的）访问控制有助于将系统访问限制在授权用户范围内。风险：每个人都能够未经授权访问系统上的信息或修改系统上的信息。通过在内部使用加密，例如在集群内部，可以使窃取凭证变得不可能或至少更加困难。风险：在传输中的网络组织内部的恶意行为者可能能够执行中间人攻击并嗅探机密信息（例如认证因素，如密码）。 组件加固非常重要，特别是那些其他团队依赖的镜像。加固应在操作系统及其内部服务上进行（例如 Nginx 或 Java 应用）。风险：组件（镜像、库、应用程序）未加固。首先以监控状态启动 WAF，以了解流量和威胁。根据收集到的情报逐步执行阻断操作，确保对合法流量的干扰最小化。风险：漏洞输入例如利用程序可能通过多个入口渗入应用程序，构成重大安全威胁。根据最佳实践加固环境。应考虑按照加固实践（如“CIS Kubernetes 安全基准”）进行第 2 级以及部分第 3 级的加固。风险：在集群环境中使用默认配置会带来潜在风险。使用基础设施即代码有助于创建接近生产的环境。开发人员需要接受培训以搭建本地开发环境。此外，应能够创建类似生产环境的测试数据。为了遵守数据保护法，个人身份信息通常会被匿名化。风险：如果生产环境中发生错误，开发人员需要能够在本地开发环境中创建一个接近生产环境的环境。系统的随机定期关闭可以确保没有人对系统进行手动更改。风险：由于系统上的手动更改，它们不再可替换。如果发生崩溃，可能会导致计划中的冗余系统不可用。此外，手动更改很难重现。最初保持 WAF 在警报模式，以确保全面了解潜在威胁。在中等配置下，WAF 设置经过优化以在威胁检测上更精确，更加注重安全性，同时不会对合法流量产生显著影响。风险：来自恶意输入的威胁仍然很高，利用程序可能试图利用应用程序各个入口点存在的任何漏洞。微服务架构有助于拥有更小的组件，这些组件更容易进行测试。风险：单体应用程序难以测试。高级 WAF 设置旨在确保所有数据格式正确，并自动拒绝任何多余的输入参数。它包括用于检测异常的机器学习算法、用于实时流量分析的自定义规则，以及与现有安全基础设施的无缝集成，以适应不断变化的威胁环境。风险：复杂威胁的存在要求采用强有力的防御策略，对应用程序输入进行仔细检查，以防安全漏洞，包括高级持续性威胁和零日漏洞。标准：所有内部系统均使用简单身份验证

对所有系统和应用程序上的特权账户实施两因素或多因素身份验证。风险：单因素身份验证更容易受到暴力破解攻击，被认为安全性较低。所有内部系统都使用简单身份验证。风险：攻击者可能获得对内部系统和应用程序接口的访问权限。通过在传输中的流量边缘使用加密，几乎不可能，或至少更难窃取在组织外部的信息或凭证。建议使用像 HTTPS 这样的标准安全协议。风险：恶意行为者可能进行中间人攻击并窃取机密信息（例如认证因素如密码）。应用程序运行在专用的隔离虚拟环境中。风险：通过服务器上某个服务的漏洞，攻击者可以访问运行在同一服务器上的其他服务。使用自动定期备份。部署前进行备份可以在测试备份恢复流程的同时帮助简化部署。风险：如果在部署过程中出现错误，您可能想要部署旧版本。然而，由于数据库的更改，这通常不可行。应根据最佳实践加固环境，应考虑采用加固实践中的第1级和部分第2级，例如《CIS Kubernetes 安全基准》。风险：使用集群环境的默认配置会带来潜在风险。虚拟环境之间的通信是受控和规范的。风险：在默认设置下，虚拟环境能够访问网络堆栈上的其他虚拟环境。通过使用虚拟机，通常可以连接到其他虚拟机。通过使用 Docker，默认使用一个网桥，这样一个主机上的所有容器都可以相互通信。所有账户在所有（重要）系统和应用程序上采用双因素或多因素认证。风险：单因素认证更容易受到暴力破解攻击，被认为安全性较低。使用专门用于安全活动的独立账户。风险：在云提供商的同一账户中同时进行安全审计和管理基础设施及应用程序，可能会导致恶意管理员（或接管管理员账户的威胁行为者）篡改审计日志等证据。通过使用静态加密，可以使读取信息变得不可能，或者至少更困难。风险：恶意行为者可能能够访问数据并读取信息，例如。来自物理硬盘。使用类似测试和生产的环境。风险：由于缺少测试环境，安全测试未定期运行。所有虚拟环境都对硬盘、内存和 CPU 使用资源限制。风险：对某一服务的拒绝服务（由攻击者内部发起或由于漏洞无意触发）会影响其他服务。拥有白名单并明确允许出站流量可以阻止未经授权的数据泄漏。风险：受损的基础设施组件可能尝试发送被盗数据。IT 系统中的冗余。风险：由于组件故障，IT 系统的可用性可能会受到影响。系统通过代码进行设置。可以配置完整的环境。此外，像 Jenkins 2 这样的软件也可以通过代码进行设置和配置。代码应存储在版本控制系统中。风险：系统中无法跟踪更改可能导致配置错误。此外，这可能导致未经授权的更改。例如 Jenkins。系统调用受到限制。风险：系统事件（系统调用）可能导致权限提升。使用（基于角色的）访问控制有助于将系统访问限制在授权用户范围内。风险：每个人都能够未经授权访问系统上的信息或未经授权修改系统上的信息。通过在内部使用加密，例如在集群内部，窃取凭证是不可能的，或者至少会更困难。风险：在传输中的网络组织内部的恶意行为者可能能够执行中间人攻击并嗅探机密信息（例如认证因素，如密码）。 组件加固非常重要，特别是那些其他团队依赖的镜像。加固应在操作系统及其内部服务上进行（例如 Nginx 或 Java 应用）。风险：组件（镜像、库、应用程序）未加固。首先以监控状态启动 WAF，以了解流量和威胁。根据收集到的情报逐步执行阻断操作，确保对合法流量的干扰最小化。风险：漏洞输入例如利用程序可能通过多个入口渗入应用程序，构成重大安全威胁。根据最佳实践加固环境。应考虑按照加固实践（如“CIS Kubernetes 安全基准”）进行第 2 级以及部分第 3 级的加固。风险：在集群环境中使用默认配置会带来潜在风险。使用基础设施即代码有助于创建接近生产的环境。开发人员需要接受培训以搭建本地开发环境。此外，应能够创建类似生产环境的测试数据。通常会将个人可识别信息匿名化，以遵守数据保护法。风险：如果生产环境中发生错误，开发人员需要能够在本地开发环境中创建一个接近生产的环境。系统的随机定期关闭可以确保没有人对系统进行手动更改。风险：由于系统上的手动更改，它们不再可替换。如果发生崩溃，可能会导致计划中的冗余系统不可用。此外，手动更改很难重现。最初保持 WAF 在警报模式，以确保全面了解潜在威胁。在中等配置下，WAF 设置经过优化以在威胁检测上更精确，更加注重安全性，同时不会对合法流量产生显著影响。风险：来自恶意输入的威胁仍然很高，利用程序可能试图利用应用程序各个入口点存在的任何漏洞。微服务架构有助于拥有更小的组件，这些组件更容易进行测试。风险：单体应用程序难以测试。高级 WAF 设置旨在确保所有数据格式正确，并自动拒绝任何多余的输入参数。它包括用于检测异常的机器学习算法、用于实时流量分析的自定义规则，以及与现有安全基础设施的无缝集成，以适应不断变化的威胁环境。风险：复杂威胁的存在需要一套强有力的防御策略，对应用程序输入进行仔细检查以防安全漏洞，包括高级持续性威胁和零日漏洞。标准：通过在传输中的流量边缘使用加密，几乎不可能或者至少更难在组织外部窃取凭证。

对系统和应用程序上的所有特权账户实施两因素或多因素身份验证。风险：单因素身份验证更容易受到暴力破解攻击，安全性较低。所有内部系统都使用简单身份验证。风险：攻击者可能获取对内部系统和应用程序接口的访问权限。通过在传输中的流量边缘使用加密，几乎不可能，或至少更难窃取在组织外部的信息或凭证。建议使用像 HTTPS 这样的标准安全协议。风险：恶意行为者可能进行中间人攻击并窃取机密信息（例如认证因素如密码）。应用程序运行在专用的隔离虚拟环境中。风险：通过服务器上某个服务的漏洞，攻击者可以访问运行在同一服务器上的其他服务。使用自动定期备份。部署前进行备份可以帮助在测试备份恢复过程的同时促进部署。风险：如果在部署过程中出现错误，您可能想要部署旧版本。然而，由于数据库的更改，这通常不可行。应根据最佳实践加固环境，应考虑采用加固实践中的第1级和部分第2级，例如《CIS Kubernetes 安全基准》。风险：使用集群环境的默认配置会带来潜在风险。虚拟环境之间的通信是受控和规范的。风险：在默认设置下，虚拟环境能够访问网络堆栈上的其他虚拟环境。通过使用虚拟机，通常可以连接到其他虚拟机。通过使用 Docker，默认使用一个网桥，这样一个主机上的所有容器都可以相互通信。所有账户在所有（重要）系统和应用程序上采用双因素或多因素认证。风险：单因素认证更容易受到暴力破解攻击，被认为安全性较低。使用专门用于安全活动的独立账户。风险：在云提供商的同一账户中同时进行安全审计和管理基础设施及应用程序，可能会导致恶意管理员（或接管管理员账户的威胁行为者）篡改审计日志等证据。通过使用静态加密，可以使读取信息变得不可能，或者至少更困难。风险：恶意行为者可能能够访问数据并读取信息，例如。来自物理硬盘。使用类似测试和生产的环境。风险：由于缺少测试环境，安全测试未定期运行。所有虚拟环境都对硬盘、内存和 CPU 使用资源限制。风险：对某一服务的拒绝服务（由攻击者内部发起或由于漏洞无意触发）会影响其他服务。拥有白名单并明确允许出站流量可以阻止未经授权的数据泄漏。风险：受损的基础设施组件可能尝试发送被盗数据。IT 系统中的冗余。风险：由于组件故障，IT 系统的可用性可能会受到影响。系统通过代码进行设置。可以配置完整的环境。此外，像 Jenkins 2 这样的软件也可以通过代码进行设置和配置。代码应存储在版本控制系统中。风险：系统中无法跟踪更改可能导致配置错误。此外，这可能导致未经授权的更改。例如 Jenkins。系统调用受到限制。风险：系统事件（系统调用）可能导致权限提升。使用（基于角色的）访问控制有助于将系统访问限制在授权用户范围内。风险：每个人都能够未经授权访问系统上的信息或修改系统上的信息。通过在内部使用加密，例如在集群内部，可以使窃取凭证变得不可能或至少更加困难。风险：在交通运输组织内部的恶意行为者可能能够执行中间人攻击并窃取机密信息（例如身份验证因素如密码）。 组件的加固非常重要，特别是那些其他团队依赖的镜像。加固应在操作系统及其内部服务上进行（例如 Nginx 或 Java 应用）。风险：组件（镜像、库、应用程序）未加固。首先以监控状态启动 WAF，以了解流量和威胁。根据收集到的情报逐步执行阻断操作，确保对合法流量的干扰最小化。风险：漏洞输入例如利用程序可能通过多个入口渗入应用程序，构成重大安全威胁。根据最佳实践加固环境。应考虑按照加固实践（如“CIS Kubernetes 安全基准”）进行第 2 级以及部分第 3 级的加固。风险：在集群环境中使用默认配置会带来潜在风险。使用基础设施即代码有助于创建接近生产的环境。开发人员需要接受培训以搭建本地开发环境。此外，应能够创建类似生产环境的测试数据。通常会将个人可识别信息匿名化，以遵守数据保护法。风险：如果生产环境中发生错误，开发人员需要能够在本地开发环境中创建一个接近生产的环境。系统的随机定期关闭可以确保没有人对系统进行手动更改。风险：由于系统上的手动更改，它们不再可替换。如果发生故障，可能会出现计划中的冗余系统不可用的情况。此外，手动更改很难回放。最初保持 WAF 在警报模式，以确保全面了解潜在威胁。在中等配置下，WAF 设置经过优化，可在威胁检测上实现更高的精确度，更加注重安全性，同时不会显著影响合法流量。风险：来自恶意输入的威胁仍然很高，利用程序会试图利用应用程序各个入口点存在的任何漏洞。微服务架构有助于拥有更小的组件，这些组件更容易进行测试。风险：单体应用程序难以测试。高级 WAF 设置旨在确保所有数据格式正确，并自动拒绝任何多余的输入参数。它包括用于检测异常的机器学习算法、用于实时流量分析的自定义规则，以及与现有安全基础设施的无缝集成，以适应不断变化的威胁环境。风险：由于存在复杂的威胁，因此需要一个强有力的防御策略，对应用程序输入进行仔细审查以防止安全漏洞，包括高级持续性威胁和零日漏洞。标准：应用程序在专用且隔离的虚拟化环境中运行。

对系统和应用程序上的所有特权账户实施两因素或多因素身份验证。风险：单因素身份验证更容易受到暴力破解攻击，安全性较低。所有内部系统都使用简单身份验证。风险：攻击者可能获取对内部系统和应用程序接口的访问权限。通过在传输中的流量边缘使用加密，外部人员几乎不可能，或者至少更难窃取组织外部的凭据或信息。建议使用标准的安全协议，如 HTTPS。风险：恶意行为者可能能够执行中间人攻击并窃取机密信息（例如认证因素，如密码）。应用程序运行在专用的隔离虚拟化环境中。风险：通过服务器上某个服务的漏洞，攻击者可能访问同一服务器上运行的其他服务。进行自动定期备份是常用做法。部署前进行备份可以在测试备份恢复过程的同时，帮助简化部署过程。风险：如果在部署过程中出现错误，您可能想要部署旧版本。然而，由于数据库的更改，这通常不可行。应根据最佳实践加固环境，应考虑采用加固实践中的第1级和部分第2级，例如《CIS Kubernetes 安全基准》。风险：使用集群环境的默认配置会带来潜在风险。虚拟环境之间的通信是受控和规范的。风险：在默认设置下，虚拟环境能够访问网络堆栈上的其他虚拟环境。通过使用虚拟机，通常可以连接到其他虚拟机。通过使用 Docker，默认使用一个网桥，这样一个主机上的所有容器都可以相互通信。所有账户在所有（重要）系统和应用程序上采用双因素或多因素认证。风险：单因素认证更容易受到暴力破解攻击，被认为安全性较低。使用专门用于安全活动的独立账户。风险：在云提供商的同一账户中同时进行安全审计和管理基础设施及应用程序，可能会导致恶意管理员（或接管管理员账户的威胁行为者）篡改审计日志等证据。通过使用静态加密，可以使读取信息变得不可能，或者至少更困难。风险：恶意行为者可能能够访问数据并读取信息，例如。来自物理硬盘。使用类似测试和生产的环境。风险：由于缺少测试环境，安全测试未定期运行。所有虚拟环境都对硬盘、内存和 CPU 使用资源限制。风险：对某一服务的拒绝服务（由攻击者内部发起或由于错误无意间产生）会影响其他服务。拥有白名单并明确允许出站流量可以阻止未经授权的数据泄漏。风险：受损的基础设施组件可能尝试发送被盗数据。IT 系统中的冗余。风险：由于组件故障，IT 系统的可用性可能会受到影响。系统通过代码进行设置。可以配置完整的环境。此外，像 Jenkins 2 这样的软件也可以通过代码进行设置和配置。代码应存储在版本控制系统中。风险：系统中无法跟踪更改可能导致配置错误。此外，这可能导致未经授权的更改。例如 Jenkins。系统调用受到限制。风险：系统事件（系统调用）可能导致权限提升。使用（基于角色的）访问控制有助于将系统访问限制在授权用户范围内。风险：每个人都能够未经授权访问系统上的信息或修改系统上的信息。通过在内部使用加密，例如在集群内部，可以使窃取凭证变得不可能或至少更加困难。风险：在传输中的网络组织内部的恶意行为者可能能够执行中间人攻击并嗅探机密信息（例如认证因素，如密码）。 组件加固非常重要，特别是那些其他团队依赖的镜像。加固应在操作系统及其内部服务上进行（例如 Nginx 或 Java 应用）。风险：组件（镜像、库、应用程序）未加固。首先以监控状态启动 WAF，以了解流量和威胁。根据收集到的情报逐步执行阻断操作，确保对合法流量的干扰最小化。风险：漏洞输入例如利用程序可能通过多个入口渗入应用程序，构成重大安全威胁。根据最佳实践加固环境。应考虑按照加固实践（如“CIS Kubernetes 安全基准”）进行第 2 级以及部分第 3 级的加固。风险：在集群环境中使用默认配置会带来潜在风险。使用基础设施即代码有助于创建接近生产的环境。开发人员需要接受培训以搭建本地开发环境。此外，应能够创建类似生产环境的测试数据。为了遵守数据保护法，个人身份信息通常会被匿名化。风险：如果生产环境中发生错误，开发人员需要能够在本地开发环境中创建一个接近生产环境的环境。系统的随机定期关闭可以确保没有人对系统进行手动更改。风险：由于系统上的手动更改，它们不再可替换。如果发生崩溃，可能会导致计划中的冗余系统不可用。此外，手动更改很难重现。最初保持 WAF 在警报模式，以确保全面了解潜在威胁。在中等配置下，WAF 设置经过优化以提高威胁检测的精度，更加注重安全性，同时不会显著影响合法流量。风险：来自恶意输入的威胁仍然很高，利用各种入口点可能存在的漏洞进行攻击的风险依然存在。微服务架构有助于拥有更小的组件，这些组件更容易进行测试。风险：单体应用程序难以测试。高级 WAF 设置旨在确保所有数据格式正确，并自动拒绝任何多余的输入参数。它包括用于检测异常的机器学习算法、用于实时流量分析的自定义规则，以及与现有安全基础设施的无缝集成，以适应不断变化的威胁环境。风险：复杂威胁的存在需要强有力的防御策略，在这种策略下，应用输入必须被仔细检查以防安全漏洞，包括高级持续性威胁和零日漏洞。 标准：使用自动定期备份。部署前进行备份可以在测试备份恢复过程的同时，帮助简化部署过程。

对系统和应用程序上的所有特权账户实施两因素或多因素身份验证。风险：单因素身份验证更容易受到暴力破解攻击，安全性较低。所有内部系统都使用简单身份验证。风险：攻击者可能获取对内部系统和应用程序接口的访问权限。通过在传输中的流量边缘使用加密，外部人员几乎不可能，或者至少更难窃取组织外部的凭据或信息。建议使用标准的安全协议，例如 HTTPS。风险：恶意行为者可能能够执行中间人攻击并窃取机密信息（例如认证因素，如密码）。应用程序运行在专用的隔离虚拟环境中。风险：通过服务器上某个服务的漏洞，攻击者可以访问运行在同一服务器上的其他服务。使用自动定期备份。部署前进行备份可以帮助在测试备份恢复过程的同时促进部署。风险：如果在部署过程中出现错误，您可能想要部署旧版本。然而，由于数据库的更改，这通常不可行。应根据最佳实践加固环境，应考虑采用加固实践中的第1级和部分第2级，例如《CIS Kubernetes 安全基准》。风险：使用集群环境的默认配置会带来潜在风险。虚拟环境之间的通信是受控和规范的。风险：在默认设置下，虚拟环境能够访问网络堆栈上的其他虚拟环境。通过使用虚拟机，通常可以连接到其他虚拟机。通过使用 Docker，默认使用一个网桥，这样一个主机上的所有容器都可以相互通信。所有账户在所有（重要）系统和应用程序上采用双因素或多因素认证。风险：单因素认证更容易受到暴力破解攻击，被认为安全性较低。使用专门用于安全活动的独立账户。风险：在云提供商的同一账户中同时进行安全审计和管理基础设施及应用程序，可能会导致恶意管理员（或接管管理员账户的威胁行为者）篡改审计日志等证据。通过使用静态加密，可以使读取信息变得不可能，或者至少更困难。风险：恶意行为者可能能够访问数据并读取信息，例如。来自物理硬盘。使用类似测试和生产的环境。风险：由于缺少测试环境，安全测试未定期运行。所有虚拟环境都对硬盘、内存和 CPU 使用资源限制。风险：对某一服务的拒绝服务（由攻击者内部发起或由于漏洞无意触发）会影响其他服务。拥有白名单并明确允许出站流量可以阻止未经授权的数据泄漏。风险：受损的基础设施组件可能尝试发送被盗数据。IT 系统中的冗余。风险：由于组件故障，IT 系统的可用性可能会受到影响。系统通过代码进行设置。可以配置完整的环境。此外，像 Jenkins 2 这样的软件也可以通过代码进行设置和配置。代码应存储在版本控制系统中。风险：系统中无法跟踪更改可能导致配置错误。此外，这可能导致未经授权的更改。例如 Jenkins。系统调用受到限制。风险：系统事件（系统调用）可能导致权限提升。使用（基于角色的）访问控制有助于将系统访问限制在授权用户范围内。风险：每个人都能够未经授权访问系统上的信息或修改系统上的信息。通过在内部使用加密，例如在集群内部，可以使窃取凭证变得不可能或至少更加困难。风险：在传输中的网络组织内部的恶意行为者可能能够执行中间人攻击并嗅探机密信息（例如认证因素，如密码）。 组件加固非常重要，特别是那些其他团队依赖的镜像。加固应在操作系统及其内部服务上进行（例如 Nginx 或 Java 应用）。风险：组件（镜像、库、应用程序）未加固。首先以监控状态启动 WAF，以了解流量和威胁。根据收集到的情报逐步执行阻断操作，确保对合法流量的干扰最小化。风险：漏洞输入例如利用程序可能通过多个入口渗入应用程序，构成重大安全威胁。根据最佳实践加固环境。应考虑按照加固实践（如“CIS Kubernetes 安全基准”）进行第 2 级以及部分第 3 级的加固。风险：在集群环境中使用默认配置会带来潜在风险。使用基础设施即代码有助于创建接近生产的环境。开发人员需要接受培训以搭建本地开发环境。此外，应能够创建类似生产环境的测试数据。为了遵守数据保护法，个人身份信息通常会被匿名化。风险：如果生产环境中发生错误，开发人员需要能够在本地开发环境中创建一个接近生产环境的环境。系统的随机定期关闭可以确保没有人对系统进行手动更改。风险：由于系统上的手动更改，它们不再可替换。如果发生崩溃，可能会导致计划中的冗余系统不可用。此外，手动更改很难重现。最初保持 WAF 在警报模式，以确保全面了解潜在威胁。在中等配置下，WAF 设置经过优化以在威胁检测上更精确，更加注重安全性，同时不会对合法流量产生显著影响。风险：来自恶意输入的威胁仍然很高，利用程序可能试图利用应用程序各个入口点存在的任何漏洞。微服务架构有助于拥有更小的组件，这些组件更容易进行测试。风险：单体应用程序难以测试。高级 WAF 设置旨在确保所有数据格式正确，并自动拒绝任何多余的输入参数。它包括用于检测异常的机器学习算法、用于实时流量分析的自定义规则，以及与现有安全基础设施的无缝集成，以适应不断变化的威胁环境。风险：由于存在复杂威胁，因此需要强有力的防御策略，对应用程序输入进行严格审查，以防止安全漏洞，包括高级持续性威胁和零日漏洞。标准：根据最佳实践加固环境。应考虑从加固实践中采用第一级和部分第二级，如《CIS Kubernetes 安全基准》。

对系统和应用程序上的所有特权账户实施两因素或多因素身份验证。风险：单因素身份验证更容易受到暴力破解攻击，安全性较低。所有内部系统都使用简单身份验证。风险：攻击者可能获取对内部系统和应用程序接口的访问权限。通过在传输中的流量边缘使用加密，外部人员几乎不可能，或者至少更难窃取组织外部的凭据或信息。建议使用标准安全协议如 HTTPS。风险：恶意行为者可能进行中间人攻击并窃取机密信息（例如身份验证因素，如密码）。应用程序运行在专用的隔离虚拟环境中。风险：通过服务器上某个服务的漏洞，攻击者可以访问运行在同一服务器上的其他服务。使用自动定期备份。部署前进行备份可以帮助在测试备份恢复过程的同时促进部署。风险：如果在部署过程中出现错误，您可能想要部署旧版本。然而，由于数据库的更改，这通常不可行。应根据最佳实践加固环境，应考虑采用加固实践中的第1级和部分第2级，例如《CIS Kubernetes 安全基准》。风险：使用集群环境的默认配置会带来潜在风险。虚拟环境之间的通信是受控和规范的。风险：在默认设置下，虚拟环境能够访问网络堆栈上的其他虚拟环境。通过使用虚拟机，通常可以连接到其他虚拟机。通过使用 Docker，默认使用一个网桥，这样一个主机上的所有容器都可以相互通信。所有账户在所有（重要）系统和应用程序上采用双因素或多因素认证。风险：单因素认证更容易受到暴力破解攻击，被认为安全性较低。使用专门用于安全活动的独立账户。风险：在云提供商的同一账户中同时进行安全审计和管理基础设施及应用程序，可能会导致恶意管理员（或接管管理员账户的威胁行为者）篡改审计日志等证据。通过使用静态加密，可以使读取信息变得不可能，或者至少更困难。风险：恶意行为者可能能够访问数据并读取信息，例如。来自物理硬盘。使用类似测试和生产的环境。风险：由于缺少测试环境，安全测试未定期运行。所有虚拟环境都对硬盘、内存和 CPU 使用资源限制。风险：对某一服务的拒绝服务（由攻击者内部发起或由于漏洞无意触发）会影响其他服务。拥有白名单并明确允许出站流量可以阻止未经授权的数据泄漏。风险：受损的基础设施组件可能尝试发送被盗数据。IT 系统中的冗余。风险：由于组件故障，IT 系统的可用性可能会受到影响。系统通过代码进行设置。可以配置完整的环境。此外，像 Jenkins 2 这样的软件也可以通过代码进行设置和配置。代码应存储在版本控制系统中。风险：系统中无法跟踪更改可能导致配置错误。此外，这可能导致未经授权的更改。例如 Jenkins。系统调用受到限制。风险：系统事件（系统调用）可能导致权限提升。使用（基于角色的）访问控制有助于将系统访问限制在授权用户范围内。风险：每个人都能够未经授权访问系统上的信息或在系统上未经授权修改信息。通过在内部使用加密，例如在集群内部，可以使窃取凭证变得不可能或至少更困难。风险：在传输中的网络组织内部的恶意行为者可能能够执行中间人攻击并嗅探机密信息（例如认证因素，如密码）。 组件加固非常重要，特别是那些其他团队依赖的镜像。操作系统和内部服务（例如 Nginx 或 Java 应用程序）都应进行加固。风险：组件（镜像、库、应用程序）未加固。首先以监控状态启动 WAF，以了解流量和威胁。根据收集到的情报逐步执行阻断操作，确保对合法流量的干扰最小化。风险：漏洞输入例如利用程序可能通过多个入口渗入应用程序，构成重大安全威胁。根据最佳实践加固环境。应考虑按照加固实践（如“CIS Kubernetes 安全基准”）进行第 2 级以及部分第 3 级的加固。风险：在集群环境中使用默认配置会带来潜在风险。使用基础设施即代码有助于创建接近生产的环境。开发人员需要接受培训以搭建本地开发环境。此外，应能够创建类似生产环境的测试数据。通常会将个人可识别信息匿名化，以遵守数据保护法。风险：如果生产环境中发生错误，开发人员需要能够在本地开发环境中创建一个接近生产的环境。系统的随机定期关闭可以确保没有人对系统进行手动更改。风险：由于系统上的手动更改，它们不再可替换。如果发生故障，可能会出现计划中的冗余系统不可用的情况。此外，手动更改很难回放。最初保持 WAF 在警报模式，以确保全面了解潜在威胁。在中等配置下，WAF 设置经过优化以在威胁检测上更精确，更加注重安全性，同时不会对合法流量产生显著影响。风险：来自恶意输入的威胁仍然很高，利用程序可能试图利用应用程序各个入口点存在的任何漏洞。微服务架构有助于拥有更小的组件，这些组件更容易进行测试。风险：单体应用程序难以测试。高级 WAF 设置旨在确保所有数据格式正确，并自动拒绝任何多余的输入参数。它包括用于检测异常的机器学习算法、用于实时流量分析的自定义规则，以及与现有安全基础设施的无缝集成，以适应不断变化的威胁环境。风险：由于存在复杂的威胁，需要一个强有力的防御策略，对应用程序的输入进行仔细检查，以防止安全漏洞，包括高级持续性威胁和零日漏洞。标准：虚拟环境之间的通信受到控制和规范。

对系统和应用程序上的所有特权账户实施两因素或多因素身份验证。风险：单因素身份验证更容易受到暴力破解攻击，安全性较低。所有内部系统都使用简单身份验证。风险：攻击者可能获取对内部系统和应用程序接口的访问权限。通过在传输中的流量边缘使用加密，外部人员几乎不可能，或者至少更难窃取组织外部的凭据或信息。建议使用标准的安全协议，例如 HTTPS。风险：恶意行为者可能能够执行中间人攻击并窃取机密信息（例如认证因素，如密码）。应用程序运行在专用的隔离虚拟环境中。风险：通过服务器上某个服务的漏洞，攻击者可以访问运行在同一服务器上的其他服务。使用自动定期备份。部署前进行备份可以在测试备份恢复流程的同时帮助简化部署。风险：如果在部署过程中出现错误，您可能想要部署旧版本。然而，由于数据库的更改，这通常不可行。应根据最佳实践加固环境，应考虑采用加固实践中的第1级和部分第2级，例如《CIS Kubernetes 安全基准》。风险：使用集群环境的默认配置会带来潜在风险。虚拟环境之间的通信是受控和规范的。风险：在默认设置下，虚拟环境能够访问网络堆栈上的其他虚拟环境。通过使用虚拟机，通常可以连接到其他虚拟机。通过使用 Docker，默认使用一个网桥，这样一个主机上的所有容器都可以相互通信。所有账户在所有（重要）系统和应用程序上采用两步或多因素认证。风险：单因素认证更容易受到暴力破解攻击，被认为安全性较低。使用专门用于安全活动的独立账户。风险：在云提供商的同一账户中同时进行安全审计和管理基础设施及应用程序，可能会导致恶意管理员（或接管管理员账户的威胁行为者）篡改审计日志等证据。通过使用静态加密，可以使读取信息变得不可能，或者至少更困难。风险：恶意行为者可能能够访问数据并读取信息，例如。来自物理硬盘。使用类似测试和生产的环境。风险：由于缺少测试环境，安全测试未定期运行。所有虚拟环境都对硬盘、内存和 CPU 使用资源限制。风险：对某一服务的拒绝服务（由攻击者内部发起或由于漏洞无意触发）会影响其他服务。拥有白名单并明确允许出站流量可以阻止未经授权的数据泄漏。风险：受损的基础设施组件可能尝试发送被盗数据。IT 系统中的冗余。风险：由于组件故障，IT 系统的可用性可能会受到影响。系统通过代码进行设置。可以配置完整的环境。此外，像 Jenkins 2 这样的软件也可以通过代码进行设置和配置。代码应存储在版本控制系统中。风险：系统中无法跟踪更改可能导致配置错误。此外，这可能导致未经授权的更改。例如 Jenkins。系统调用受到限制。风险：系统事件（系统调用）可能导致权限提升。使用（基于角色的）访问控制有助于将系统访问限制在授权用户范围内。风险：每个人都能够未经授权访问系统上的信息或修改系统上的信息。通过在内部使用加密，例如在集群内部，可以使窃取凭证变得不可能或至少更加困难。风险：在传输中的网络组织内部的恶意行为者可能能够执行中间人攻击并嗅探机密信息（例如认证因素，如密码）。 组件加固非常重要，特别是那些其他团队依赖的镜像。加固应在操作系统及其内部服务上进行（例如 Nginx 或 Java 应用）。风险：组件（镜像、库、应用程序）未加固。首先以监控状态启动 WAF，以了解流量和威胁。根据收集到的情报逐步执行阻断操作，确保对合法流量的干扰最小化。风险：漏洞输入例如利用程序可能通过多个入口渗入应用程序，构成重大安全威胁。根据最佳实践加固环境。应考虑按照加固实践（如“CIS Kubernetes 安全基准”）进行第 2 级以及部分第 3 级的加固。风险：在集群环境中使用默认配置会带来潜在风险。使用基础设施即代码有助于创建接近生产的环境。开发人员需要接受培训以搭建本地开发环境。此外，应能够创建类似生产环境的测试数据。通常会将个人可识别信息匿名化，以遵守数据保护法。风险：如果生产环境中发生错误，开发人员需要能够在本地开发环境中创建一个接近生产的环境。系统的随机定期关闭可以确保没有人对系统进行手动更改。风险：由于系统上的手动更改，它们不再可替换。如果发生崩溃，可能会导致计划中的冗余系统不可用。此外，手动更改很难重现。最初保持 WAF 在警报模式，以确保全面了解潜在威胁。在中等配置下，WAF 设置经过优化，可在威胁检测上实现更高的精确度，更加注重安全性，同时不会显著影响合法流量。风险：来自恶意输入的威胁仍然很高，利用程序会试图利用应用程序各个入口点存在的任何漏洞。微服务架构有助于拥有更小的组件，这些组件更容易进行测试。风险：单体应用程序难以测试。高级 WAF 设置旨在确保所有数据格式正确，并自动拒绝任何多余的输入参数。它包括用于检测异常的机器学习算法、用于实时流量分析的自定义规则，以及与现有安全基础设施的无缝集成，以适应不断变化的威胁环境。风险：由于存在复杂的威胁，需要采用强有力的防御策略，对应用程序输入进行仔细审查以防安全漏洞，包括高级持续性威胁和零日漏洞。标准：所有（重要）系统和应用程序的所有账户都必须启用两步或多因素认证。

对系统和应用程序上的所有特权账户实施两因素或多因素身份验证。风险：单因素身份验证更容易受到暴力破解攻击，安全性较低。所有内部系统都使用简单身份验证。风险：攻击者可能获取对内部系统和应用程序接口的访问权限。通过在传输中的流量边缘使用加密，几乎不可能，或至少更难窃取在组织外部的信息或凭证。建议使用像 HTTPS 这样的标准安全协议。风险：恶意行为者可能进行中间人攻击并窃取机密信息（例如认证因素如密码）。应用程序运行在专用且隔离的虚拟化环境中。风险：通过服务器上某个服务的漏洞，攻击者可能访问同一服务器上运行的其他服务。使用自动定期备份。在部署前进行备份有助于在测试备份恢复过程的同时促进部署。风险：如果在部署过程中出现错误，您可能想要部署旧版本。然而，由于数据库的更改，这通常不可行。应根据最佳实践加固环境，应考虑采用加固实践中的第1级和部分第2级，例如《CIS Kubernetes 安全基准》。风险：使用集群环境的默认配置会带来潜在风险。虚拟环境之间的通信是受控和规范的。风险：在默认设置下，虚拟环境能够访问网络堆栈上的其他虚拟环境。通过使用虚拟机，通常可以连接到其他虚拟机。通过使用 Docker，默认使用一个网桥，这样一个主机上的所有容器都可以相互通信。所有账户在所有（重要）系统和应用程序上采用两步或多步身份验证。风险：单一身份验证更容易受到暴力破解攻击，被认为安全性较低。使用专门的账户进行安全活动。风险：在云提供商的同一账户中同时进行安全审计和管理基础设施及应用程序，可能会导致恶意管理员（或接管管理员账户的威胁行为者）篡改审计日志等证据。通过使用静态加密，可以使读取信息变得不可能，或者至少更困难。风险：恶意行为者可能能够访问数据并读取信息，例如。来自物理硬盘。使用类似测试和生产的环境。风险：由于缺少测试环境，安全测试未定期运行。所有虚拟环境都对硬盘、内存和 CPU 使用资源限制。风险：对某一服务的拒绝服务（由攻击者内部发起或由于漏洞无意触发）会影响其他服务。拥有白名单并明确允许出站流量可以阻止未经授权的数据泄漏。风险：受损的基础设施组件可能尝试发送被盗数据。IT 系统中的冗余。风险：由于组件故障，IT 系统的可用性可能会受到影响。系统通过代码进行设置。可以配置完整的环境。此外，像 Jenkins 2 这样的软件也可以通过代码进行设置和配置。代码应存储在版本控制系统中。风险：系统中无法跟踪更改可能导致配置错误。此外，这可能导致未经授权的更改。例如 Jenkins。系统调用受到限制。风险：系统事件（系统调用）可能导致权限提升。使用（基于角色的）访问控制有助于将系统访问限制在授权用户范围内。风险：每个人都能够未经授权访问系统上的信息或修改系统上的信息。通过在内部使用加密，例如在集群内部，可以使窃取凭证变得不可能或至少更加困难。风险：在传输中的网络组织内部的恶意行为者可能能够执行中间人攻击并嗅探机密信息（例如认证因素，如密码）。 组件加固非常重要，特别是那些其他团队依赖的镜像。加固应在操作系统及其内部服务上进行（例如 Nginx 或 Java 应用）。风险：组件（镜像、库、应用程序）未加固。首先以监控状态启动 WAF，以了解流量和威胁。根据收集到的情报逐步执行阻断操作，确保对合法流量的干扰最小化。风险：漏洞输入例如利用程序可能通过多个入口渗入应用程序，构成重大安全威胁。根据最佳实践加固环境。应考虑按照加固实践（如“CIS Kubernetes 安全基准”）进行第 2 级以及部分第 3 级的加固。风险：在集群环境中使用默认配置会带来潜在风险。使用基础设施即代码有助于创建接近生产的环境。开发人员需要接受培训以搭建本地开发环境。此外，应能够创建类似生产环境的测试数据。通常会将个人可识别信息匿名化，以遵守数据保护法。风险：如果生产环境中发生错误，开发人员需要能够在本地开发环境中创建一个接近生产的环境。系统的随机定期关闭可以确保没有人对系统进行手动更改。风险：由于系统上的手动更改，它们不再可替换。如果发生崩溃，可能会导致计划中的冗余系统不可用。此外，手动更改很难回放。最初保持 WAF 在警报模式，以确保全面了解潜在威胁。在中等配置下，WAF 设置经过优化以在威胁检测上更精确，更加注重安全性，同时不会对合法流量产生显著影响。风险：来自恶意输入的威胁仍然很高，利用程序可能试图利用应用程序各个入口点存在的任何漏洞。微服务架构有助于拥有更小的组件，这些组件更容易进行测试。风险：单体应用程序难以测试。高级 WAF 设置旨在确保所有数据格式正确，并自动拒绝任何多余的输入参数。它包括用于检测异常的机器学习算法、用于实时流量分析的自定义规则，以及与现有安全基础设施的无缝集成，以适应不断变化的威胁环境。风险：由于存在复杂的威胁，需要一个强有力的防御策略，对应用程序的输入进行仔细检查，以防止安全漏洞，包括高级持续性威胁和零日漏洞。标准：使用一个专门用于安全活动的独立账户。

对系统和应用程序上的所有特权账户实施两因素或多因素身份验证。风险：单因素身份验证更容易受到暴力破解攻击，安全性较低。所有内部系统都使用简单身份验证。风险：攻击者可能获取对内部系统和应用程序接口的访问权限。通过在传输中的流量边缘使用加密，几乎不可能，或至少更难窃取在组织外部的信息或凭证。建议使用像 HTTPS 这样的标准安全协议。风险：恶意行为者可能进行中间人攻击并窃取机密信息（例如认证因素如密码）。应用程序运行在专用的隔离虚拟环境中。风险：通过服务器上某个服务的漏洞，攻击者可以访问运行在同一服务器上的其他服务。使用自动定期备份。部署前进行备份可以在测试备份恢复流程的同时帮助简化部署。风险：如果在部署过程中出现错误，您可能想要部署旧版本。然而，由于数据库的更改，这通常不可行。应根据最佳实践加固环境，应考虑采用加固实践中的第1级和部分第2级，例如《CIS Kubernetes 安全基准》。风险：使用集群环境的默认配置会带来潜在风险。虚拟环境之间的通信是受控和规范的。风险：在默认设置下，虚拟环境能够访问网络堆栈上的其他虚拟环境。通过使用虚拟机，通常可以连接到其他虚拟机。通过使用 Docker，默认使用一个网桥，这样一个主机上的所有容器都可以相互通信。所有账户在所有（重要）系统和应用程序上采用双因素或多因素认证。风险：单因素认证更容易受到暴力破解攻击，被认为安全性较低。使用专门用于安全活动的独立账户。风险：在云提供商的同一账户中进行基础设施和应用程序的安全审计，可能导致恶意管理员（或接管管理员账户的威胁行为者）篡改证据，如审计日志。通过使用静态加密，读取信息是不可能的，或者至少会更困难。风险：恶意行为者可能能够访问数据并读取信息，例如。来自物理硬盘。使用类似测试和生产的环境。风险：由于缺少测试环境，安全测试未定期运行。所有虚拟环境都对硬盘、内存和 CPU 使用资源限制。风险：对某一服务的拒绝服务（由攻击者内部发起或由于漏洞无意触发）会影响其他服务。拥有白名单并明确允许出站流量可以阻止未经授权的数据泄漏。风险：受损的基础设施组件可能尝试发送被窃取的数据。IT 系统中的冗余。风险：由于组件故障，IT 系统的可用性可能会受到影响。系统通过代码进行设置。可以配置完整的环境。此外，像 Jenkins 2 这样的软件也可以通过代码进行设置和配置。代码应存储在版本控制系统中。风险：系统中无法跟踪更改可能导致配置错误。此外，这可能导致未经授权的更改。例如 Jenkins。系统调用受到限制。风险：系统事件（系统调用）可能导致权限提升。使用（基于角色的）访问控制有助于将系统访问限制在授权用户范围内。风险：每个人都能够未经授权访问系统上的信息或在系统上未经授权修改信息。通过在内部使用加密，例如在集群内部，可以使窃取凭证变得不可能或至少更困难。风险：在传输中的网络组织内部的恶意行为者可能能够执行中间人攻击并嗅探机密信息（例如认证因素，如密码）。 组件加固非常重要，特别是那些其他团队依赖的镜像。操作系统和内部服务（例如 Nginx 或 Java 应用程序）都应进行加固。风险：组件（镜像、库、应用程序）未加固。首先以监控状态启动 WAF，以了解流量和威胁。根据收集到的情报逐步执行阻断操作，确保对合法流量的干扰最小化。风险：漏洞输入例如利用程序可能通过多个入口渗入应用程序，构成重大安全威胁。根据最佳实践加固环境。应考虑按照加固实践（如“CIS Kubernetes 安全基准”）进行第 2 级以及部分第 3 级的加固。风险：在集群环境中使用默认配置会带来潜在风险。使用基础设施即代码有助于创建接近生产的环境。开发人员需要接受培训以搭建本地开发环境。此外，应能够创建类似生产环境的测试数据。通常会将个人可识别信息匿名化，以遵守数据保护法。风险：如果生产环境中发生错误，开发人员需要能够在本地开发环境中创建一个接近生产的环境。系统的随机定期关闭可以确保没有人对系统进行手动更改。风险：由于系统上的手动更改，它们不再可替换。如果发生崩溃，可能会导致计划中的冗余系统不可用。此外，手动更改很难重现。最初保持 WAF 在警报模式，以确保全面了解潜在威胁。在中等配置下，WAF 设置经过优化，可在威胁检测上实现更高的精确度，更加注重安全性，同时不会显著影响合法流量。风险：来自恶意输入的威胁仍然很高，利用程序会试图利用应用程序各个入口点存在的任何漏洞。微服务架构有助于拥有更小的组件，这些组件更容易进行测试。风险：单体应用程序难以测试。高级 WAF 设置旨在确保所有数据格式正确，并自动拒绝任何多余的输入参数。它包括用于检测异常的机器学习算法、用于实时流量分析的自定义规则，以及与现有安全基础设施的无缝集成，以适应不断变化的威胁环境。风险：复杂威胁的存在需要一个强有力的防御策略，必须仔细检查应用程序输入以防安全漏洞，包括高级持续性威胁和零日漏洞。标准：通过使用静态加密，读取信息是无法实现的，或者至少更困难。

对所有系统和应用程序上的特权账户实施两因素或多因素身份验证。风险：单因素身份验证更容易受到暴力破解攻击，安全性较低。所有内部系统都使用简单身份验证。风险：攻击者可能获取内部系统和应用程序接口的访问权限。通过在传输中的流量边缘使用加密，外部人员几乎不可能，或者至少更难窃取组织外部的凭据或信息。建议使用标准安全协议如 HTTPS。风险：恶意行为者可能进行中间人攻击并窃取机密信息（例如身份验证因素，如密码）。应用程序运行在专用的隔离虚拟环境中。风险：通过服务器上某个服务的漏洞，攻击者可以访问运行在同一服务器上的其他服务。使用自动定期备份。部署前进行备份可以在测试备份恢复流程的同时帮助简化部署。风险：如果在部署过程中出现错误，您可能想要部署旧版本。然而，由于数据库的更改，这通常不可行。应根据最佳实践加固环境，应考虑采用加固实践中的第1级和部分第2级，例如《CIS Kubernetes 安全基准》。风险：使用集群环境的默认配置会带来潜在风险。虚拟环境之间的通信是受控和规范的。风险：在默认设置下，虚拟环境能够访问网络堆栈上的其他虚拟环境。通过使用虚拟机，通常可以连接到其他虚拟机。通过使用 Docker，默认使用一个网桥，这样一个主机上的所有容器都可以相互通信。所有账户在所有（重要）系统和应用程序上采用双因素或多因素认证。风险：单因素认证更容易受到暴力破解攻击，被认为安全性较低。使用专门用于安全活动的独立账户。风险：在云提供商的同一账户中同时进行安全审计和管理基础设施及应用程序，可能会导致恶意管理员（或接管管理员账户的威胁行为者）篡改审计日志等证据。通过使用静态加密，可以使读取信息变得不可能，或者至少更困难。风险：恶意行为者可能能够访问数据并读取信息，例如。来自物理硬盘。使用类似测试和生产的环境。风险：由于缺少测试环境，安全测试未定期运行。所有虚拟环境都对硬盘、内存和 CPU 使用资源限制。风险：对某一服务的拒绝服务（由攻击者内部发起或由于漏洞无意触发）会影响其他服务。拥有白名单并明确允许出站流量可以阻止未经授权的数据泄漏。风险：受损的基础设施组件可能尝试发送被窃取的数据。IT 系统中的冗余。风险：由于组件故障，IT 系统的可用性可能会受到影响。系统通过代码进行设置。可以提供完整的环境。此外，像 Jenkins 2 这样的软件也可以通过代码进行设置和配置。代码应存储在版本控制系统中。风险：系统中无法跟踪更改可能导致配置错误。此外，这可能导致未经授权的更改。例如 Jenkins。系统调用受到限制。风险：系统事件（系统调用）可能导致权限提升。使用（基于角色的）访问控制有助于将系统访问限制在授权用户范围内。风险：每个人都能够未经授权访问系统上的信息或修改系统上的信息。通过在内部使用加密，例如在集群内部，可以使窃取凭证变得不可能或至少更加困难。风险：在传输中的网络组织内部的恶意行为者可能能够执行中间人攻击并嗅探机密信息（例如认证因素，如密码）。 组件加固非常重要，特别是那些其他团队依赖的镜像。加固应在操作系统及其内部服务上进行（例如 Nginx 或 Java 应用）。风险：组件（镜像、库、应用程序）未加固。首先以监控状态启动 WAF，以了解流量和威胁。根据收集到的情报逐步执行阻断操作，确保对合法流量的干扰最小化。风险：漏洞输入例如利用程序可能通过多个入口渗入应用程序，构成重大安全威胁。根据最佳实践加固环境。应考虑按照加固实践（如“CIS Kubernetes 安全基准”）进行第 2 级以及部分第 3 级的加固。风险：在集群环境中使用默认配置会带来潜在风险。使用基础设施即代码有助于创建接近生产的环境。开发人员需要接受培训以搭建本地开发环境。此外，应能够创建类似生产环境的测试数据。为了遵守数据保护法，个人身份信息通常会被匿名化。风险：如果生产环境中发生错误，开发人员需要能够在本地开发环境中创建一个接近生产环境的环境。系统的随机定期关闭可以确保没有人对系统进行手动更改。风险：由于系统上的手动更改，它们不再可替换。如果发生故障，可能会出现计划中的冗余系统不可用的情况。此外，手动更改很难回放。最初保持 WAF 在警报模式，以确保全面了解潜在威胁。在中等配置下，WAF 设置经过优化以在威胁检测上更精确，更加注重安全性，同时不会对合法流量产生显著影响。风险：来自恶意输入的威胁仍然很高，利用程序可能试图利用应用程序各个入口点存在的任何漏洞。微服务架构有助于拥有更小的组件，这些组件更容易进行测试。风险：单体应用程序难以测试。高级 WAF 设置旨在确保所有数据格式正确，并自动拒绝任何多余的输入参数。它包括用于检测异常的机器学习算法、用于实时流量分析的自定义规则，以及与现有安全基础设施的无缝集成，以适应不断变化的威胁环境。风险：复杂威胁的存在需要一个强有力的防御策略，对应用程序输入进行仔细检查以防止安全漏洞，包括高级持续性威胁和零日漏洞。标准：使用类似测试和生产的环境。

对系统和应用程序上的所有特权账户实施两因素或多因素身份验证。风险：单因素身份验证更容易受到暴力破解攻击，安全性较低。所有内部系统都使用简单身份验证。风险：攻击者可能获取对内部系统和应用程序接口的访问权限。通过在传输中的流量边缘使用加密，外部人员几乎不可能，或者至少更难窃取组织外部的凭据或信息。建议使用标准安全协议如 HTTPS。风险：恶意行为者可能进行中间人攻击并窃取机密信息（例如身份验证因素，如密码）。应用程序运行在专用的隔离虚拟环境中。风险：通过服务器上某个服务的漏洞，攻击者可以访问运行在同一服务器上的其他服务。使用自动定期备份。部署前进行备份可以在测试备份恢复流程的同时帮助简化部署。风险：如果在部署过程中出现错误，您可能想要部署旧版本。然而，由于数据库的更改，这通常不可行。应根据最佳实践加固环境，应考虑采用加固实践中的第1级和部分第2级，例如《CIS Kubernetes 安全基准》。风险：使用集群环境的默认配置会带来潜在风险。虚拟环境之间的通信是受控和规范的。风险：在默认设置下，虚拟环境能够访问网络堆栈上的其他虚拟环境。通过使用虚拟机，通常可以连接到其他虚拟机。通过使用 Docker，默认使用一个网桥，这样一个主机上的所有容器都可以相互通信。所有账户在所有（重要）系统和应用程序上采用双因素或多因素认证。风险：单因素认证更容易受到暴力破解攻击，被认为安全性较低。使用专门用于安全活动的独立账户。风险：在云提供商的同一账户中进行基础设施和应用程序的安全审计，可能导致恶意管理员（或接管管理员账户的威胁行为者）篡改证据，如审计日志。通过使用静态加密，读取信息是不可能的，或者至少会更困难。风险：恶意行为者可能能够访问数据并读取信息，例如。来自物理硬盘。使用类似测试和生产的环境。风险：由于缺少测试环境，安全测试未定期运行。所有虚拟环境都对硬盘、内存和 CPU 使用资源限制。风险：对某一服务的拒绝服务（由攻击者内部发起或由于漏洞无意触发）会影响其他服务。拥有白名单并明确允许出站流量可以阻止未经授权的数据泄漏。风险：受损的基础设施组件可能尝试发送被窃取的数据。IT 系统中的冗余措施。风险：由于组件故障，IT 系统的可用性可能会受到影响。系统通过代码进行配置。可以提供完整的环境。此外，像 Jenkins 2 这样的软件也可以通过代码进行设置和配置。代码应存储在版本控制系统中。风险：系统中无法跟踪更改可能导致配置错误。此外，这可能导致未经授权的更改。例如 Jenkins。系统调用受到限制。风险：系统事件（系统调用）可能导致权限提升。使用（基于角色的）访问控制有助于将系统访问限制在授权用户范围内。风险：每个人都能够未经授权访问系统上的信息或修改系统上的信息。通过在内部使用加密，例如在集群内部，可以使窃取凭证变得不可能或至少更加困难。风险：在传输中的网络组织内部的恶意行为者可能能够执行中间人攻击并嗅探机密信息（例如认证因素，如密码）。 组件加固非常重要，特别是那些其他团队依赖的镜像。加固应在操作系统及其内部服务上进行（例如 Nginx 或 Java 应用）。风险：组件（镜像、库、应用程序）未加固。首先以监控状态启动 WAF，以了解流量和威胁。根据收集到的情报逐步执行阻断操作，确保对合法流量的干扰最小化。风险：漏洞输入例如利用程序可能通过多个入口渗入应用程序，构成重大安全威胁。根据最佳实践加固环境。应考虑按照加固实践（如“CIS Kubernetes 安全基准”）进行第 2 级以及部分第 3 级的加固。风险：在集群环境中使用默认配置会带来潜在风险。使用基础设施即代码有助于创建接近生产的环境。开发人员需要接受培训以搭建本地开发环境。此外，应能够创建类似生产环境的测试数据。通常会将个人可识别信息匿名化，以遵守数据保护法。风险：如果生产环境中发生错误，开发人员需要能够在本地开发环境中创建一个接近生产的环境。系统的随机定期关闭可以确保没有人对系统进行手动更改。风险：由于系统上的手动更改，它们不再可替换。如果发生故障，计划中的冗余系统可能不可用。此外，手动更改很难重放。初期应保持 WAF 处于警报模式，以确保全面了解潜在威胁。在中等配置下，WAF 设置经过优化以在威胁检测上更精确，更加注重安全性，同时不会对合法流量产生显著影响。风险：来自恶意输入的威胁仍然很高，利用程序可能试图利用应用程序各个入口点存在的任何漏洞。微服务架构有助于拥有更小的组件，这些组件更容易进行测试。风险：单体应用程序难以测试。高级 WAF 设置旨在确保所有数据格式正确，并自动拒绝任何多余的输入参数。它包括用于检测异常的机器学习算法、用于实时流量分析的自定义规则，以及与现有安全基础设施的无缝集成，以适应不断变化的威胁环境。风险：复杂威胁的存在需要采用强有力的防御策略，对应用程序输入进行仔细审查以防安全漏洞，包括高级持续性威胁和零日漏洞。标准：所有虚拟环境均在硬盘、内存和CPU上使用资源限制。

对所有系统和应用程序上的特权账户实施两因素或多因素身份验证。风险：单因素身份验证更容易受到暴力破解攻击，安全性较低。所有内部系统都使用简单身份验证。风险：攻击者可能获取内部系统和应用程序接口的访问权限。通过在传输中的流量边缘使用加密，外部人员几乎不可能，或者至少更难窃取组织外部的凭据或信息。建议使用标准的安全协议，例如 HTTPS。风险：恶意行为者可能能够执行中间人攻击并窃取机密信息（例如认证因素，如密码）。应用程序运行在专用且隔离的虚拟化环境中。风险：通过服务器上某个服务的漏洞，攻击者可能访问同一服务器上运行的其他服务。使用自动定期备份。在部署前进行备份可以帮助在测试备份恢复过程的同时促进部署。风险：如果在部署过程中出现错误，您可能想要部署旧版本。然而，由于数据库的更改，这通常不可行。应根据最佳实践加固环境，应考虑采用加固实践中的第1级和部分第2级，例如《CIS Kubernetes 安全基准》。风险：使用集群环境的默认配置会带来潜在风险。虚拟环境之间的通信是受控和规范的。风险：在默认设置下，虚拟环境能够访问网络堆栈上的其他虚拟环境。通过使用虚拟机，通常可以连接到其他虚拟机。通过使用 Docker，默认使用一个网桥，这样一个主机上的所有容器都可以相互通信。所有账户在所有（重要）系统和应用程序上采用两步或多步身份验证。风险：单一身份验证更容易受到暴力破解攻击，被认为安全性较低。使用专门的账户进行安全活动。风险：在云提供商的同一账户中同时进行安全审计和管理基础设施及应用程序，可能会导致恶意管理员（或接管管理员账户的威胁行为者）篡改审计日志等证据。通过使用静态加密，可以使读取信息变得不可能，或者至少更困难。风险：恶意行为者可能能够访问数据并读取信息，例如。来自物理硬盘。使用类似测试和生产的环境。风险：由于缺少测试环境，安全测试未定期运行。所有虚拟环境都对硬盘、内存和 CPU 使用资源限制。风险：对某一服务的拒绝服务（由攻击者内部发起或由于漏洞无意触发）会影响其他服务。拥有白名单并明确允许出站流量可以阻止未经授权的数据泄漏。风险：受损的基础设施组件可能尝试发送被盗数据。IT 系统中的冗余。风险：由于组件故障，IT 系统的可用性可能会受到影响。系统通过代码进行设置。可以配置完整的环境。此外，像 Jenkins 2 这样的软件也可以通过代码进行设置和配置。代码应存储在版本控制系统中。风险：系统中无法跟踪更改可能导致配置错误。此外，这可能导致未经授权的更改。例如 Jenkins。系统调用受到限制。风险：系统事件（系统调用）可能导致权限提升。使用（基于角色的）访问控制有助于将系统访问限制在授权用户范围内。风险：每个人都能够未经授权访问系统上的信息或修改系统上的信息。通过在内部使用加密，例如在集群内部，可以使窃取凭证变得不可能或至少更加困难。风险：在传输中的网络组织内部的恶意行为者可能能够执行中间人攻击并嗅探机密信息（例如认证因素，如密码）。 组件加固非常重要，特别是那些其他团队依赖的镜像。加固应在操作系统及其内部服务上进行（例如 Nginx 或 Java 应用）。风险：组件（镜像、库、应用程序）未加固。首先以监控状态启动 WAF，以了解流量和威胁。根据收集到的情报逐步执行阻断操作，确保对合法流量的干扰最小化。风险：漏洞输入例如利用程序可能通过多个入口渗入应用程序，构成重大安全威胁。根据最佳实践加固环境。应考虑按照加固实践（如“CIS Kubernetes 安全基准”）进行第 2 级以及部分第 3 级的加固。风险：在集群环境中使用默认配置会带来潜在风险。使用基础设施即代码有助于创建接近生产的环境。开发人员需要接受培训以搭建本地开发环境。此外，应能够创建类似生产环境的测试数据。通常会将个人可识别信息匿名化，以遵守数据保护法。风险：如果生产环境中发生错误，开发人员需要能够在本地开发环境中创建一个接近生产的环境。系统的随机定期关闭可以确保没有人对系统进行手动更改。风险：由于系统上的手动更改，它们不再可替换。如果发生崩溃，可能会出现计划中的冗余系统不可用的情况。此外，手动更改难以重现。最初将WAF保持在警报模式，以确保对潜在威胁有全面的了解。在中等配置下，WAF 设置经过优化以在威胁检测上更精确，更加注重安全性，同时不会对合法流量产生显著影响。风险：来自恶意输入的威胁仍然很高，利用程序可能试图利用应用程序各个入口点存在的任何漏洞。微服务架构有助于拥有更小的组件，这些组件更容易进行测试。风险：单体应用程序难以测试。高级 WAF 设置旨在确保所有数据格式正确，并自动拒绝任何多余的输入参数。它包括用于检测异常的机器学习算法、用于实时流量分析的自定义规则，以及与现有安全基础设施的无缝集成，以适应不断变化的威胁环境。风险：存在复杂威胁，需要采用强大的防御策略，对应用程序输入进行仔细检查以防安全漏洞，包括高级持续性威胁和零日漏洞。标准：拥有白名单并明确允许出站流量，可以阻止未经授权的数据泄露。

对所有系统和应用程序上的特权账户使用两因素或多因素身份验证。风险：单因素身份验证更容易受到暴力破解攻击，安全性较低。所有内部系统都使用简单身份验证。风险：攻击者可能获取对内部系统和应用程序接口的访问权限。通过在传输中的流量边缘使用加密，外部人员几乎不可能，或者至少更难窃取组织外部的凭据或信息。建议使用标准安全协议如 HTTPS。风险：恶意行为者可能进行中间人攻击并窃取机密信息（例如身份验证因素，如密码）。应用程序运行在专用且隔离的虚拟化环境中。风险：通过服务器上某个服务的漏洞，攻击者可能访问同一服务器上运行的其他服务。使用自动定期备份。在部署前进行备份有助于在测试备份恢复过程的同时促进部署。风险：如果在部署过程中出现错误，您可能想要部署旧版本。然而，由于数据库的更改，这通常不可行。应根据最佳实践加固环境，应考虑采用加固实践中的第1级和部分第2级，例如《CIS Kubernetes 安全基准》。风险：使用集群环境的默认配置会带来潜在风险。虚拟环境之间的通信是受控和规范的。风险：在默认设置下，虚拟环境能够访问网络堆栈上的其他虚拟环境。通过使用虚拟机，通常可以连接到其他虚拟机。通过使用 Docker，默认使用一个网桥，这样一个主机上的所有容器都可以相互通信。所有账户在所有（重要）系统和应用程序上采用双因素或多因素认证。风险：单因素认证更容易受到暴力破解攻击，被认为安全性较低。使用专门用于安全活动的独立账户。风险：在云提供商的同一账户中进行基础设施和应用程序的安全审计，可能导致恶意管理员（或接管管理员账户的威胁行为者）篡改证据，如审计日志。通过使用静态加密，读取信息是不可能的，或者至少会更困难。风险：恶意行为者可能能够访问数据并读取信息，例如。来自物理硬盘。使用类似测试和生产的环境。风险：由于缺少测试环境，安全测试未定期运行。所有虚拟环境都对硬盘、内存和 CPU 使用资源限制。风险：对某一服务的拒绝服务（由攻击者内部发起或由于漏洞无意触发）会影响其他服务。拥有白名单并明确允许出站流量可以阻止未经授权的数据泄漏。风险：受损的基础设施组件可能尝试发送被窃取的数据。IT 系统中的冗余。风险：由于组件故障，IT 系统的可用性可能会受到影响。系统通过代码进行设置。可以提供完整的环境。此外，像 Jenkins 2 这样的软件也可以通过代码进行设置和配置。代码应存储在版本控制系统中。风险：系统中无法跟踪更改可能导致配置错误。此外，这可能导致未经授权的更改。例如 Jenkins。系统调用受到限制。风险：系统事件（系统调用）可能导致权限提升。使用（基于角色的）访问控制有助于将系统访问限制在授权用户范围内。风险：每个人都能够未经授权访问系统上的信息或修改系统上的信息。通过在内部使用加密，例如在集群内部，可以使窃取凭证变得不可能或至少更加困难。风险：在传输中的网络组织内部的恶意行为者可能能够执行中间人攻击并嗅探机密信息（例如认证因素，如密码）。 组件加固非常重要，特别是那些其他团队依赖的镜像。加固应在操作系统及其内部服务上进行（例如 Nginx 或 Java 应用）。风险：组件（镜像、库、应用程序）未加固。首先以监控状态启动 WAF，以了解流量和威胁。根据收集到的情报逐步执行阻断操作，确保对合法流量的干扰最小化。风险：漏洞输入例如利用程序可能通过多个入口渗入应用程序，构成重大安全威胁。根据最佳实践加固环境。应考虑按照加固实践（如“CIS Kubernetes 安全基准”）进行第 2 级以及部分第 3 级的加固。风险：在集群环境中使用默认配置会带来潜在风险。使用基础设施即代码有助于创建接近生产的环境。开发人员需要接受培训以搭建本地开发环境。此外，应能够创建类似生产环境的测试数据。通常会将个人可识别信息匿名化，以遵守数据保护法。风险：如果生产环境中发生错误，开发人员需要能够在本地开发环境中创建一个接近生产的环境。系统的随机定期关闭可以确保没有人对系统进行手动更改。风险：由于系统上的手动更改，它们不再可替换。如果发生崩溃，可能会出现计划中的冗余系统不可用的情况。此外，手动更改难以重现。最初将WAF保持在警报模式，以确保对潜在威胁有全面的了解。在中等配置下，WAF 设置经过优化以在威胁检测上更精确，更加注重安全性，同时不会对合法流量产生显著影响。风险：来自恶意输入的威胁仍然很高，利用程序可能试图利用应用程序各个入口点存在的任何漏洞。微服务架构有助于拥有更小的组件，这些组件更容易进行测试。风险：单体应用程序难以测试。高级 WAF 设置旨在确保所有数据格式正确，并自动拒绝任何多余的输入参数。它包括用于检测异常的机器学习算法、用于实时流量分析的自定义规则，以及与现有安全基础设施的无缝集成，以适应不断变化的威胁环境。风险：复杂威胁的存在要求采用强有力的防御策略，对应用程序输入进行仔细审查，以防止安全漏洞，包括高级持续性威胁和零日漏洞。标准：IT系统中的冗余

对系统和应用程序上的所有特权账户实施两因素或多因素身份验证。风险：单因素身份验证更容易受到暴力破解攻击，安全性较低。所有内部系统都使用简单身份验证。风险：攻击者可能获取对内部系统和应用程序接口的访问权限。通过在传输中的流量边缘使用加密，外部人员几乎不可能，或者至少更难窃取组织外部的凭据或信息。建议使用标准的安全协议，例如 HTTPS。风险：恶意行为者可能能够执行中间人攻击并窃取机密信息（例如认证因素，如密码）。应用程序运行在专用的隔离虚拟环境中。风险：通过服务器上某个服务的漏洞，攻击者可以访问运行在同一服务器上的其他服务。使用自动定期备份。部署前进行备份可以在测试备份恢复流程的同时帮助简化部署。风险：如果在部署过程中出现错误，您可能希望使用旧版本进行部署。然而，由于数据库的更改，这通常是不可行的。应根据最佳实践加固环境。应考虑采纳硬化实践中的一级和部分二级措施，例如《CIS Kubernetes 安全基准》。风险：在集群环境中使用默认配置会导致潜在风险。虚拟环境之间的通信是受控和规范的。风险：在默认设置下，虚拟环境能够访问网络堆栈上的其他虚拟环境。通过使用虚拟机，通常可以连接到其他虚拟机。通过使用 Docker，默认使用一个网桥，这样一个主机上的所有容器都可以相互通信。所有账户在所有（重要）系统和应用程序上采用两步或多步身份验证。风险：单一身份验证更容易受到暴力破解攻击，被认为安全性较低。使用专门的账户进行安全活动。风险：在云提供商的同一账户中同时进行安全审计和管理基础设施及应用程序，可能会导致恶意管理员（或接管管理员账户的威胁行为者）篡改审计日志等证据。通过使用静态加密，可以使读取信息变得不可能，或者至少更困难。风险：恶意行为者可能能够访问数据并读取信息，例如。来自物理硬盘。使用类似测试和生产的环境。风险：由于缺少测试环境，安全测试未定期运行。所有虚拟环境都对硬盘、内存和 CPU 使用资源限制。风险：对某一服务的拒绝服务（由攻击者内部发起或由于漏洞无意触发）会影响其他服务。拥有白名单并明确允许出站流量可以阻止未经授权的数据泄漏。风险：受损的基础设施组件可能尝试发送被盗数据。IT 系统中的冗余。风险：由于组件故障，IT 系统的可用性可能会受到影响。系统通过代码进行设置。可以配置完整的环境。此外，像 Jenkins 2 这样的软件也可以通过代码进行设置和配置。代码应存储在版本控制系统中。风险：系统中无法跟踪更改可能导致配置错误。此外，这可能导致未经授权的更改。例如 Jenkins。系统调用受到限制。风险：系统事件（系统调用）可能导致权限提升。使用（基于角色的）访问控制有助于将系统访问限制在授权用户范围内。风险：每个人都能够未经授权访问系统上的信息或修改系统上的信息。通过在内部使用加密，例如在集群内部，可以使窃取凭证变得不可能或至少更加困难。风险：在交通运输组织内部的恶意行为者可能能够执行中间人攻击并窃取机密信息（例如身份验证因素如密码）。 组件加固非常重要，特别是其他团队依赖的镜像。加固应在操作系统和其中的服务上进行（例如 Nginx 或 Java 应用程序）。风险：组件（镜像、库、应用程序）未加固。首先以监控状态启动 WAF，以了解流量和威胁。根据收集到的情报逐步执行阻断操作，确保对合法流量的干扰最小化。风险：漏洞输入例如利用程序可能通过多个入口渗入应用程序，构成重大安全威胁。根据最佳实践加固环境。应考虑按照加固实践（如“CIS Kubernetes 安全基准”）进行第 2 级以及部分第 3 级的加固。风险：在集群环境中使用默认配置会带来潜在风险。使用基础设施即代码有助于创建接近生产的环境。开发人员需要接受培训以搭建本地开发环境。此外，应能够创建类似生产环境的测试数据。为了遵守数据保护法，个人身份信息通常会被匿名化。风险：如果生产环境中发生错误，开发人员需要能够在本地开发环境中创建一个接近生产环境的环境。系统的随机定期关闭可以确保没有人对系统进行手动更改。风险：由于系统上的手动更改，它们不再可替换。如果发生故障，可能会出现计划中的冗余系统不可用的情况。此外，手动更改很难回放。最初保持 WAF 在警报模式，以确保全面了解潜在威胁。在中等配置下，WAF 设置经过优化以提高威胁检测的精度，更加注重安全性，同时不会显著影响合法流量。风险：来自恶意输入的威胁仍然很高，利用各种应用入口点存在的漏洞进行攻击的风险依然存在。微服务架构有助于拥有更小的组件，这些组件更容易进行测试。风险：单体应用程序难以测试。高级 WAF 设置旨在确保所有数据格式正确，并自动拒绝任何多余的输入参数。它包括用于检测异常的机器学习算法、用于实时流量分析的自定义规则，以及与现有安全基础设施的无缝集成，以适应不断变化的威胁环境。风险：复杂威胁的存在要求制定强有力的防御策略，对应用程序输入进行仔细审查，以防止安全漏洞，包括高级持续性威胁和零日漏洞。标准：系统通过代码进行设置。可以配置完整环境。此外，像 Jenkins 2 这样的软件也可以通过代码进行设置和配置。代码应该存储在版本控制系统中。

对所有系统和应用程序上的特权账户实施两因素或多因素身份验证。风险：单因素身份验证更容易受到暴力破解攻击，安全性较低。所有内部系统都使用简单身份验证。风险：攻击者可能获取对内部系统和应用程序接口的访问权限。通过在传输中的流量边缘使用加密，几乎不可能，或至少更难窃取在组织外部的信息或凭证。建议使用像 HTTPS 这样的标准安全协议。风险：恶意行为者可能进行中间人攻击并窃取机密信息（例如认证因素如密码）。应用程序运行在专用的隔离虚拟环境中。风险：通过服务器上某个服务的漏洞，攻击者可以访问运行在同一服务器上的其他服务。使用自动定期备份。部署前进行备份可以在测试备份恢复流程的同时帮助简化部署。风险：如果在部署过程中出现错误，您可能想要部署旧版本。然而，由于数据库的更改，这通常不可行。应根据最佳实践加固环境，应考虑采用加固实践中的第1级和部分第2级，例如《CIS Kubernetes 安全基准》。风险：使用集群环境的默认配置会带来潜在风险。虚拟环境之间的通信是受控和规范的。风险：在默认设置下，虚拟环境能够访问网络堆栈上的其他虚拟环境。通过使用虚拟机，通常可以连接到其他虚拟机。通过使用 Docker，默认使用一个网桥，这样一个主机上的所有容器都可以相互通信。所有账户在所有（重要）系统和应用程序上采用双因素或多因素认证。风险：单因素认证更容易受到暴力破解攻击，被认为安全性较低。使用专门用于安全活动的独立账户。风险：在云提供商的同一账户中同时进行安全审计和管理基础设施及应用程序，可能会导致恶意管理员（或接管管理员账户的威胁行为者）篡改审计日志等证据。通过使用静态加密，可以使读取信息变得不可能，或者至少更困难。风险：恶意行为者可能能够访问数据并读取信息，例如。来自物理硬盘。使用类似测试和生产的环境。风险：由于缺少测试环境，安全测试未定期运行。所有虚拟环境都对硬盘、内存和 CPU 使用资源限制。风险：对某一服务的拒绝服务（由攻击者内部发起或由于漏洞无意触发）会影响其他服务。拥有白名单并明确允许出站流量可以阻止未经授权的数据泄漏。风险：受损的基础设施组件可能尝试发送被窃取的数据。IT 系统中的冗余。风险：由于组件故障，IT 系统的可用性可能会受到影响。系统通过代码进行设置。可以提供完整的环境。此外，像 Jenkins 2 这样的软件也可以通过代码进行设置和配置。代码应存储在版本控制系统中。风险：系统中无法跟踪更改可能导致配置错误。此外，这可能导致未经授权的更改。例如 Jenkins。系统调用受到限制。风险：系统事件（系统调用）可能导致权限提升。使用（基于角色的）访问控制有助于将系统访问限制在授权用户范围内。风险：每个人都能够未经授权访问系统上的信息或在系统上未经授权修改信息。通过在内部使用加密，例如在集群内部，可以使窃取凭证变得不可能或至少更困难。风险：在传输中的网络组织内部的恶意行为者可能能够执行中间人攻击并嗅探机密信息（例如认证因素，如密码）。 组件加固非常重要，特别是那些其他团队依赖的镜像。加固应在操作系统及其内部服务上进行（例如 Nginx 或 Java 应用）。风险：组件（镜像、库、应用程序）未加固。首先以监控状态启动 WAF，以了解流量和威胁。根据收集到的情报逐步执行阻断操作，确保对合法流量的干扰最小化。风险：漏洞输入例如利用程序可能通过多个入口渗入应用程序，构成重大安全威胁。根据最佳实践加固环境。应考虑按照加固实践（如“CIS Kubernetes 安全基准”）进行第 2 级以及部分第 3 级的加固。风险：在集群环境中使用默认配置会带来潜在风险。使用基础设施即代码有助于创建接近生产的环境。开发人员需要接受培训以搭建本地开发环境。此外，应能够创建类似生产环境的测试数据。为了遵守数据保护法，个人身份信息通常会被匿名化。风险：如果生产环境中发生错误，开发人员需要能够在本地开发环境中创建一个接近生产环境的环境。系统的随机定期关闭可以确保没有人对系统进行手动更改。风险：由于系统上的手动更改，它们不再可替换。如果发生崩溃，可能会导致计划中的冗余系统不可用。此外，手动更改很难重现。最初保持 WAF 在警报模式，以确保全面了解潜在威胁。在中等配置下，WAF 设置经过优化以在威胁检测上更精确，更加注重安全性，同时不会对合法流量产生显著影响。风险：来自恶意输入的威胁仍然很高，利用程序可能试图利用应用程序各个入口点存在的任何漏洞。微服务架构有助于拥有更小的组件，这些组件更容易进行测试。风险：单体应用程序难以测试。高级 WAF 设置旨在确保所有数据格式正确，并自动拒绝任何多余的输入参数。它包括用于检测异常的机器学习算法、用于实时流量分析的自定义规则，以及与现有安全基础设施的无缝集成，以适应不断变化的威胁环境。风险：存在复杂威胁，需要一个稳健的防御策略，在该策略中，应用程序输入必须仔细检查以防安全漏洞，包括高级持续性威胁和零日漏洞。标准：系统调用受到限制。

对系统和应用程序上的所有特权账户实施两因素或多因素身份验证。风险：单因素身份验证更容易受到暴力破解攻击，安全性较低。所有内部系统都使用简单身份验证。风险：攻击者可能获取对内部系统和应用程序接口的访问权限。通过在传输中的流量边缘使用加密，几乎不可能，或至少更难窃取在组织外部的信息或凭证。建议使用像 HTTPS 这样的标准安全协议。风险：恶意行为者可能进行中间人攻击并窃取机密信息（例如认证因素如密码）。应用程序运行在专用的隔离虚拟环境中。风险：通过服务器上某个服务的漏洞，攻击者可以访问运行在同一服务器上的其他服务。使用自动定期备份。部署前进行备份可以在测试备份恢复流程的同时帮助简化部署。风险：如果在部署过程中出现错误，您可能想要部署旧版本。然而，由于数据库的更改，这通常不可行。应根据最佳实践加固环境，应考虑采用加固实践中的第1级和部分第2级，例如《CIS Kubernetes 安全基准》。风险：使用集群环境的默认配置会带来潜在风险。虚拟环境之间的通信是受控和规范的。风险：在默认设置下，虚拟环境能够访问网络堆栈上的其他虚拟环境。通过使用虚拟机，通常可以连接到其他虚拟机。通过使用 Docker，默认使用一个网桥，这样一个主机上的所有容器可以相互通信。所有账户在所有（重要）系统和应用程序上采用双因素或多因素认证。风险：单因素认证更容易受到暴力破解攻击，被认为安全性较低。使用专门用于安全活动的独立账户。风险：在云提供商的同一账户中同时进行安全审计和管理基础设施及应用程序，可能会导致恶意管理员（或接管管理员账户的威胁行为者）篡改审计日志等证据。通过使用静态加密，可以使读取信息变得不可能，或者至少更困难。风险：恶意行为者可能能够访问数据并读取信息，例如。来自物理硬盘。使用类似测试和生产的环境。风险：由于缺少测试环境，安全测试未定期运行。所有虚拟环境都对硬盘、内存和 CPU 使用资源限制。风险：对某一服务的拒绝服务（由攻击者内部发起或由于漏洞无意触发）会影响其他服务。拥有白名单并明确允许出站流量可以阻止未经授权的数据泄漏。风险：受损的基础设施组件可能尝试发送被盗数据。IT 系统中的冗余。风险：由于组件故障，IT 系统的可用性可能会受到影响。系统通过代码进行设置。可以配置完整的环境。此外，像 Jenkins 2 这样的软件也可以通过代码进行设置和配置。代码应存储在版本控制系统中。风险：系统中无法跟踪更改可能导致配置错误。此外，这可能导致未经授权的更改。例如 Jenkins。系统调用受到限制。风险：系统事件（系统调用）可能导致权限提升。使用（基于角色的）访问控制有助于将系统访问限制在授权用户范围内。风险：每个人都能够未经授权访问系统上的信息或修改系统上的信息。通过在内部使用加密，例如在集群内部，可以使窃取凭证变得不可能或至少更加困难。风险：在传输中的网络组织内部的恶意行为者可能能够执行中间人攻击并嗅探机密信息（例如认证因素，如密码）。 组件加固非常重要，特别是那些其他团队依赖的镜像。操作系统和内部服务（例如 Nginx 或 Java 应用程序）都应进行加固。风险：组件（镜像、库、应用程序）未加固。首先以监控状态启动 WAF，以了解流量和威胁。根据收集到的情报逐步执行阻断操作，确保对合法流量的干扰最小化。风险：漏洞输入例如利用程序可能通过多个入口渗入应用程序，构成重大安全威胁。根据最佳实践加固环境。应考虑按照加固实践（如“CIS Kubernetes 安全基准”）进行第 2 级以及部分第 3 级的加固。风险：在集群环境中使用默认配置会带来潜在风险。使用基础设施即代码有助于创建接近生产的环境。开发人员需要接受培训以搭建本地开发环境。此外，应能够创建类似生产环境的测试数据。为了遵守数据保护法，个人身份信息通常会被匿名化。风险：如果生产环境中发生错误，开发人员需要能够在本地开发环境中创建一个接近生产环境的环境。系统的随机定期关闭可以确保没有人对系统进行手动更改。风险：由于系统上的手动更改，它们不再可替换。如果发生故障，可能会出现计划中的冗余系统不可用的情况。此外，手动更改很难重现。最初保持 WAF 在警报模式，以确保全面了解潜在威胁。在中等配置下，WAF 设置经过优化以在威胁检测上更精确，更加注重安全性，同时不会对合法流量产生显著影响。风险：来自恶意输入的威胁仍然很高，利用程序可能试图利用应用程序各个入口点存在的任何漏洞。微服务架构有助于拥有更小的组件，这些组件更容易进行测试。风险：单体应用程序难以测试。高级 WAF 设置旨在确保所有数据格式正确，并自动拒绝任何多余的输入参数。它包括用于检测异常的机器学习算法、用于实时流量分析的自定义规则，以及与现有安全基础设施的无缝集成，以适应不断变化的威胁环境。风险：复杂威胁的存在需要强有力的防御策略，必须仔细检查应用程序输入以防安全漏洞，包括高级持续性威胁和零日漏洞。标准：使用（基于角色的）访问控制有助于将系统访问限制在授权用户范围内。

对所有系统和应用程序上的特权账户实施两因素或多因素身份验证。风险：单因素身份验证更容易受到暴力破解攻击，安全性较低。所有内部系统都使用简单身份验证。风险：攻击者可能获取内部系统和应用程序接口的访问权限。通过在传输中的流量边缘使用加密，外部人员几乎不可能，或者至少更难窃取组织外部的凭据或信息。建议使用标准安全协议如 HTTPS。风险：恶意行为者可能进行中间人攻击并窃取机密信息（例如身份验证因素，如密码）。应用程序运行在专用且隔离的虚拟化环境中。风险：通过服务器上某个服务的漏洞，攻击者可能访问同一服务器上运行的其他服务。使用自动定期备份。在部署前进行备份有助于在测试备份恢复过程的同时促进部署。风险：如果在部署过程中出现错误，您可能想要部署旧版本。然而，由于数据库的更改，这通常不可行。应根据最佳实践加固环境，应考虑采用加固实践中的第1级和部分第2级，例如《CIS Kubernetes 安全基准》。风险：使用集群环境的默认配置会带来潜在风险。虚拟环境之间的通信是受控和规范的。风险：在默认设置下，虚拟环境能够访问网络堆栈上的其他虚拟环境。通过使用虚拟机，通常可以连接到其他虚拟机。通过使用 Docker，默认使用一个网桥，这样一个主机上的所有容器都可以相互通信。所有账户在所有（重要）系统和应用程序上采用双因素或多因素认证。风险：单因素认证更容易受到暴力破解攻击，被认为安全性较低。使用专门用于安全活动的独立账户。风险：在云提供商的同一账户中同时进行安全审计和管理基础设施及应用程序，可能会导致恶意管理员（或接管管理员账户的威胁行为者）篡改审计日志等证据。通过使用静态加密，可以使读取信息变得不可能，或者至少更困难。风险：恶意行为者可能能够访问数据并读取信息，例如。来自物理硬盘。使用类似测试和生产的环境。风险：由于缺少测试环境，安全测试未定期运行。所有虚拟环境都对硬盘、内存和 CPU 使用资源限制。风险：对某一服务的拒绝服务（由攻击者内部发起或由于漏洞无意触发）会影响其他服务。拥有白名单并明确允许出站流量可以阻止未经授权的数据泄漏。风险：受损的基础设施组件可能尝试发送被盗数据。IT 系统中的冗余。风险：由于组件故障，IT 系统的可用性可能会受到影响。系统通过代码进行设置。可以配置完整的环境。此外，像 Jenkins 2 这样的软件也可以通过代码进行设置和配置。代码应存储在版本控制系统中。风险：系统中无法跟踪更改可能导致配置错误。此外，这可能导致未经授权的更改。例如 Jenkins。系统调用受到限制。风险：系统事件（系统调用）可能导致权限提升。使用（基于角色的）访问控制有助于将系统访问限制在授权用户范围内。风险：每个人都能够未经授权访问系统上的信息或未经授权修改系统上的信息。通过在内部使用加密，例如在集群内部，窃取凭证是不可能的，或者至少会更困难。风险：在传输中的网络组织内部的恶意行为者可能能够执行中间人攻击并嗅探机密信息（例如认证因素，如密码）。 组件加固非常重要，特别是那些其他团队依赖的镜像。加固应在操作系统及其内部服务上进行（例如 Nginx 或 Java 应用）。风险：组件（镜像、库、应用程序）未加固。首先以监控状态启动 WAF，以了解流量和威胁。根据收集到的情报逐步执行阻断操作，确保对合法流量的干扰最小化。风险：漏洞输入例如利用程序可能通过多个入口渗入应用程序，构成重大安全威胁。根据最佳实践加固环境。应考虑按照加固实践（如“CIS Kubernetes 安全基准”）进行第 2 级以及部分第 3 级的加固。风险：在集群环境中使用默认配置会带来潜在风险。使用基础设施即代码有助于创建接近生产的环境。开发人员需要接受培训以搭建本地开发环境。此外，应能够创建类似生产环境的测试数据。通常会将个人可识别信息匿名化，以遵守数据保护法。风险：如果生产环境中发生错误，开发人员需要能够在本地开发环境中创建一个接近生产的环境。系统的随机定期关闭可以确保没有人对系统进行手动更改。风险：由于系统上的手动更改，它们不再可替换。如果发生崩溃，可能会导致计划中的冗余系统不可用。此外，手动更改很难重现。最初保持 WAF 在警报模式，以确保全面了解潜在威胁。在中等配置下，WAF 设置经过优化以在威胁检测上更精确，更加注重安全性，同时不会对合法流量产生显著影响。风险：来自恶意输入的威胁仍然很高，利用程序可能试图利用应用程序各个入口点存在的任何漏洞。微服务架构有助于拥有更小的组件，这些组件更容易进行测试。风险：单体应用程序难以测试。高级 WAF 设置旨在确保所有数据格式正确，并自动拒绝任何多余的输入参数。它包括用于检测异常的机器学习算法、用于实时流量分析的自定义规则，以及与现有安全基础设施的无缝集成，以适应不断变化的威胁环境。风险：复杂威胁的存在需要一个强有力的防御策略，对应用输入进行仔细审查以防范安全漏洞，包括高级持续性威胁和零日漏洞。标准：通过在内部使用加密，例如在集群内部，窃取凭证是不可能的，或者至少更困难。

对所有系统和应用程序上的特权账户实施两因素或多因素身份验证。风险：单因素身份验证更容易受到暴力破解攻击，安全性较低。所有内部系统都使用简单身份验证。风险：攻击者可能获取内部系统和应用程序接口的访问权限。通过在传输中的流量边缘使用加密，几乎不可能，或至少更难窃取在组织外部的信息或凭证。建议使用像 HTTPS 这样的标准安全协议。风险：恶意行为者可能进行中间人攻击并窃取机密信息（例如认证因素如密码）。应用程序运行在专用的隔离虚拟化环境中。风险：通过服务器上某个服务的漏洞，攻击者可能访问同一服务器上运行的其他服务。进行自动定期备份是常用做法。部署前进行备份可以在测试备份恢复过程的同时，帮助简化部署过程。风险：如果在部署过程中出现错误，您可能想要部署旧版本。然而，由于数据库的更改，这通常不可行。应根据最佳实践加固环境，应考虑采用加固实践中的第1级和部分第2级，例如《CIS Kubernetes 安全基准》。风险：使用集群环境的默认配置会带来潜在风险。虚拟环境之间的通信是受控和规范的。风险：在默认设置下，虚拟环境能够访问网络堆栈上的其他虚拟环境。通过使用虚拟机，通常可以连接到其他虚拟机。通过使用 Docker，默认使用一个网桥，这样一个主机上的所有容器都可以相互通信。所有账户在所有（重要）系统和应用程序上采用两步或多因素认证。风险：单因素认证更容易受到暴力破解攻击，被认为安全性较低。使用专门用于安全活动的独立账户。风险：在云提供商的同一账户中进行基础设施和应用程序的安全审计，可能导致恶意管理员（或接管管理员账户的威胁行为者）篡改证据，如审计日志。通过使用静态加密，读取信息是不可能的，或者至少会更困难。风险：恶意行为者可能能够访问数据并读取信息，例如。来自物理硬盘。使用类似测试和生产的环境。风险：由于缺少测试环境，安全测试未定期运行。所有虚拟环境都对硬盘、内存和 CPU 使用资源限制。风险：对某一服务的拒绝服务（由攻击者内部发起或由于漏洞无意触发）会影响其他服务。拥有白名单并明确允许出站流量可以阻止未经授权的数据泄漏。风险：受损的基础设施组件可能尝试发送被盗数据。IT 系统中的冗余。风险：由于组件故障，IT 系统的可用性可能会受到影响。系统通过代码进行设置。可以配置完整的环境。此外，像 Jenkins 2 这样的软件也可以通过代码进行设置和配置。代码应存储在版本控制系统中。风险：系统中无法跟踪更改可能导致配置错误。此外，这可能导致未经授权的更改。例如 Jenkins。系统调用受到限制。风险：系统事件（系统调用）可能导致权限提升。使用（基于角色的）访问控制有助于将系统访问限制在授权用户范围内。风险：每个人都能够未经授权访问系统上的信息或修改系统上的信息。通过在内部使用加密，例如在集群内部，可以使窃取凭证变得不可能或至少更加困难。风险：在交通运输组织内部的恶意行为者可能能够执行中间人攻击并窃取机密信息（例如身份验证因素如密码）。 组件的加固非常重要，尤其是其他团队依赖的镜像。操作系统及其内部服务（例如Nginx或Java应用程序）的加固都应当进行。风险：组件（镜像、库、应用程序）未加固。首先以监控状态启动 WAF，以了解流量和威胁。根据收集到的情报逐步执行阻断操作，确保对合法流量的干扰最小化。风险：漏洞输入例如利用程序可能通过多个入口渗入应用程序，构成重大安全威胁。根据最佳实践加固环境。应考虑按照加固实践（如“CIS Kubernetes 安全基准”）进行第 2 级以及部分第 3 级的加固。风险：在集群环境中使用默认配置会带来潜在风险。使用基础设施即代码有助于创建接近生产的环境。开发人员需要接受培训以搭建本地开发环境。此外，应能够创建类似生产环境的测试数据。通常会将个人可识别信息匿名化，以遵守数据保护法。风险：如果生产环境中发生错误，开发人员需要能够在本地开发环境中创建一个接近生产的环境。系统的随机定期关闭可以确保没有人对系统进行手动更改。风险：由于系统上的手动更改，它们不再可替换。如果发生崩溃，可能会导致计划中的冗余系统不可用。此外，手动更改很难重现。最初保持 WAF 在警报模式，以确保全面了解潜在威胁。在中等配置下，WAF 设置经过优化以在威胁检测上更精确，更加注重安全性，同时不会对合法流量产生显著影响。风险：来自恶意输入的威胁仍然很高，利用程序可能试图利用应用程序各个入口点存在的任何漏洞。微服务架构有助于拥有更小的组件，这些组件更容易进行测试。风险：单体应用程序难以测试。高级 WAF 设置旨在确保所有数据格式正确，并自动拒绝任何多余的输入参数。它包括用于检测异常的机器学习算法、用于实时流量分析的自定义规则，以及与现有安全基础设施的无缝集成，以适应不断变化的威胁环境。风险：复杂威胁的存在要求采取强有力的防御策略，对应用输入进行严格检查以防安全漏洞，包括高级持续威胁和零日漏洞。标准：组件的加固非常重要，尤其是其他团队依赖的镜像。操作系统及其中的服务（例如）应进行加固。Nginx 或一个 Java 应用。

对系统和应用程序上的所有特权账户实施两因素或多因素身份验证。风险：单因素身份验证更容易受到暴力破解攻击，安全性较低。所有内部系统都使用简单身份验证。风险：攻击者可能获取对内部系统和应用程序接口的访问权限。通过在传输中的流量边缘使用加密，外部人员几乎不可能，或者至少更难窃取组织外部的凭据或信息。建议使用标准的安全协议，例如 HTTPS。风险：恶意行为者可能能够执行中间人攻击并窃取机密信息（例如认证因素，如密码）。应用程序运行在专用的隔离虚拟化环境中。风险：通过服务器上某个服务的漏洞，攻击者可能访问同一服务器上运行的其他服务。进行自动定期备份是常用做法。部署前进行备份可以在测试备份恢复过程的同时，帮助简化部署。风险：如果在部署过程中出现错误，您可能希望使用旧版本进行部署。然而，由于数据库的更改，这通常是不可行的。应根据最佳实践加固环境。应考虑采纳硬化实践中的一级和部分二级措施，例如《CIS Kubernetes 安全基准》。风险：在集群环境中使用默认配置会导致潜在风险。虚拟环境之间的通信是受控和规范的。风险：在默认设置下，虚拟环境能够访问网络堆栈上的其他虚拟环境。通过使用虚拟机，通常可以连接到其他虚拟机。通过使用 Docker，默认使用一个网桥，这样一个主机上的所有容器都可以相互通信。所有账户在所有（重要）系统和应用程序上采用两步或多步身份验证。风险：单一身份验证更容易受到暴力破解攻击，被认为安全性较低。使用专门的账户进行安全活动。风险：在云提供商的同一账户中进行基础设施和应用程序的安全审计，可能导致恶意管理员（或接管管理员账户的威胁行为者）篡改证据，如审计日志。通过使用静态加密，读取信息是不可能的，或者至少会更困难。风险：恶意行为者可能能够访问数据并读取信息，例如。来自物理硬盘。使用类似测试和生产的环境。风险：由于缺少测试环境，安全测试未定期运行。所有虚拟环境都对硬盘、内存和 CPU 使用资源限制。风险：对某一服务的拒绝服务（由攻击者内部发起或由于漏洞无意触发）会影响其他服务。拥有白名单并明确允许出站流量可以阻止未经授权的数据泄漏。风险：受损的基础设施组件可能尝试发送被盗数据。IT 系统中的冗余。风险：由于组件故障，IT 系统的可用性可能会受到影响。系统通过代码进行设置。可以配置完整的环境。此外，像 Jenkins 2 这样的软件也可以通过代码进行设置和配置。代码应存储在版本控制系统中。风险：系统中无法跟踪更改可能导致配置错误。此外，这可能导致未经授权的更改。例如 Jenkins。系统调用受到限制。风险：系统事件（系统调用）可能导致权限提升。使用（基于角色的）访问控制有助于将系统访问限制在授权用户范围内。风险：每个人都能够未经授权访问系统上的信息或修改系统上的信息。通过在内部使用加密，例如在集群内部，可以使窃取凭证变得不可能或至少更加困难。风险：在交通运输组织内部的恶意行为者可能能够执行中间人攻击并窃取机密信息（例如身份验证因素如密码）。 组件的加固非常重要，特别是那些其他团队依赖的镜像。加固应在操作系统及其内部服务上进行（例如 Nginx 或 Java 应用）。风险：组件（镜像、库、应用程序）未加固。首先以监控状态启动 WAF，以了解流量和威胁。根据收集到的情报逐步执行阻断操作，确保对合法流量的干扰最小化。风险：漏洞输入例如利用程序可能通过多个入口渗入应用程序，构成重大安全威胁。根据最佳实践加固环境。应考虑按照加固实践（如“CIS Kubernetes 安全基准”）进行第 2 级以及部分第 3 级的加固。风险：在集群环境中使用默认配置会带来潜在风险。使用基础设施即代码有助于创建接近生产的环境。开发人员需要接受培训以搭建本地开发环境。此外，应能够创建类似生产环境的测试数据。通常会将个人可识别信息匿名化，以遵守数据保护法。风险：如果生产环境中发生错误，开发人员需要能够在本地开发环境中创建一个接近生产的环境。系统的随机定期关闭可以确保没有人对系统进行手动更改。风险：由于系统上的手动更改，它们不再可替换。如果发生崩溃，可能会导致计划中的冗余系统不可用。此外，手动更改很难重现。最初保持 WAF 在警报模式，以确保全面了解潜在威胁。在中等配置下，WAF 设置经过优化以在威胁检测上更精确，更加注重安全性，同时不会对合法流量产生显著影响。风险：来自恶意输入的威胁仍然很高，利用程序可能试图利用应用程序各个入口点存在的任何漏洞。微服务架构有助于拥有更小的组件，这些组件更容易进行测试。风险：单体应用程序难以测试。高级 WAF 设置旨在确保所有数据格式正确，并自动拒绝任何多余的输入参数。它包括用于检测异常的机器学习算法、用于实时流量分析的自定义规则，以及与现有安全基础设施的无缝集成，以适应不断变化的威胁环境。风险：复杂威胁的存在需要强有力的防御策略，对应用程序输入进行仔细检查以防安全漏洞，包括高级持续性威胁和零日漏洞。标准：实施网页应用防火墙（WAF）是关键的安全控制措施。在基础层面上，目标是精细平衡减少误报以维护用户体验与可能增加不太明显的漏报之间的关系。

对所有系统和应用程序上的特权账户实施两因素或多因素身份验证。风险：单因素身份验证更容易受到暴力破解攻击，安全性较低。所有内部系统都使用简单身份验证。风险：攻击者可能获取对内部系统和应用程序接口的访问权限。通过在传输中的流量边缘使用加密，外部人员几乎不可能，或者至少更难窃取组织外部的凭据或信息。建议使用标准的安全协议，如 HTTPS。风险：恶意行为者可能能够执行中间人攻击并窃取机密信息（例如认证因素，如密码）。应用程序运行在专用的隔离虚拟环境中。风险：通过服务器上某个服务的漏洞，攻击者可以访问运行在同一服务器上的其他服务。使用自动定期备份。部署前进行备份可以帮助在测试备份恢复过程的同时简化部署。风险：如果在部署过程中出现错误，您可能想要部署旧版本。然而，由于数据库的更改，这通常不可行。应根据最佳实践加固环境，应考虑采用加固实践中的第1级和部分第2级，例如《CIS Kubernetes 安全基准》。风险：使用集群环境的默认配置会带来潜在风险。虚拟环境之间的通信是受控和规范的。风险：在默认设置下，虚拟环境能够访问网络堆栈上的其他虚拟环境。通过使用虚拟机，通常可以连接到其他虚拟机。通过使用 Docker，默认使用一个网桥，这样一个主机上的所有容器都可以相互通信。所有账户在所有（重要）系统和应用程序上采用双因素或多因素认证。风险：单因素认证更容易受到暴力破解攻击，被认为安全性较低。使用专门用于安全活动的独立账户。风险：在云提供商的同一账户中同时进行安全审计和管理基础设施及应用程序，可能会导致恶意管理员（或接管管理员账户的威胁行为者）篡改审计日志等证据。通过使用静态加密，可以使读取信息变得不可能，或者至少更困难。风险：恶意行为者可能能够访问数据并读取信息，例如。来自物理硬盘。使用类似测试和生产的环境。风险：由于缺少测试环境，安全测试未定期运行。所有虚拟环境都对硬盘、内存和 CPU 使用资源限制。风险：对某一服务的拒绝服务（由攻击者内部发起或由于漏洞无意触发）会影响其他服务。拥有白名单并明确允许出站流量可以阻止未经授权的数据泄漏。风险：受损的基础设施组件可能尝试发送被盗数据。IT 系统中的冗余。风险：由于组件故障，IT 系统的可用性可能会受到影响。系统通过代码进行设置。可以配置完整的环境。此外，像 Jenkins 2 这样的软件也可以通过代码进行设置和配置。代码应存储在版本控制系统中。风险：系统中无法跟踪更改可能导致配置错误。此外，这可能导致未经授权的更改。例如 Jenkins。系统调用受到限制。风险：系统事件（系统调用）可能导致权限提升。使用（基于角色的）访问控制有助于将系统访问限制在授权用户范围内。风险：每个人都能够未经授权访问系统上的信息或修改系统上的信息。通过在内部使用加密，例如在集群内部，可以使窃取凭证变得不可能或至少更加困难。风险：在交通运输组织内部的恶意行为者可能能够执行中间人攻击并窃取机密信息（例如身份验证因素如密码）。 组件的加固非常重要，特别是那些其他团队依赖的镜像。加固应在操作系统及其内部服务上进行（例如 Nginx 或 Java 应用）。风险：组件（镜像、库、应用程序）未加固。首先以监控状态启动 WAF，以了解流量和威胁。根据收集到的情报逐步执行阻断操作，确保对合法流量的干扰最小化。风险：漏洞输入例如利用程序可能通过多个入口渗入应用程序，构成重大安全威胁。根据最佳实践加固环境。应考虑按照加固实践（如“CIS Kubernetes 安全基准”）进行第 2 级以及部分第 3 级的加固。风险：在集群环境中使用默认配置会带来潜在风险。使用基础设施即代码有助于创建接近生产的环境。开发人员需要接受培训以搭建本地开发环境。此外，应能够创建类似生产环境的测试数据。为了遵守数据保护法，个人身份信息通常会被匿名化。风险：如果生产环境中发生错误，开发人员需要能够在本地开发环境中创建一个接近生产环境的环境。系统的随机定期关闭可以确保没有人对系统进行手动更改。风险：由于系统上的手动更改，它们不再可替换。如果发生故障，可能会出现计划中的冗余系统不可用的情况。此外，手动更改很难重现。最初保持 WAF 在警报模式，以确保全面了解潜在威胁。在中等配置下，WAF 设置经过优化以在威胁检测上更精确，更加注重安全性，同时不会对合法流量产生显著影响。风险：来自恶意输入的威胁仍然很高，利用程序可能试图利用应用程序各个入口点存在的任何漏洞。微服务架构有助于拥有更小的组件，这些组件更容易进行测试。风险：单体应用程序难以测试。高级 WAF 设置旨在确保所有数据格式正确，并自动拒绝任何多余的输入参数。它包括用于检测异常的机器学习算法、用于实时流量分析的自定义规则，以及与现有安全基础设施的无缝集成，以适应不断变化的威胁环境。风险：复杂威胁的存在需要强有力的防御策略，对应用程序输入进行仔细审查，以防止安全漏洞，包括高级持续性威胁和零日漏洞。标准：根据最佳实践加固环境。应考虑从加固实践中采用第2级以及部分第3级措施，如“CIS Kubernetes 安全基准”。

对所有系统和应用程序上的特权账户实施两因素或多因素身份验证。风险：单因素身份验证更容易受到暴力破解攻击，安全性较低。所有内部系统都使用简单身份验证。风险：攻击者可能获取内部系统和应用程序接口的访问权限。通过在传输中的流量边缘使用加密，几乎不可能，或至少更难窃取在组织外部的信息或凭证。建议使用像 HTTPS 这样的标准安全协议。风险：恶意行为者可能进行中间人攻击并窃取机密信息（例如认证因素如密码）。应用程序运行在专用且隔离的虚拟化环境中。风险：通过服务器上某个服务的漏洞，攻击者可能访问同一服务器上运行的其他服务。使用自动定期备份。部署前的备份有助于在测试备份恢复过程的同时促进部署。风险：如果在部署过程中出现错误，您可能希望使用旧版本进行部署。然而，由于数据库的更改，这通常是不可行的。应根据最佳实践加固环境。应考虑采纳硬化实践中的一级和部分二级措施，例如《CIS Kubernetes 安全基准》。风险：在集群环境中使用默认配置会导致潜在风险。虚拟环境之间的通信是受控和规范的。风险：在默认设置下，虚拟环境能够访问网络堆栈上的其他虚拟环境。通过使用虚拟机，通常可以连接到其他虚拟机。通过使用 Docker，默认使用一个网桥，这样一个主机上的所有容器都可以相互通信。所有账户在所有（重要）系统和应用程序上采用双因素或多因素认证。风险：单因素认证更容易受到暴力破解攻击，被认为安全性较低。使用专门用于安全活动的独立账户。风险：在云提供商的同一账户中同时进行安全审计和管理基础设施及应用程序，可能会导致恶意管理员（或接管管理员账户的威胁行为者）篡改审计日志等证据。通过使用静态加密，可以使读取信息变得不可能，或者至少更困难。风险：恶意行为者可能能够访问数据并读取信息，例如。来自物理硬盘。使用类似测试和生产的环境。风险：由于缺少测试环境，安全测试未定期运行。所有虚拟环境都对硬盘、内存和 CPU 使用资源限制。风险：对某一服务的拒绝服务（由攻击者内部发起或由于错误无意间产生）会影响其他服务。拥有白名单并明确允许出站流量可以阻止未经授权的数据泄漏。风险：受损的基础设施组件可能尝试发送被盗数据。IT 系统中的冗余。风险：由于组件故障，IT 系统的可用性可能会受到影响。系统通过代码进行设置。可以配置完整的环境。此外，像 Jenkins 2 这样的软件也可以通过代码进行设置和配置。代码应存储在版本控制系统中。风险：系统中无法跟踪更改可能导致配置错误。此外，这可能导致未经授权的更改。例如 Jenkins。系统调用受到限制。风险：系统事件（系统调用）可能导致权限提升。使用（基于角色的）访问控制有助于将系统访问限制在授权用户范围内。风险：每个人都能够未经授权访问系统上的信息或在系统上未经授权修改信息。通过在内部使用加密，例如在集群内部，可以使窃取凭证变得不可能或至少更困难。风险：在传输中的网络组织内部的恶意行为者可能能够执行中间人攻击并嗅探机密信息（例如认证因素，如密码）。 组件加固非常重要，特别是那些其他团队依赖的镜像。加固应在操作系统及其内部服务上进行（例如 Nginx 或 Java 应用）。风险：组件（镜像、库、应用程序）未加固。首先以监控状态启动 WAF，以了解流量和威胁。根据收集到的情报逐步执行阻断操作，确保对合法流量的干扰最小化。风险：漏洞输入例如利用程序可能通过多个入口渗入应用程序，构成重大安全威胁。根据最佳实践加固环境。应考虑按照加固实践（如“CIS Kubernetes 安全基准”）进行第 2 级以及部分第 3 级的加固。风险：在集群环境中使用默认配置会带来潜在风险。使用基础设施即代码有助于创建接近生产的环境。开发人员需要接受培训以便设置本地开发环境。此外，应能够创建类似生产环境的测试数据。为了遵守数据保护法，个人身份信息通常会被匿名化。风险：如果生产环境中发生错误，开发人员需要能够在本地开发环境中创建一个接近生产环境的环境。系统的随机定期关闭可以确保没有人对系统进行手动更改。风险：由于系统上的手动更改，它们不再可替换。如果发生崩溃，可能会出现计划中的冗余系统不可用的情况。此外，手动更改难以重现。最初将WAF保持在警报模式，以确保对潜在威胁有全面的了解。在中等配置下，WAF 设置经过优化以在威胁检测上更精确，更加注重安全性，同时不会对合法流量产生显著影响。风险：来自恶意输入的威胁仍然很高，利用程序可能试图利用应用程序各个入口点存在的任何漏洞。微服务架构有助于拥有更小的组件，这些组件更容易进行测试。风险：单体应用程序难以测试。高级 WAF 设置旨在确保所有数据格式正确，并自动拒绝任何多余的输入参数。它包括用于检测异常的机器学习算法、用于实时流量分析的自定义规则，以及与现有安全基础设施的无缝集成，以适应不断变化的威胁环境。风险：复杂威胁的存在需要一套强有力的防御策略，对应用程序输入进行仔细检查以防安全漏洞，包括高级持续性威胁和零日漏洞。标准：使用基础设施即代码有助于创建接近生产环境的系统。开发人员需要接受培训，以便搭建本地开发环境。此外，应该能够创建类似生产环境的测试数据。为了遵守数据保护法律，个人身份信息通常会被匿名化。

对所有系统和应用程序上的特权账户实施两因素或多因素身份验证。风险：单因素身份验证更容易受到暴力破解攻击，安全性较低。所有内部系统都使用简单身份验证。风险：攻击者可能获取内部系统和应用程序接口的访问权限。通过在传输中的流量边缘使用加密，外部人员几乎不可能，或者至少更难窃取组织外部的凭据或信息。建议使用标准安全协议如 HTTPS。风险：恶意行为者可能能够进行中间人攻击并窃取机密信息（例如认证因素如密码）。应用程序运行在专用且隔离的虚拟化环境中。风险：通过服务器上某个服务的漏洞，攻击者可能访问同一服务器上运行的其他服务。使用自动定期备份。在部署前进行备份有助于在测试备份恢复过程的同时促进部署。风险：如果在部署过程中出现错误，您可能想要部署旧版本。然而，由于数据库的更改，这通常不可行。应根据最佳实践加固环境，应考虑采用加固实践中的第1级和部分第2级，例如《CIS Kubernetes 安全基准》。风险：使用集群环境的默认配置会带来潜在风险。虚拟环境之间的通信是受控和规范的。风险：在默认设置下，虚拟环境能够访问网络堆栈上的其他虚拟环境。通过使用虚拟机，通常可以连接到其他虚拟机。通过使用 Docker，默认使用一个网桥，这样一个主机上的所有容器都可以相互通信。所有账户在所有（重要）系统和应用程序上采用两步或多因素认证。风险：单因素认证更容易受到暴力破解攻击，被认为安全性较低。使用专门用于安全活动的独立账户。风险：在云提供商的同一账户中同时进行安全审计和管理基础设施及应用程序，可能会导致恶意管理员（或接管管理员账户的威胁行为者）篡改审计日志等证据。通过使用静态加密，可以使读取信息变得不可能，或者至少更困难。风险：恶意行为者可能能够访问数据并读取信息，例如。来自物理硬盘。使用类似测试和生产的环境。风险：由于缺少测试环境，安全测试未定期运行。所有虚拟环境都对硬盘、内存和 CPU 使用资源限制。风险：对某一服务的拒绝服务（由攻击者内部发起或由于漏洞无意触发）会影响其他服务。拥有白名单并明确允许出站流量可以阻止未经授权的数据泄漏。风险：受损的基础设施组件可能尝试发送被盗数据。IT 系统中的冗余。风险：由于组件故障，IT 系统的可用性可能会受到影响。系统通过代码进行设置。可以配置完整的环境。此外，像 Jenkins 2 这样的软件也可以通过代码进行设置和配置。代码应存储在版本控制系统中。风险：系统中无法跟踪更改可能导致配置错误。此外，这可能导致未经授权的更改。例如 Jenkins。系统调用受到限制。风险：系统事件（系统调用）可能导致权限提升。使用（基于角色的）访问控制有助于将系统访问限制在授权用户范围内。风险：每个人都能够未经授权访问系统上的信息或在系统上未经授权修改信息。通过在内部使用加密，例如在集群内部，可以使窃取凭证变得不可能或至少更困难。风险：在传输中的网络组织内部的恶意行为者可能能够执行中间人攻击并嗅探机密信息（例如认证因素，如密码）。 组件加固非常重要，特别是那些其他团队依赖的镜像。加固应在操作系统及其内部服务上进行（例如 Nginx 或 Java 应用）。风险：组件（镜像、库、应用程序）未加固。首先以监控状态启动 WAF，以了解流量和威胁。根据收集到的情报逐步执行阻断操作，确保对合法流量的干扰最小化。风险：漏洞输入例如利用程序可能通过多个入口渗入应用程序，构成重大安全威胁。根据最佳实践加固环境。应考虑按照加固实践（如“CIS Kubernetes 安全基准”）进行第 2 级以及部分第 3 级的加固。风险：在集群环境中使用默认配置会带来潜在风险。使用基础设施即代码有助于创建接近生产的环境。开发人员需要接受培训以搭建本地开发环境。此外，应能够创建类似生产环境的测试数据。通常会将个人可识别信息匿名化，以遵守数据保护法。风险：如果生产环境中发生错误，开发人员需要能够在本地开发环境中创建一个接近生产的环境。系统的随机定期关闭可以确保没有人对系统进行手动更改。风险：由于系统上的手动更改，它们不再可替换。如果发生故障，可能会出现计划中的冗余系统不可用的情况。此外，手动更改很难重现。最初保持 WAF 在警报模式，以确保全面了解潜在威胁。在中等配置下，WAF 设置经过优化以在威胁检测上更精确，更加注重安全性，同时不会对合法流量产生显著影响。风险：来自恶意输入的威胁仍然很高，利用程序可能试图利用应用程序各个入口点存在的任何漏洞。微服务架构有助于拥有更小的组件，这些组件更容易进行测试。风险：单体应用程序难以测试。高级 WAF 设置旨在确保所有数据格式正确，并自动拒绝任何多余的输入参数。它包括用于检测异常的机器学习算法、用于实时流量分析的自定义规则，以及与现有安全基础设施的无缝集成，以适应不断变化的威胁环境。风险：复杂威胁的存在需要强有力的防御策略，必须仔细检查应用程序输入以防安全漏洞，包括高级持续性威胁和零日漏洞。标准：系统的定期随机关闭可确保无人对系统进行手动更改。

对系统和应用程序上的所有特权账户实施两因素或多因素身份验证。风险：单因素身份验证更容易受到暴力破解攻击，安全性较低。所有内部系统都使用简单身份验证。风险：攻击者可能获取对内部系统和应用程序接口的访问权限。通过在传输中的流量边缘使用加密，几乎不可能，或至少更难窃取在组织外部的信息或凭证。建议使用像 HTTPS 这样的标准安全协议。风险：恶意行为者可能进行中间人攻击并窃取机密信息（例如认证因素如密码）。应用程序运行在专用的隔离虚拟化环境中。风险：通过服务器上某个服务的漏洞，攻击者可以访问同一服务器上运行的其他服务。进行自动定期备份是常用做法。部署前进行备份可以在测试备份恢复过程的同时，帮助简化部署过程。风险：如果在部署过程中出现错误，您可能想要部署旧版本。然而，由于数据库的更改，这通常不可行。应根据最佳实践加固环境，应考虑采用加固实践中的第1级和部分第2级，例如《CIS Kubernetes 安全基准》。风险：使用集群环境的默认配置会带来潜在风险。虚拟环境之间的通信是受控和规范的。风险：在默认设置下，虚拟环境能够访问网络堆栈上的其他虚拟环境。通过使用虚拟机，通常可以连接到其他虚拟机。通过使用 Docker，默认使用一个网桥，这样一个主机上的所有容器都可以相互通信。所有账户在所有（重要）系统和应用程序上采用两步或多步身份验证。风险：单一身份验证更容易受到暴力破解攻击，被认为安全性较低。使用专门的账户进行安全活动。风险：在云提供商的同一账户中同时进行安全审计和管理基础设施及应用程序，可能会导致恶意管理员（或接管管理员账户的威胁行为者）篡改审计日志等证据。通过使用静态加密，可以使读取信息变得不可能，或者至少更困难。风险：恶意行为者可能能够访问数据并读取信息，例如。来自物理硬盘。使用类似测试和生产的环境。风险：由于缺少测试环境，安全测试未定期运行。所有虚拟环境都对硬盘、内存和 CPU 使用资源限制。风险：对某一服务的拒绝服务（由攻击者内部发起或由于漏洞无意触发）会影响其他服务。拥有白名单并明确允许出站流量可以阻止未经授权的数据泄漏。风险：受损的基础设施组件可能尝试发送被盗数据。IT 系统中的冗余。风险：由于组件故障，IT 系统的可用性可能会受到影响。系统通过代码进行设置。可以配置完整的环境。此外，像 Jenkins 2 这样的软件也可以通过代码进行设置和配置。代码应存储在版本控制系统中。风险：系统中无法跟踪更改可能导致配置错误。此外，这可能导致未经授权的更改。例如 Jenkins。系统调用受到限制。风险：系统事件（系统调用）可能导致权限提升。使用（基于角色的）访问控制有助于将系统访问限制在授权用户范围内。风险：每个人都能够未经授权访问系统上的信息或修改系统上的信息。通过在内部使用加密，例如在集群内部，可以使窃取凭证变得不可能或至少更加困难。风险：在传输中的网络组织内部的恶意行为者可能能够执行中间人攻击并嗅探机密信息（例如认证因素，如密码）。 组件加固非常重要，特别是那些其他团队依赖的镜像。操作系统和内部服务（例如 Nginx 或 Java 应用程序）都应进行加固。风险：组件（镜像、库、应用程序）未加固。首先以监控状态启动 WAF，以了解流量和威胁。根据收集到的情报逐步执行阻断操作，确保对合法流量的干扰最小化。风险：漏洞输入例如利用程序可能通过多个入口渗入应用程序，构成重大安全威胁。根据最佳实践加固环境。应考虑按照加固实践（如“CIS Kubernetes 安全基准”）进行第 2 级以及部分第 3 级的加固。风险：在集群环境中使用默认配置会带来潜在风险。使用基础设施即代码有助于创建接近生产的环境。开发人员需要接受培训以搭建本地开发环境。此外，应能够创建类似生产环境的测试数据。为了遵守数据保护法，个人身份信息通常会被匿名化。风险：如果生产环境中发生错误，开发人员需要能够在本地开发环境中创建一个接近生产环境的环境。系统的随机定期关闭可以确保没有人对系统进行手动更改。风险：由于系统上的手动更改，它们不再可替换。如果发生故障，可能会出现计划中的冗余系统不可用的情况。此外，手动更改很难回放。最初保持 WAF 在警报模式，以确保全面了解潜在威胁。在中等配置下，WAF 设置经过优化以在威胁检测上更精确，更加注重安全性，同时不会对合法流量产生显著影响。风险：来自恶意输入的威胁仍然很高，利用程序可能试图利用应用程序各个入口点存在的任何漏洞。微服务架构有助于拥有更小的组件，这些组件更容易进行测试。风险：单体应用程序难以测试。高级 WAF 设置旨在确保所有数据格式正确，并自动拒绝任何多余的输入参数。它包括用于检测异常的机器学习算法、用于实时流量分析的自定义规则，以及与现有安全基础设施的无缝集成，以适应不断变化的威胁环境。风险：复杂威胁的存在要求有一个强有力的防御策略，对应用程序输入进行细致的安全审查，包括针对高级持续性威胁和零日漏洞的防护。标准：部署具有中等保护级别的 WAF 可以通过在检测真正威胁与减少误报之间实现更高级的平衡，从而增强安全防护态势。

对系统和应用程序上的所有特权账户实施两因素或多因素身份验证。风险：单因素身份验证更容易受到暴力破解攻击，安全性较低。所有内部系统都使用简单身份验证。风险：攻击者可能获取对内部系统和应用程序接口的访问权限。通过在传输中的流量边缘使用加密，外部人员几乎不可能，或者至少更难窃取组织外部的凭据或信息。建议使用标准安全协议如 HTTPS。风险：恶意行为者可能进行中间人攻击并窃取机密信息（例如身份验证因素，如密码）。应用程序运行在专用的隔离虚拟环境中。风险：通过服务器上某个服务的漏洞，攻击者可以访问运行在同一服务器上的其他服务。使用自动定期备份。部署前进行备份可以在测试备份恢复流程的同时帮助简化部署。风险：如果在部署过程中出现错误，您可能希望使用旧版本进行部署。然而，由于数据库的更改，这通常是不可行的。应根据最佳实践加固环境。应考虑采纳硬化实践中的一级和部分二级措施，例如《CIS Kubernetes 安全基准》。风险：在集群环境中使用默认配置会导致潜在风险。虚拟环境之间的通信是受控和规范的。风险：在默认设置下，虚拟环境能够访问网络堆栈上的其他虚拟环境。通过使用虚拟机，通常可以连接到其他虚拟机。通过使用 Docker，默认使用一个网桥，这样一个主机上的所有容器都可以相互通信。所有账户在所有（重要）系统和应用程序上采用双因素或多因素认证。风险：单因素认证更容易受到暴力破解攻击，被认为安全性较低。使用专门用于安全活动的独立账户。风险：在云提供商的同一账户中同时进行安全审计和管理基础设施及应用程序，可能会导致恶意管理员（或接管管理员账户的威胁行为者）篡改审计日志等证据。通过使用静态加密，可以使读取信息变得不可能，或者至少更困难。风险：恶意行为者可能能够访问数据并读取信息，例如。来自物理硬盘。使用类似测试和生产的环境。风险：由于缺少测试环境，安全测试未定期运行。所有虚拟环境都对硬盘、内存和 CPU 使用资源限制。风险：对某一服务的拒绝服务（由攻击者内部发起或由于漏洞无意触发）会影响其他服务。拥有白名单并明确允许出站流量可以阻止未经授权的数据泄漏。风险：受损的基础设施组件可能尝试发送被盗数据。IT 系统中的冗余。风险：由于组件故障，IT 系统的可用性可能会受到影响。系统通过代码进行设置。可以配置完整的环境。此外，像 Jenkins 2 这样的软件也可以通过代码进行设置和配置。代码应存储在版本控制系统中。风险：系统中无法跟踪更改可能导致配置错误。此外，这可能导致未经授权的更改。例如 Jenkins。系统调用受到限制。风险：系统事件（系统调用）可能导致权限提升。使用（基于角色的）访问控制有助于将系统访问限制在授权用户范围内。风险：每个人都能够未经授权访问系统上的信息或在系统上未经授权修改信息。通过在内部使用加密，例如在集群内部，可以使窃取凭证变得不可能或至少更困难。风险：在传输中的网络组织内部的恶意行为者可能能够执行中间人攻击并嗅探机密信息（例如认证因素如密码）。 组件加固非常重要，特别是那些其他团队依赖的镜像。操作系统和内部服务（例如 Nginx 或 Java 应用程序）都应进行加固。风险：组件（镜像、库、应用程序）未加固。首先以监控状态启动 WAF，以了解流量和威胁。根据收集到的情报逐步执行阻断操作，确保对合法流量的干扰最小化。风险：漏洞输入例如利用程序可能通过多个入口渗入应用程序，构成重大安全威胁。根据最佳实践加固环境。应考虑按照加固实践（如“CIS Kubernetes 安全基准”）进行第 2 级以及部分第 3 级的加固。风险：在集群环境中使用默认配置会带来潜在风险。使用基础设施即代码有助于创建接近生产的环境。开发人员需要接受培训以搭建本地开发环境。此外，应能够创建类似生产环境的测试数据。通常会将个人可识别信息匿名化，以遵守数据保护法。风险：如果生产环境中发生错误，开发人员需要能够在本地开发环境中创建一个接近生产的环境。系统的随机定期关闭可以确保没有人对系统进行手动更改。风险：由于系统上的手动更改，它们不再可替换。如果发生崩溃，可能会导致计划中的冗余系统不可用。此外，手动更改很难重现。最初保持 WAF 在警报模式，以确保全面了解潜在威胁。在中等配置下，WAF 设置经过优化以提高威胁检测的精度，更加注重安全性，同时不会显著影响合法流量。风险：来自恶意输入的威胁仍然很高，利用各种入口点可能存在的漏洞进行攻击的风险依然存在。微服务架构有助于拥有更小的组件，这些组件更容易进行测试。风险：单体应用程序难以测试。高级 WAF 设置旨在确保所有数据格式正确，并自动拒绝任何多余的输入参数。它包括用于检测异常的机器学习算法、用于实时流量分析的自定义规则，以及与现有安全基础设施的无缝集成，以适应不断变化的威胁环境。风险：复杂威胁的存在需要一个强有力的防御策略，必须仔细检查应用程序输入以防安全漏洞，包括高级持续性威胁和零日漏洞。标准：微服务架构有助于将系统拆分为小型组件，这些组件更易于测试。

对所有系统和应用程序上的特权账户实施两因素或多因素身份验证。风险：单因素身份验证更容易受到暴力破解攻击，安全性较低。所有内部系统都使用简单身份验证。风险：攻击者可能获取对内部系统和应用程序接口的访问权限。通过在传输中的流量边缘使用加密，外部人员几乎不可能，或者至少更难窃取组织外部的凭据或信息。建议使用标准安全协议如 HTTPS。风险：恶意行为者可能进行中间人攻击并窃取机密信息（例如身份验证因素，如密码）。应用程序运行在专用的隔离虚拟环境中。风险：通过服务器上某个服务的漏洞，攻击者可以访问运行在同一服务器上的其他服务。使用自动定期备份。部署前进行备份可以帮助在测试备份恢复过程的同时促进部署。风险：如果在部署过程中出现错误，您可能想要部署旧版本。然而，由于数据库的更改，这通常不可行。应根据最佳实践加固环境，应考虑采用加固实践中的第1级和部分第2级，例如《CIS Kubernetes 安全基准》。风险：使用集群环境的默认配置会带来潜在风险。虚拟环境之间的通信是受控和规范的。风险：在默认设置下，虚拟环境能够访问网络堆栈上的其他虚拟环境。通过使用虚拟机，通常可以连接到其他虚拟机。通过使用 Docker，默认使用一个网桥，这样一个主机上的所有容器都可以相互通信。所有账户在所有（重要）系统和应用程序上采用两步或多步身份验证。风险：单一身份验证更容易受到暴力破解攻击，被认为安全性较低。使用专门的账户进行安全活动。风险：在云提供商的同一账户中进行基础设施和应用程序的安全审计，可能导致恶意管理员（或接管管理员账户的威胁行为者）篡改证据，如审计日志。通过使用静态加密，读取信息是不可能的，或者至少会更困难。风险：恶意行为者可能能够访问数据并读取信息，例如。来自物理硬盘。使用类似测试和生产的环境。风险：由于缺少测试环境，安全测试未定期运行。所有虚拟环境都对硬盘、内存和 CPU 使用资源限制。风险：对某一服务的拒绝服务（由攻击者内部发起或由于漏洞无意触发）会影响其他服务。拥有白名单并明确允许出站流量可以阻止未经授权的数据泄漏。风险：受损的基础设施组件可能尝试发送被盗数据。IT 系统中的冗余。风险：由于组件故障，IT 系统的可用性可能会受到影响。系统通过代码进行设置。可以配置完整的环境。此外，像 Jenkins 2 这样的软件也可以通过代码进行设置和配置。代码应存储在版本控制系统中。风险：系统中无法跟踪更改可能导致配置错误。此外，这可能导致未经授权的更改。例如 Jenkins。系统调用受到限制。风险：系统事件（系统调用）可能导致权限提升。使用（基于角色的）访问控制有助于将系统访问限制在授权用户范围内。风险：每个人都能够未经授权访问系统上的信息或修改系统上的信息。通过在内部使用加密，例如在集群内部，可以使窃取凭证变得不可能或至少更加困难。风险：在传输中的网络组织内部的恶意行为者可能能够执行中间人攻击并嗅探机密信息（例如认证因素，如密码）。 组件加固非常重要，特别是那些其他团队依赖的镜像。加固应在操作系统及其内部服务上进行（例如 Nginx 或 Java 应用）。风险：组件（镜像、库、应用程序）未加固。首先以监控状态启动 WAF，以了解流量和威胁。根据收集到的情报逐步执行阻断操作，确保对合法流量的干扰最小化。风险：漏洞输入例如利用程序可能通过多个入口渗入应用程序，构成重大安全威胁。根据最佳实践加固环境。应考虑按照加固实践（如“CIS Kubernetes 安全基准”）进行第 2 级以及部分第 3 级的加固。风险：在集群环境中使用默认配置会带来潜在风险。使用基础设施即代码有助于创建接近生产的环境。开发人员需要接受培训以搭建本地开发环境。此外，应能够创建类似生产环境的测试数据。通常会将个人可识别信息匿名化，以遵守数据保护法。风险：如果生产环境中发生错误，开发人员需要能够在本地开发环境中创建一个接近生产的环境。系统的随机定期关闭可以确保没有人对系统进行手动更改。风险：由于系统上的手动更改，它们不再可替换。如果发生崩溃，可能会出现计划中的冗余系统不可用的情况。此外，手动更改难以重现。最初将WAF保持在警报模式，以确保对潜在威胁有全面的了解。在中等配置下，WAF 设置经过优化以在威胁检测上更精确，更加注重安全性，同时不会对合法流量产生显著影响。风险：来自恶意输入的威胁仍然很高，利用程序可能试图利用应用程序各个入口点存在的任何漏洞。微服务架构有助于拥有更小的组件，这些组件更容易进行测试。风险：单体应用程序难以测试。高级 WAF 设置旨在确保所有数据格式正确，并自动拒绝任何多余的输入参数。它包括用于检测异常的机器学习算法、用于实时流量分析的自定义规则，以及与现有安全基础设施的无缝集成，以适应不断变化的威胁环境。风险：复杂威胁的存在要求有一个强有力的防御策略，对应用程序输入进行细致的安全审查，包括针对高级持续性威胁和零日漏洞的防护。标准：高级 WAF 保护级别包括严格的输入验证，拒绝任何非明确要求的参数，以及根据新出现的威胁动态更新的自定义规则集。

通过使用集中日志记录，日志可以防止未经授权的修改。风险：本地存储的系统日志可能被攻击者未经授权地篡改，或者在事件发生后可能损坏。此外，汇总日志也很困难。实施安全相关事件的日志记录。以下事件往往与安全相关：成功/失败的登录/登出、用户的创建、修改和删除、输入验证和输出创建过程中的错误、名称中带有“安全”的异常和错误、有价值的交易（例如），金融交易，高成本操作）:unicorn:（您应用程序的特殊功能）风险：没有安全相关事件的跟踪，使事件分析更加困难。通过适当的安全事件，安全事件分析所需的时间显著减少，从而可以在攻击者达到目标之前阻止攻击。协议在易于使用的实时监控系统中可视化。图形用户界面提供了在协议中搜索特殊属性的功能。风险：系统和应用程序协议无法正确可视化，这会导致日志评估缺失或非常有限。特别是开发人员可能会难以使用像 Linux 工具 'cat' 这样的非常规工具来阅读应用程序日志。 使用了集中日志系统，应用程序日志（包括应用程序异常）会被发送到该系统。风险：本地存储的日志可能会被具有系统访问权限的攻击者未经授权地篡改，或者在发生事件后可能会损坏。此外，对日志进行关联分析也很困难。这会导致攻击，可以悄无声息地进行。事件在一个系统上进行关联。例如，将失败的登录尝试与成功的登录尝试进行关联和可视化。风险：无法检测不同系统/工具/指标上的安全相关事件。已记录并应用了如何记录个人身份信息（PII）的概念。风险：个人身份信息（PII）被记录，且未遵守隐私法（例如《通用数据保护条例》）。标准：通过使用集中日志记录，日志可以防止未经授权的修改。

通过使用集中日志记录，日志可以防止未经授权的修改。风险：本地存储的系统日志可能被攻击者未经授权地篡改，或者在事件发生后可能损坏。此外，汇总日志也很困难。实施安全相关事件的日志记录。以下事件往往与安全相关：成功/失败的登录/登出、用户的创建、修改和删除、输入验证和输出创建过程中的错误、名称中带有“安全”的异常和错误、有价值的交易（例如），金融交易，高成本操作）:unicorn:（您应用程序的特殊功能）风险：没有安全相关事件的跟踪会使事件分析变得更加困难。通过适当的安全事件，安全事件分析所需时间显著减少，从而可以在攻击者达到目标之前阻止攻击。协议在一个易于使用的实时监控系统中可视化。图形用户界面提供了在协议中搜索特殊属性的功能。风险：系统和应用程序协议无法正确可视化，这导致没有或非常有限的日志评估。特别是开发人员可能会难以使用像 Linux 工具 'cat' 这样的非常规工具来阅读应用程序日志。 使用了集中式日志系统，并且应用程序日志（包括应用程序异常）都会发送到该系统。风险：本地存储的日志可能被具有系统访问权限的攻击者未经授权地篡改，或者在发生事件后可能损坏。此外，日志的关联分析也很困难。这会导致攻击，可以悄无声息地进行。事件在一个系统上进行关联。例如，将失败的登录尝试与成功的登录尝试进行关联和可视化。风险：无法检测不同系统/工具/指标上的安全相关事件。记录和应用个人可识别信息（PII）的概念已有文档记录并付诸实践。风险：个人身份信息（PII）被记录，且未遵守隐私法律（例如《通用数据保护条例》）。标准：安全相关事件，例如登录/注销或用户的创建、修改、删除，都应被记录。

通过使用集中日志记录，日志可以防止未经授权的修改。风险：本地存储的系统日志可能被攻击者未经授权地篡改，或者在事件发生后可能损坏。此外，汇总日志也很困难。实施安全相关事件的日志记录。以下事件往往与安全相关：成功/失败的登录/登出、用户的创建、修改和删除、输入验证和输出创建过程中的错误、名称中带有“安全”的异常和错误、有价值的交易（例如），金融交易，高成本操作）：独角兽（你应用程序的特殊功能）风险：无法跟踪与安全相关的事件，使事件分析更加困难。通过适当的安全事件，安全事件分析所需的时间显著减少，从而可以在攻击者达到目标之前阻止攻击。协议在易于使用的实时监控系统中可视化。GUI 提供了在协议中搜索特殊属性的功能。风险：系统和应用协议未被正确可视化，导致日志评估没有或非常有限。特别是开发人员可能会难以使用像 Linux 工具 'cat' 这样的非常规工具来阅读应用程序日志。 使用了集中日志系统，应用程序日志（包括应用程序异常）会被发送到该系统。风险：本地存储的日志可能会被具有系统访问权限的攻击者未经授权地篡改，或者在发生事件后可能会损坏。此外，执行日志的关联分析也很困难。这会导致攻击，可以悄无声息地进行。事件在一个系统上进行关联。例如，将失败的登录尝试与成功的登录尝试进行关联和可视化。风险：无法检测涉及不同系统/工具/指标的安全相关事件。有关于如何记录个人身份信息（PII）的概念已被记录并应用。风险：个人可识别信息（PII）被记录，但未遵守隐私法（例如《通用数据保护条例》）。标准：协议在一个简单易用的实时监控系统中进行可视化。图形用户界面（GUI）提供搜索协议中特殊属性的功能。

通过使用集中日志记录，日志可以防止未经授权的修改。风险：本地存储的系统日志可能被攻击者未经授权地篡改，或者在事件发生后可能损坏。此外，汇总日志也很困难。实施安全相关事件的日志记录。以下事件往往与安全相关：成功/失败的登录/登出、用户的创建、修改和删除、输入验证和输出创建过程中的错误、名称中带有“安全”的异常和错误、有价值的交易（例如），金融交易，高成本操作）:unicorn:（您应用程序的特殊功能）风险：没有安全相关事件的跟踪会使事件分析变得更加困难。通过适当的安全事件，安全事件分析所需时间显著减少，从而可以在攻击者达到目标之前阻止攻击。协议在一个易于使用的实时监控系统中可视化。图形用户界面提供了在协议中搜索特殊属性的功能。风险：系统和应用程序协议无法正确可视化，这导致没有或非常有限的日志评估。特别是开发人员可能会难以使用像 Linux 工具 'cat' 这样的非常规工具来阅读应用程序日志。 使用了集中式日志系统，并且应用程序日志（包括应用程序异常）都会发送到该系统。风险：本地存储的日志可能被具有系统访问权限的攻击者未经授权地篡改，或者在发生事件后可能损坏。此外，日志的关联分析也很困难。这会导致攻击，可以悄无声息地进行。事件在一个系统上进行关联。例如，将失败的登录尝试与成功的登录尝试进行关联和可视化。风险：无法检测不同系统/工具/指标上的安全相关事件。记录和应用个人可识别信息（PII）的概念已有文档记录并付诸实践。风险：个人可识别信息（PII）被记录，且未遵守隐私法律（例如《通用数据保护条例》）。标准：使用集中式日志系统，应用程序日志（包括应用程序异常）被传送到该系统中。

通过使用集中日志记录，日志可以防止未经授权的修改。风险：本地存储的系统日志可能被攻击者未经授权地篡改，或者在事件发生后可能损坏。此外，汇总日志也很困难。实施安全相关事件的日志记录。以下事件往往与安全相关：成功/失败的登录/登出、用户的创建、修改和删除、输入验证和输出创建过程中的错误、名称中带有“安全”的异常和错误、有价值的交易（例如），金融交易，高成本操作）：独角兽（你应用程序的特殊功能）风险：无法跟踪与安全相关的事件，使事件分析更加困难。通过适当的安全事件，安全事件分析所需的时间显著减少，从而可以在攻击者达到目标之前阻止攻击。协议在易于使用的实时监控系统中可视化。GUI 提供了在协议中搜索特殊属性的功能。风险：系统和应用协议未被正确可视化，导致日志评估没有或非常有限。特别是开发人员可能会难以使用像 Linux 工具 'cat' 这样的非常规工具来阅读应用程序日志。 使用了集中式日志系统，并且应用程序日志（包括应用程序异常）都会发送到该系统。风险：本地存储的日志可能被具有系统访问权限的攻击者未经授权地篡改，或者在发生事件后可能损坏。此外，日志的关联分析也很困难。这会导致攻击，可以悄无声息地进行。事件在一个系统上进行关联。例如，将失败的登录尝试与成功的登录尝试进行关联和可视化。风险：无法检测不同系统/工具/指标上的安全相关事件。记录和应用个人可识别信息（PII）的概念已有文档记录并付诸实践。风险：个人可识别信息（PII）被记录，并且没有遵循隐私法律（例如《通用数据保护条例》）。标准：事件在一个系统上进行关联。例如，将失败登录尝试与成功登录尝试结合起来进行关联和可视化。

通过使用集中日志记录，日志可以防止未经授权的修改。风险：本地存储的系统日志可能被攻击者未经授权地篡改，或者在事件发生后可能损坏。此外，汇总日志也很困难。实施安全相关事件的日志记录。以下事件往往与安全相关：成功/失败的登录/登出、用户的创建、修改和删除、输入验证和输出创建过程中的错误、名称中带有“安全”的异常和错误、有价值的交易（例如），金融交易，昂贵的操作):unicorn:（你应用程序的特殊功能）风险: 如果没有安全相关事件的跟踪，将更难分析安全事件。通过适当的安全事件，安全事件分析所需时间显著减少，从而可以在攻击者达到目标之前阻止攻击。协议在一个易于使用的实时监控系统中可视化。GUI 提供了在协议中搜索特殊属性的功能。风险：系统和应用协议未被正确可视化，导致无法或仅能进行有限的日志评估。特别是开发人员可能会难以使用像 Linux 工具 'cat' 这样的非常规工具来阅读应用程序日志。 使用了集中式日志系统，并且应用程序日志（包括应用程序异常）都会发送到该系统。风险：本地存储的日志可能被具有系统访问权限的攻击者未经授权地篡改，或者在发生事件后可能损坏。此外，日志的关联分析也很困难。这会导致攻击，可以悄无声息地进行。事件在一个系统上进行关联。例如，将失败的登录尝试与成功的登录尝试进行关联和可视化。风险：无法检测涉及不同系统/工具/指标的安全相关事件。有关于如何记录个人身份信息（PII）的概念已被记录并应用。风险：个人可识别信息（PII）被记录，并且未遵守隐私法律（例如《通用数据保护条例》）。标准：已记录并应用如何记录 PII 的概念。

收集应用程序指标有助于识别诸如暴力破解攻击、登录/注销模式以及活动异常高峰等事件。要监控的关键指标包括：- 身份验证尝试（成功/失败的登录）- 交易量和模式（例如订单，支付）- API 调用速率和响应时间 - 用户会话指标 - 资源使用情况 示例：一个电子商务应用通常每小时处理 100 个订单。每小时订单量突然飙升至1000可能意味着：- 正常事件（未宣布的营销活动、社交媒体病毒式传播帖子） - 安全事件（自动批量购买机器人、凭证填充攻击） 通过监控这些基本指标，团队可以迅速调查异常模式，并确定它们是否代表需要响应的安全事件。风险：对应用程序的攻击无法被识别。云服务提供商通常会提供预算方面的洞察。已设置预算的阈值和报警。风险：如果未收到达到预算上限的通知（例如由于服务拒绝），会产生意外成本。收集系统指标有助于识别事件，尤其是CPU使用、内存使用和硬盘使用等瓶颈。风险：没有简单的指标分析，事件很难处理。如果一个应用程序不时占用大量 CPU，开发人员很难通过 Linux 命令找出原因。指标阈值已设置。如果达到阈值，会发送警报。由于其严重性，这些情况应引起注意。风险：事件是在发生后才被发现。实施成本预算。设置警报阈值并在达到阈值时发送错误。在最佳情况下，会设置第二个带限值的阈值，以防成本过高。风险：不监控成本可能导致意外的高资源消耗和高额账单。指标以用户友好的方式实时可视化。风险：指标未可视化会导致指标使用受限。高级指标是针对可用性和稳定性收集的。例如，每年的计划外停机次数。风险：趋势和高级攻击未被检测到。收集系统调用。风险：系统事件（系统调用）的趋势和攻击未被检测到。停用未使用的指标有助于释放资源。风险：在收集未使用的指标时会使用大量资源。对指标的有意义分组有助于加快分析。风险：指标分析耗时。通过为事件定义目标组，人们只会收到他们负责的事件的警报。风险：人们对事件警报信息感到无聊（或忽视），因为他们不需要对其做出反应。测试和验证维度的所有缺陷都已被记录。风险：人们没有关注测试结果。即使漏洞被工具检测到，也未被重新识别。使用覆盖率和控制指标来展示安全计划的有效性。覆盖率是指针对特定目标群体，特定安全控制被应用的程度及所使用的所有资源。控制程度则显示了安全标准和安全指南的实际应用情况。示例包括收集有关防病毒、反Rootkit、补丁管理、服务器配置和漏洞管理的信息。风险：配置、补丁和漏洞管理的有效性未知。收集防御指标，如TCP/UDP来源，可推测请求的地理位置。假设一个具有出口流量过滤的Kubernetes集群（例如）。基于IP/域名的)，在每次违规的情况下可能会发送警报。对于入站流量，甚至可能不考虑警报。风险：像包过滤或应用防火墙这样的IDS/IPS系统可以检测和阻止攻击。目前不知道有多少攻击被检测和阻止。通过提供一个内部可访问的带有安全相关仪表板的屏幕，有助于可视化事件。风险：在事件发生期间，安全相关信息发现得太晚。测试期间的指标有助于识别编程错误。风险：更改可能因编程错误而导致高负载。标准：收集应用程序指标有助于识别诸如暴力攻击、登录/注销等事件。

收集应用程序指标有助于识别诸如暴力破解攻击、登录/注销模式以及活动异常高峰等事件。要监控的关键指标包括：- 身份验证尝试（成功/失败的登录）- 交易量和模式（例如订单，支付）- API 调用速率和响应时间 - 用户会话指标 - 资源利用情况 示例：一个电子商务应用通常每小时处理 100 个订单。每小时订单量突然飙升至1000可能意味着：- 正常事件（未宣布的营销活动、社交媒体病毒式传播帖子） - 安全事件（自动批量购买机器人、凭证填充攻击） 通过监控这些基本指标，团队可以迅速调查异常模式，并确定它们是否代表需要响应的安全事件。风险：对应用程序的攻击无法被识别。云服务提供商通常会提供预算方面的洞察。会设置预算的阈值和报警。风险：如果未收到达到预算上限的通知（例如由于服务拒绝攻击），可能会产生意外成本。收集系统指标有助于识别事件，尤其是识别 CPU 使用率、内存使用率和硬盘使用率等瓶颈。风险：没有简单的指标分析，事件很难处理。如果一个应用程序不时占用大量 CPU，开发人员很难通过 Linux 命令找出原因。指标阈值已设置。如果达到阈值，会发送警报。由于其严重性，这些情况应引起注意。风险：事件是在发生后才被发现。实施成本预算。设置警报阈值并在达到阈值时发送错误。在最佳情况下，会设置第二个带限值的阈值，以防成本过高。风险：不监控成本可能导致意外的高资源消耗和高额账单。指标以用户友好的方式实时可视化。风险：指标未可视化会导致指标使用受限。高级指标是针对可用性和稳定性收集的。例如，每年的计划外停机次数。风险：趋势和高级攻击未被检测到。收集系统调用。风险：系统事件（系统调用）的趋势和攻击未被检测到。停用未使用的指标有助于释放资源。风险：在收集未使用的指标时会使用大量资源。对指标的有意义分组有助于加快分析。风险：指标分析耗时。通过为事件定义目标组，人们只会收到他们负责的事件的警报。风险：人们对事件警报信息感到无聊（或忽视），因为他们不需要对其做出反应。测试和验证维度的所有缺陷都已被记录。风险：人们没有关注测试结果。即使漏洞被工具检测到，也未被重新识别。使用覆盖率和控制指标来显示安全程序的有效性。覆盖率是指针对特定目标群体，特定安全控制被应用的程度及所有资源的使用情况。控制程度则显示了安全标准和安全指南的实际应用情况。示例包括收集有关防病毒、反Rootkit、补丁管理、服务器配置和漏洞管理的信息。风险：配置、补丁和漏洞管理的有效性未知。收集防御指标，如TCP/UDP来源，可推测请求的地理位置。假设一个具有出口流量过滤的Kubernetes集群（例如）。基于IP/域名的)，在每次违规的情况下可能会发送警报。对于入站流量，甚至可能不考虑警报。风险：像包过滤或应用防火墙这样的IDS/IPS系统可以检测和阻止攻击。目前不知道有多少攻击被检测和阻止。通过提供一个内部可访问的带有安全相关仪表板的屏幕，有助于可视化事件。风险：在事件发生过程中，安全相关信息被发现得太晚。测试期间的指标有助于识别编程错误。风险：更改可能由于编程错误而导致高负载。标准：云服务提供商通常会提供预算方面的见解。设置预算阈值和报警。

收集应用程序指标有助于识别诸如暴力破解攻击、登录/注销模式以及活动异常高峰等事件。要监控的关键指标包括：- 身份验证尝试（成功/失败的登录）- 交易量和模式（例如订单，支付）- API 调用速率和响应时间 - 用户会话指标 - 资源使用情况 示例：一个电子商务应用通常每小时处理 100 个订单。每小时订单量突然飙升至1000可能意味着：- 正常事件（未宣布的营销活动、社交媒体病毒式传播）- 安全事件（自动批量购买机器人、凭证填充攻击）通过监控这些基本指标，团队可以快速调查异常模式，并确定其是否属于需要响应的安全事件。风险：对应用程序的攻击无法被识别。云服务提供商通常会提供预算方面的洞察。会设置预算的阈值和报警。风险：如果未收到达到预算上限的通知（例如由于服务拒绝），会产生意外成本。收集系统指标有助于识别事件，尤其是CPU使用、内存使用和硬盘使用等瓶颈。风险：没有简单的指标分析，事件很难处理。如果一个应用程序不时占用大量 CPU，开发人员很难通过 Linux 命令找出原因。指标阈值已设置。如果达到阈值，会发送警报。由于其严重性，这些情况应引起注意。风险：事件是在发生后才被发现。实施成本预算。设置警报阈值并在达到阈值时发送错误。在最佳情况下，会设置第二个带限值的阈值，以防成本过高。风险：不监控成本可能导致意外的高资源消耗和高额账单。指标以用户友好的方式实时可视化。风险：指标未可视化会导致指标使用受限。高级指标是针对可用性和稳定性收集的。例如，每年的计划外停机次数。风险：趋势和高级攻击未被检测到。收集系统调用。风险：系统事件（系统调用）的趋势和攻击未被检测到。停用未使用的指标有助于释放资源。风险：在收集未使用的指标时会使用大量资源。对指标的有意义分组有助于加快分析。风险：指标分析耗时。通过为事件定义目标组，人们只会收到他们负责的事件的警报。风险：人们对事件警报信息感到无聊（或忽视），因为他们不需要对其做出反应。测试和验证维度的所有缺陷都已被记录。风险：人们没有关注测试结果。即使漏洞被工具检测到，也未被重新识别。使用覆盖率和控制指标来展示安全程序的有效性。覆盖率是指针对特定目标群体，特定安全控制被应用的程度及所有资源的使用情况。控制程度则显示了安全标准和安全指南的实际应用情况。示例包括收集有关防病毒、反Rootkit、补丁管理、服务器配置和漏洞管理的信息。风险：配置、补丁和漏洞管理的有效性未知。收集防御指标，如TCP/UDP来源，可用于推测请求的地理位置。假设一个具有出口流量过滤的Kubernetes集群（例如基于IP/域名的情况下，每次违规都可能发送警报。对于入站流量，甚至可能不会考虑警报。风险：IDS/IPS系统，如包过滤或应用防火墙，可以检测并阻止攻击。目前尚不知道已经检测和阻止了多少次攻击。通过设置一个内部可访问的安全相关仪表板屏幕，有助于可视化事件。风险：在事件发生过程中安全相关信息被发现得太晚。测试过程中的指标有助于识别编程错误。风险：变更可能因为编程错误导致高负载。标准：收集系统指标有助于识别事件，特别是像CPU使用、内存使用和硬盘使用等瓶颈问题。

收集应用程序指标有助于识别诸如暴力破解攻击、登录/注销模式以及活动异常高峰等事件。要监控的关键指标包括：- 身份验证尝试（成功/失败的登录）- 交易量和模式（例如订单，支付）- API 调用速率和响应时间 - 用户会话指标 - 资源使用情况 示例：一个电子商务应用通常每小时处理 100 个订单。每小时订单量突然飙升至1000可能意味着：- 正常事件（未宣布的营销活动、社交媒体病毒式传播）- 安全事件（自动批量购买机器人、凭证填充攻击）通过监控这些基本指标，团队可以快速调查异常模式，并确定其是否属于需要响应的安全事件。风险：对应用程序的攻击无法被识别。云服务提供商通常会提供预算方面的洞察。会为预算设置阈值和报警。风险：如果未收到达到预算上限的通知（例如由于服务拒绝攻击），可能会产生意外成本。收集系统指标有助于识别事件，尤其是识别 CPU 使用率、内存使用率和硬盘使用率等瓶颈。风险：没有简单的指标分析，事件很难处理。如果一个应用程序不时占用大量 CPU，开发人员很难通过 Linux 命令找出原因。指标阈值已设置。如果达到阈值，会发送警报。由于严重性，这些应该引起注意。风险：事件发生后才被发现。实施成本预算。设置警报阈值并在达到阈值时发送错误。在最佳情况下，会设置第二个带限值的阈值，以防成本过高。风险：不监控成本可能导致意外的高资源消耗和高额账单。指标以用户友好的方式实时可视化。风险：指标未可视化会导致指标使用受限。高级指标是针对可用性和稳定性收集的。例如，每年的计划外停机次数。风险：趋势和高级攻击未被检测到。收集系统调用。风险：系统事件（系统调用）的趋势和攻击未被检测到。停用未使用的指标有助于释放资源。风险：在收集未使用的指标时会使用大量资源。对指标的有意义分组有助于加快分析。风险：指标分析耗时。通过为事件定义目标组，人们只会收到他们负责的事件的警报。风险：人们对事件警报信息感到无聊（或忽视），因为他们不需要对其做出反应。测试和验证维度的所有缺陷都已被记录。风险：人们没有关注测试结果。即使漏洞被工具检测到，也未被重新识别。使用覆盖率和控制指标来展示安全计划的有效性。覆盖率是指针对特定目标群体，特定安全控制被应用的程度及所使用的所有资源。控制程度则显示了安全标准和安全指南的实际应用情况。示例包括收集有关防病毒、反Rootkit、补丁管理、服务器配置和漏洞管理的信息。风险：配置、补丁和漏洞管理的有效性未知。收集防御指标，如TCP/UDP来源，可推测请求的地理位置。假设一个具有出口流量过滤的Kubernetes集群（例如）。基于IP/域名的情况下，每次违规都可能发送警报。对于入站流量，甚至可能不会考虑警报。风险：IDS/IPS系统，如包过滤或应用防火墙，可以检测并阻止攻击。目前尚不知道已经检测和阻止了多少次攻击。通过设置一个内部可访问的安全相关仪表板屏幕，有助于可视化事件。风险：在事故发生时安全相关信息发现得太晚。测试期间的指标有助于发现编程错误。风险：变更可能由于编程错误导致高负载。标准：为指标设定阈值。如果达到阈值，会发送警报。这些情况应引起重视，因为其影响严重。

收集应用程序指标有助于识别诸如暴力破解攻击、登录/注销模式以及活动异常高峰等事件。要监控的关键指标包括：- 身份验证尝试（成功/失败的登录）- 交易量和模式（例如订单，支付）- API 调用速率和响应时间 - 用户会话指标 - 资源使用情况 示例：一个电子商务应用通常每小时处理 100 个订单。每小时订单量突然飙升至1000可能意味着：- 正常事件（未宣布的营销活动、社交媒体病毒式传播帖子） - 安全事件（自动批量购买机器人、凭证填充攻击） 通过监控这些基本指标，团队可以迅速调查异常模式，并确定它们是否代表需要响应的安全事件。风险：对应用程序的攻击无法被识别。云服务提供商通常会提供预算方面的洞察。会为预算设置阈值和报警。风险：如果未收到预算即将用尽的通知（例如由于拒绝服务攻击），可能会产生意外费用。收集系统指标有助于识别事件，尤其是像 CPU 使用率、内存使用率和硬盘使用率等瓶颈。风险：没有简单的指标分析，事件很难处理。如果一个应用程序不时占用大量 CPU，开发人员很难通过 Linux 命令找出原因。指标阈值已设置。如果达到阈值，会发送警报。由于其严重性，这些情况应引起注意。风险：事件是在发生后才被发现。实施成本预算。设置警报阈值并在达到阈值时发送错误。在最佳情况下，会设置第二个带限值的阈值，以防成本过高。风险：不监控成本可能导致意外的高资源消耗和高额账单。指标以用户友好的方式实时可视化。风险：指标未可视化会导致指标使用受限。高级指标是针对可用性和稳定性收集的。例如，每年的计划外停机次数。风险：趋势和高级攻击未被检测到。收集系统调用。风险：系统事件（系统调用）的趋势和攻击未被检测到。停用未使用的指标有助于释放资源。风险：在收集未使用的指标时会使用大量资源。对指标的有意义分组有助于加快分析。风险：指标分析耗时。通过为事件定义目标组，人们只会收到他们负责的事件的警报。风险：人们对事件警报信息感到无聊（或忽视），因为他们不需要对其做出反应。测试和验证维度的所有缺陷都已被记录。风险：人们没有关注测试结果。即使漏洞被工具检测到，也未被重新识别。使用覆盖率和控制指标来展示安全程序的有效性。覆盖率是指针对特定目标群体，特定安全控制被应用的程度及所有资源的使用情况。控制程度则显示了安全标准和安全指南的实际应用情况。示例包括收集有关防病毒、反Rootkit、补丁管理、服务器配置和漏洞管理的信息。风险：配置、补丁和漏洞管理的有效性未知。收集防御指标，如TCP/UDP来源，可用于推测请求的地理位置。假设一个具有出口流量过滤的Kubernetes集群（例如）。基于IP/域名的情况下，每次违规都可能发送警报。对于入站流量，甚至可能不会考虑警报。风险：IDS/IPS系统，如包过滤防火墙或应用防火墙，可以检测和阻止攻击。目前尚不清楚已检测和阻止了多少次攻击。通过设置内部可访问的带有安全相关仪表板的屏幕，有助于可视化事件。风险：在事件发生时，安全相关信息发现得太晚。测试期间的指标有助于识别编程错误。风险：由于编程错误，变更可能导致高负载。标准：实施成本预算。设置警报阈值，并在达到时发送错误。在最理想的情况下，设置第二个有上限的阈值，以确保成本不会进一步增加。

收集应用程序指标有助于识别诸如暴力破解攻击、登录/注销模式以及活动异常高峰等事件。要监控的关键指标包括：- 身份验证尝试（成功/失败的登录）- 交易量和模式（例如订单，支付）- API 调用速率和响应时间 - 用户会话指标 - 资源使用情况 示例：一个电子商务应用通常每小时处理 100 个订单。每小时订单量突然飙升至1000可能意味着：- 正常事件（未宣布的营销活动、社交媒体病毒式传播帖子） - 安全事件（自动批量购买机器人、凭证填充攻击） 通过监控这些基本指标，团队可以迅速调查异常模式，并确定它们是否代表需要响应的安全事件。风险：对应用程序的攻击无法被识别。云服务提供商通常会提供预算方面的洞察。会为预算设置阈值和报警。风险：如果未收到达到预算上限的通知（例如由于服务拒绝攻击），可能会产生意外成本。收集系统指标有助于识别事件，尤其是识别 CPU 使用率、内存使用率和硬盘使用率等瓶颈。风险：没有简单的指标分析，事件很难处理。如果一个应用程序不时占用大量 CPU，开发人员很难通过 Linux 命令找出原因。指标阈值已设置。如果达到阈值，会发送警报。由于严重性，这些应该引起注意。风险：事件是在发生之后才被发现的。实施成本预算。设置警报阈值并在达到阈值时发送错误。在最佳情况下，会设置第二个带限值的阈值，以防成本过高。风险：不监控成本可能导致意外的高资源消耗和高额账单。指标以用户友好的方式实时可视化。风险：指标未可视化会导致指标使用受限。高级指标是针对可用性和稳定性收集的。例如，每年的计划外停机次数。风险：趋势和高级攻击未被检测到。收集系统调用。风险：系统事件（系统调用）的趋势和攻击未被检测到。停用未使用的指标有助于释放资源。风险：在收集未使用的指标时会使用大量资源。对指标的有意义分组有助于加快分析。风险：指标分析耗时。通过为事件定义目标组，人们只会收到他们负责的事件的警报。风险：人们对事件警报信息感到无聊（或忽视），因为他们不需要对其做出反应。测试和验证维度的所有缺陷都已被记录。风险：人们没有关注测试结果。即使漏洞被工具检测到，也未被重新识别。使用覆盖率和控制指标来展示安全计划的有效性。覆盖率是指针对特定目标群体，特定安全控制被应用的程度及所使用的所有资源。控制程度则显示了安全标准和安全指南的实际应用情况。示例包括收集有关防病毒、反Rootkit、补丁管理、服务器配置和漏洞管理的信息。风险：配置、补丁和漏洞管理的有效性未知。收集防御指标，如TCP/UDP来源，可用于推测请求的地理位置。假设一个具有出口流量过滤的Kubernetes集群（例如）。基于IP/域名的情况下，每次违规都可能发送警报。对于入站流量，甚至可能不会考虑警报。风险：IDS/IPS系统，如包过滤或应用防火墙，可以检测并阻止攻击。目前尚不知道已经检测和阻止了多少次攻击。通过设置一个内部可访问的安全相关仪表板屏幕，有助于可视化事件。风险：在事件发生期间，安全相关信息发现得太晚。测试期间的指标有助于识别编程错误。风险：由于编程错误，变更可能导致高负载。标准：指标以用户友好的方式实时可视化。

收集应用程序指标有助于识别诸如暴力破解攻击、登录/注销模式以及活动异常高峰等事件。要监控的关键指标包括：- 身份验证尝试（成功/失败的登录）- 交易量和模式（例如订单，支付）- API 调用速率和响应时间 - 用户会话指标 - 资源使用情况 示例：一个电子商务应用通常每小时处理 100 个订单。每小时订单量突然飙升至1000可能意味着：- 正常事件（未宣布的营销活动、社交媒体病毒式传播）- 安全事件（自动批量购买机器人、凭证填充攻击）通过监控这些基本指标，团队可以快速调查异常模式，并确定其是否属于需要响应的安全事件。风险：对应用程序的攻击无法被识别。云服务提供商通常会提供预算方面的洞察。会为预算设置阈值和报警。风险：如果未收到预算即将用尽的通知（例如由于拒绝服务攻击），可能会产生意外费用。收集系统指标有助于识别事件，尤其是像 CPU 使用率、内存使用率和硬盘使用率等瓶颈。风险：没有简单的指标分析，事件很难处理。如果一个应用程序不时占用大量 CPU，开发人员很难通过 Linux 命令找出原因。指标阈值已设置。如果达到阈值，会发送警报。由于严重性，这些应该引起注意。风险：事件是在发生之后才被发现的。实施成本预算。设置警报阈值并在达到阈值时发送错误。在最佳情况下，会设置第二个带限值的阈值，以防成本过高。风险：不监控成本可能导致意外的高资源消耗和高额账单。指标以用户友好的方式实时可视化。风险：指标未可视化会导致指标使用受限。高级指标是针对可用性和稳定性收集的。例如，每年的计划外停机时间。风险：趋势和高级攻击未被检测到。收集系统调用。风险：系统事件（系统调用）的趋势和攻击未被检测到。停用未使用的指标有助于释放资源。风险：在收集未使用的指标时会使用大量资源。对指标的有意义分组有助于加快分析。风险：指标分析耗时。通过为事件定义目标组，人们只会收到他们负责的事件的警报。风险：人们对事件警报信息感到无聊（或忽视），因为他们不需要对其做出反应。测试和验证维度的所有缺陷都已被记录。风险：人们没有关注测试结果。即使漏洞被工具检测到，也未被重新识别。使用覆盖率和控制指标来展示安全程序的有效性。覆盖率是指针对特定目标群体，特定安全控制被应用的程度及所使用的所有资源。控制程度则显示了安全标准和安全指南的实际应用情况。示例包括收集有关防病毒、反Rootkit、补丁管理、服务器配置和漏洞管理的信息。风险：配置、补丁和漏洞管理的有效性未知。收集防御指标，如TCP/UDP来源，可用于推测请求的地理位置。假设一个具有出口流量过滤的Kubernetes集群（例如基于IP/域名的情况下，每次违规都可能发送警报。对于入站流量，甚至可能不会考虑警报。风险：IDS/IPS系统，如包过滤或应用防火墙，可以检测并阻止攻击。目前尚不知道已经检测和阻止了多少次攻击。通过设置一个内部可访问的安全相关仪表板屏幕，有助于可视化事件。风险：在事件发生期间，安全相关信息被发现得太晚。测试期间的指标有助于识别编程错误。风险：更改可能由于编程错误而导致高负载。标准：收集与可用性和稳定性相关的高级指标。例如，每年的非计划停机次数。

收集应用程序指标有助于识别诸如暴力破解攻击、登录/注销模式以及活动异常高峰等事件。要监控的关键指标包括：- 身份验证尝试（成功/失败的登录）- 交易量和模式（例如订单，支付）- API 调用速率和响应时间 - 用户会话指标 - 资源使用情况 示例：一个电子商务应用通常每小时处理 100 个订单。每小时订单量突然飙升至1000可能意味着：- 正常事件（未宣布的营销活动、社交媒体病毒式传播）- 安全事件（自动批量购买机器人、凭证填充攻击）通过监控这些基本指标，团队可以快速调查异常模式，并确定其是否属于需要响应的安全事件。风险：对应用程序的攻击无法被识别。云服务提供商通常会提供预算方面的洞察。会为预算设置阈值和报警。风险：如果未收到达到预算上限的通知（例如由于服务拒绝攻击），可能会产生意外成本。收集系统指标有助于识别事件，尤其是识别 CPU 使用率、内存使用率和硬盘使用率等瓶颈。风险：没有简单的指标分析，事件很难处理。如果一个应用程序不时占用大量 CPU，开发人员很难通过 Linux 命令找出原因。指标阈值已设置。如果达到阈值，会发送警报。由于其严重性，这些情况应引起注意。风险：事件是在发生后才被发现。实施成本预算。设置警报阈值并在达到阈值时发送错误。在最佳情况下，会设置第二个带限值的阈值，以防成本过高。风险：不监控成本可能导致意外的高资源消耗和高额账单。指标以用户友好的方式实时可视化。风险：指标未可视化会导致指标使用受限。高级指标是针对可用性和稳定性收集的。例如，每年的计划外停机次数。风险：趋势和高级攻击未被检测到。收集系统调用。风险：系统事件（系统调用）的趋势和攻击未被检测到。停用未使用的指标有助于释放资源。风险：在收集未使用的指标时会使用大量资源。对指标的有意义分组有助于加快分析。风险：指标分析耗时。通过为事件定义目标组，人们只会收到他们负责的事件的警报。风险：人们对事件警报信息感到无聊（或忽视），因为他们不需要负责处理。来自测试和验证维度的所有缺陷都已被记录。风险：人们没有关注测试结果。即使漏洞被工具检测到，也未被重新识别。使用覆盖率和控制指标来展示安全程序的有效性。覆盖率是指针对特定目标群体，特定安全控制被应用的程度及所有资源的使用情况。控制程度则显示了安全标准和安全指南的实际应用情况。示例包括收集有关防病毒、反Rootkit、补丁管理、服务器配置和漏洞管理的信息。风险：配置、补丁和漏洞管理的有效性未知。收集防御指标，如TCP/UDP来源，可用于推测请求的地理位置。假设一个具有出口流量过滤的Kubernetes集群（例如）。基于IP/域名的情况下，每次违规都可能发送警报。对于入站流量，甚至可能不会考虑警报。风险：IDS/IPS系统，如包过滤或应用防火墙，可以检测并阻止攻击。目前尚不知道已经检测和阻止了多少次攻击。通过设置一个内部可访问的安全相关仪表板屏幕，有助于可视化事件。风险：在事件发生期间，安全相关信息被发现太晚。测试期间的指标有助于识别编程错误。风险：由于编程错误，变更可能导致高负载。标准：收集系统调用。

收集应用程序指标有助于识别诸如暴力破解攻击、登录/注销模式以及活动异常高峰等事件。要监控的关键指标包括：- 身份验证尝试（成功/失败的登录）- 交易量和模式（例如订单，支付）- API 调用速率和响应时间 - 用户会话指标 - 资源使用情况 示例：一个电子商务应用通常每小时处理 100 个订单。每小时订单量突然飙升至1000可能意味着：- 正常事件（未宣布的营销活动、社交媒体病毒式传播帖子） - 安全事件（自动批量购买机器人、凭证填充攻击） 通过监控这些基本指标，团队可以迅速调查异常模式，并确定它们是否代表需要响应的安全事件。风险：对应用程序的攻击无法被识别。云服务提供商通常会提供预算方面的洞察。已设置预算的阈值和报警。风险：如果未收到达到预算上限的通知（例如由于服务拒绝攻击），可能会产生意外成本。收集系统指标有助于识别事件，尤其是识别 CPU 使用率、内存使用率和硬盘使用率等瓶颈。风险：没有简单的指标分析，事件很难处理。如果一个应用程序不时占用大量 CPU，开发人员很难通过 Linux 命令找出原因。指标阈值已设置。如果达到阈值，会发送警报。由于严重性，这些应该引起注意。风险：事件是在发生之后才被发现的。实施成本预算。设置警报阈值并在达到阈值时发送错误。在最佳情况下，会设置第二个带限值的阈值，以防成本过高。风险：不监控成本可能导致意外的高资源消耗和高额账单。指标以用户友好的方式实时可视化。风险：指标未可视化会导致指标使用受限。高级指标是针对可用性和稳定性收集的。例如，每年的计划外停机次数。风险：趋势和高级攻击未被检测到。收集系统调用。风险：系统事件（系统调用）的趋势和攻击未被检测到。停用未使用的指标有助于释放资源。风险：在收集未使用的指标时会使用大量资源。对指标的有意义分组有助于加快分析。风险：指标分析耗时。通过为事件定义目标组，人们只会收到他们负责的事件的警报。风险：人们对事件警报信息感到无聊（或忽视），因为他们不需要对其做出反应。测试和验证维度的所有缺陷都已被记录。风险：人们没有关注测试结果。即使漏洞被工具检测到，也未被重新识别。使用覆盖率和控制指标来展示安全计划的有效性。覆盖率是指针对特定目标群体，特定安全控制被应用的程度及所有资源的使用情况。控制程度则显示了安全标准和安全指南的实际应用情况。示例包括收集有关防病毒、反Rootkit、补丁管理、服务器配置和漏洞管理的信息。风险：配置、补丁和漏洞管理的有效性未知。收集防御指标，如TCP/UDP来源，可推测请求的地理位置。假设一个具有出口流量过滤的Kubernetes集群（例如）。基于IP/域名的情况下，每次违规都可能发送警报。对于入站流量，甚至可能不会考虑警报。风险：IDS/IPS系统，如包过滤防火墙或应用防火墙，可以检测和阻止攻击。目前尚不清楚已检测和阻止了多少次攻击。通过设置内部可访问的带有安全相关仪表板的屏幕，有助于可视化事件。风险：在事件发生时安全相关信息被发现得太晚。测试期间的指标有助于识别编程错误。风险：由于编程错误，变更可能导致高负载。标准：停用未使用的指标有助于释放资源。

收集应用程序指标有助于识别诸如暴力破解攻击、登录/注销模式以及活动异常高峰等事件。要监控的关键指标包括：- 身份验证尝试（成功/失败的登录）- 交易量和模式（例如订单，支付）- API 调用速率和响应时间 - 用户会话指标 - 资源使用情况 示例：一个电子商务应用通常每小时处理 100 个订单。每小时订单量突然飙升至1000可能意味着：- 正常事件（未宣布的营销活动、社交媒体病毒式传播帖子） - 安全事件（自动批量购买机器人、凭证填充攻击） 通过监控这些基本指标，团队可以迅速调查异常模式，并确定它们是否代表需要响应的安全事件。风险：对应用程序的攻击无法被识别。云服务提供商通常会提供预算方面的洞察。会设置预算的阈值和报警。风险：如果未收到达到预算上限的通知（例如由于服务拒绝攻击），可能会产生意外成本。收集系统指标有助于识别事件，尤其是识别 CPU 使用率、内存使用率和硬盘使用率等瓶颈。风险：没有简单的指标分析，事件很难处理。如果一个应用程序不时占用大量 CPU，开发人员很难通过 Linux 命令找出原因。指标阈值已设置。如果达到阈值，会发送警报。由于其严重性，这些情况应引起注意。风险：事件是在发生后才被发现。实施成本预算。设置警报阈值并在达到阈值时发送错误。在最佳情况下，会设置第二个带限值的阈值，以防成本过高。风险：不监控成本可能导致意外的高资源消耗和高额账单。指标以用户友好的方式实时可视化。风险：指标未可视化会导致指标使用受限。高级指标是针对可用性和稳定性收集的。例如，每年的计划外停机次数。风险：趋势和高级攻击未被检测到。收集系统调用。风险：系统事件（系统调用）的趋势和攻击未被检测到。停用未使用的指标有助于释放资源。风险：在收集未使用的指标时会使用大量资源。对指标的有意义分组有助于加快分析。风险：指标分析耗时。通过为事件定义目标组，人们只会收到他们负责的事件的警报。风险：人们对事件警报信息感到无聊（或忽视），因为他们不需要对其做出反应。测试和验证维度的所有缺陷都已被记录。风险：人们没有关注测试结果。即使漏洞被工具检测到，也未被重新识别。使用覆盖率和控制指标来展示安全程序的有效性。覆盖率是指针对特定目标群体，特定安全控制被应用的程度及所有资源的使用情况。控制程度则显示了安全标准和安全指南的实际应用情况。示例包括收集有关防病毒、反Rootkit、补丁管理、服务器配置和漏洞管理的信息。风险：配置、补丁和漏洞管理的有效性未知。收集防御指标，如TCP/UDP来源，可用于推测请求的地理位置。假设一个具有出口流量过滤的Kubernetes集群（例如）。基于IP/域名的)，在每次违规的情况下可能会发送警报。对于入站流量，甚至可能不考虑警报。风险：像包过滤或应用防火墙这样的IDS/IPS系统可以检测和阻止攻击。目前不知道有多少攻击被检测和阻止。通过提供一个内部可访问的带有安全相关仪表板的屏幕，有助于可视化事件。风险：在事件中安全相关信息被发现得太晚。测试期间的指标有助于识别编程错误。风险：由于编程错误，变更可能导致高负载。标准：有意义的指标分组有助于加快分析速度。

收集应用程序指标有助于识别诸如暴力破解攻击、登录/注销模式以及活动异常高峰等事件。要监控的关键指标包括：- 身份验证尝试（成功/失败的登录）- 交易量和模式（例如订单，支付）- API 调用速率和响应时间 - 用户会话指标 - 资源使用情况 示例：一个电子商务应用通常每小时处理 100 个订单。每小时订单量突然飙升至1000可能意味着：- 正常事件（未宣布的营销活动、社交媒体病毒式传播）- 安全事件（自动批量购买机器人、凭证填充攻击）通过监控这些基本指标，团队可以快速调查异常模式，并确定其是否属于需要响应的安全事件。风险：对应用程序的攻击无法被识别。云服务提供商通常会提供预算方面的洞察。会为预算设置阈值和报警。风险：如果未能收到达到预算上限的通知（例如由于拒绝服务攻击），会产生意外成本。收集系统指标有助于识别事件，尤其是识别 CPU 使用率、内存使用率和硬盘使用率等瓶颈。风险：没有简单的指标分析，事件很难处理。如果一个应用程序不时占用大量 CPU，开发人员很难通过 Linux 命令找出原因。指标阈值已设置。如果达到阈值，会发送警报。由于其严重性，这些情况应引起注意。风险：事件是在发生后才被发现。实施成本预算。设置警报阈值并在达到阈值时发送错误。在最佳情况下，会设置第二个带限值的阈值，以防成本过高。风险：不监控成本可能导致意外的高资源消耗和高额账单。指标以用户友好的方式实时可视化。风险：指标未可视化会导致指标使用受限。高级指标是针对可用性和稳定性收集的。例如，每年的计划外停机次数。风险：趋势和高级攻击未被检测到。收集系统调用。风险：系统事件（系统调用）的趋势和攻击未被检测到。停用未使用的指标有助于释放资源。风险：在收集未使用的指标时会使用大量资源。对指标的有意义分组有助于加快分析。风险：指标分析耗时。通过为事件定义目标组，人们只会收到他们负责的事件的警报。风险：人们对事件警报信息感到无聊（或忽视），因为他们不需要负责处理。来自测试和验证维度的所有缺陷都已被记录。风险：人们没有关注测试结果。即使漏洞被工具检测到，也未被重新识别。使用覆盖率和控制指标来显示安全程序的有效性。覆盖率是指针对特定目标群体，特定安全控制被应用的程度及所有资源的使用情况。控制程度则显示了安全标准和安全指南的实际应用情况。示例包括收集有关防病毒、反Rootkit、补丁管理、服务器配置和漏洞管理的信息。风险：配置、补丁和漏洞管理的有效性未知。收集防御指标，如TCP/UDP来源，可推测请求的地理位置。假设一个具有出口流量过滤的Kubernetes集群（例如）。基于IP/域名的)，在每次违规的情况下可能会发送警报。对于入站流量，甚至可能不考虑警报。风险：像包过滤防火墙或应用防火墙这样的入侵检测/防御系统可以检测并阻止攻击。尚不清楚已经检测和阻止了多少次攻击。通过设置一个内部可访问的安全相关仪表板，可以帮助可视化事件。风险：在事件发生过程中，安全相关信息发现得太晚。测试期间的指标有助于识别编程错误。风险：由于编程错误，变更可能导致高负载。标准：根据事件目标群体的定义，人们只会收到他们负责的事件的警报。

收集应用程序指标有助于识别诸如暴力破解攻击、登录/注销模式以及活动异常高峰等事件。要监控的关键指标包括：- 身份验证尝试（成功/失败的登录）- 交易量和模式（例如订单，支付）- API 调用速率和响应时间 - 用户会话指标 - 资源使用情况 示例：一个电子商务应用通常每小时处理 100 个订单。每小时订单量突然飙升至1000可能意味着：- 正常事件（未宣布的营销活动、社交媒体病毒式传播帖子） - 安全事件（自动批量购买机器人、凭证填充攻击） 通过监控这些基本指标，团队可以迅速调查异常模式，并确定它们是否代表需要响应的安全事件。风险：对应用程序的攻击无法被识别。云服务提供商通常会提供预算方面的洞察。会为预算设置阈值和报警。风险：如果未收到预算即将用尽的通知（例如由于拒绝服务攻击），可能会产生意外费用。收集系统指标有助于识别事件，尤其是像 CPU 使用率、内存使用率和硬盘使用率等瓶颈。风险：没有简单的指标分析，事件很难处理。如果一个应用程序不时占用大量 CPU，开发人员很难通过 Linux 命令找出原因。指标阈值已设置。如果达到阈值，会发送警报。由于其严重性，这些情况应引起注意。风险：事件是在发生后才被发现。实施成本预算。设置警报阈值并在达到阈值时发送错误。在最佳情况下，会设置第二个带限值的阈值，以防成本过高。风险：不监控成本可能导致意外的高资源消耗和高额账单。指标以用户友好的方式实时可视化。风险：指标未可视化会导致指标使用受限。高级指标是针对可用性和稳定性收集的。例如，每年的计划外停机次数。风险：趋势和高级攻击未被检测到。收集系统调用。风险：系统事件（系统调用）的趋势和攻击未被检测到。停用未使用的指标有助于释放资源。风险：在收集未使用的指标时会使用大量资源。对指标的有意义分组有助于加快分析。风险：指标分析耗时。通过为事件定义目标组，人们只会收到他们负责的事件的警报。风险：人们对事件警报信息感到无聊（或忽视），因为他们不需要对其做出反应。测试和验证维度的所有缺陷都已被记录。风险：人们没有关注测试结果。即使漏洞被工具检测到，也未被重新识别。使用覆盖率和控制指标来展示安全程序的有效性。覆盖率是指针对特定目标群体，特定安全控制被应用的程度及所有资源的使用情况。控制程度则显示了安全标准和安全指南的实际应用情况。示例包括收集有关防病毒、反Rootkit、补丁管理、服务器配置和漏洞管理的信息。风险：配置、补丁和漏洞管理的有效性未知。收集防御指标，如TCP/UDP来源，可推测请求的地理位置。假设一个具有出口流量过滤的Kubernetes集群（例如）。基于IP/域名的)，在每次违规的情况下可能会发送警报。对于入站流量，甚至可能不考虑警报。风险：像包过滤或应用防火墙这样的IDS/IPS系统可以检测和阻止攻击。目前不知道有多少攻击被检测和阻止。通过提供一个内部可访问的带有安全相关仪表板的屏幕，有助于可视化事件。风险：在事件过程中安全相关信息发现得太晚。测试期间的指标有助于识别编程错误。风险：由于编程错误，变更可能导致高负载。标准：来自测试和验证维度的所有缺陷都已被记录。

收集应用程序指标有助于识别诸如暴力破解攻击、登录/注销模式以及异常活动高峰等事件。要监控的关键指标包括：- 身份验证尝试（成功/失败的登录）- 交易量和模式（例如订单，支付）- API 调用速率和响应时间 - 用户会话指标 - 资源使用情况 示例：一个电子商务应用通常每小时处理 100 个订单。每小时订单量突然飙升至1000可能意味着：- 正常事件（未宣布的营销活动、社交媒体病毒式传播帖子） - 安全事件（自动批量购买机器人、凭证填充攻击） 通过监控这些基本指标，团队可以迅速调查异常模式，并确定它们是否代表需要响应的安全事件。风险：对应用程序的攻击无法被识别。云服务提供商通常会提供预算方面的洞察。已设置预算的阈值和报警。风险：如果未收到达到预算上限的通知（例如由于服务拒绝），会产生意外成本。收集系统指标有助于识别事件，尤其是CPU使用、内存使用和硬盘使用等瓶颈。风险：没有简单的指标分析，事件很难处理。如果一个应用程序不时占用大量 CPU，开发人员很难通过 Linux 命令找出原因。指标阈值已设置。如果达到阈值，会发送警报。由于严重性，这些应该引起注意。风险：事件是在发生之后才被发现的。实施成本预算。设置警报阈值并在达到阈值时发送错误。在最佳情况下，会设置第二个带限值的阈值，以防成本过高。风险：不监控成本可能导致意外的高资源消耗和高额账单。指标以用户友好的方式实时可视化。风险：指标未可视化会导致指标使用受限。高级指标是针对可用性和稳定性收集的。例如，每年的计划外停机时间。风险：趋势和高级攻击未被检测到。收集系统调用。风险：系统事件（系统调用）的趋势和攻击未被检测到。停用未使用的指标有助于释放资源。风险：在收集未使用的指标时会使用大量资源。对指标的有意义分组有助于加快分析。风险：指标分析耗时。通过为事件定义目标组，人们只会收到他们负责的事件的警报。风险：人们对事件警报信息感到无聊（或忽视），因为他们不需要对其做出反应。测试和验证维度的所有缺陷都已被记录。风险：人们没有关注测试结果。即使漏洞被工具检测到，也未被重新识别。使用覆盖率和控制指标来展示安全程序的有效性。覆盖率是指针对特定目标群体，特定安全控制被应用的程度及所有资源的使用情况。控制程度则显示了安全标准和安全指南的实际应用情况。示例包括收集有关防病毒、反Rootkit、补丁管理、服务器配置和漏洞管理的信息。风险：配置、补丁和漏洞管理的有效性未知。收集防御指标，如TCP/UDP来源，可推测请求的地理位置。假设一个具有出口流量过滤的Kubernetes集群（例如）。基于IP/域名的)，在每次违规的情况下可能会发送警报。对于入站流量，甚至可能不考虑警报。风险：像包过滤或应用防火墙这样的IDS/IPS系统可以检测和阻止攻击。目前不知道有多少攻击被检测和阻止。通过提供一个内部可访问的带有安全相关仪表板的屏幕，有助于可视化事件。风险：在事件发生时，安全相关信息发现得太晚。测试期间的度量有助于识别编程错误。风险：变更可能由于编程错误导致高负载。标准：使用覆盖率和控制度量来显示安全程序的有效性。覆盖率是指特定安全控制在特定目标群体中使用所有资源的应用程度。控制程度显示了安全标准和安全指南的实际应用情况。例如，收集有关防病毒、防Rootkit、补丁管理、服务器配置和漏洞管理的信息。

收集应用程序指标有助于识别诸如暴力破解攻击、登录/注销模式以及活动异常高峰等事件。要监控的关键指标包括：- 身份验证尝试（成功/失败的登录）- 交易量和模式（例如订单，支付）- API 调用速率和响应时间 - 用户会话指标 - 资源使用情况 示例：一个电子商务应用通常每小时处理 100 个订单。每小时订单量突然飙升至1000可能意味着：- 正常事件（未宣布的营销活动、社交媒体病毒式传播帖子） - 安全事件（自动批量购买机器人、凭证填充攻击） 通过监控这些基本指标，团队可以迅速调查异常模式，并确定它们是否代表需要响应的安全事件。风险：对应用程序的攻击无法被识别。云服务提供商通常会提供预算方面的洞察。会为预算设置阈值和报警。风险：如果未收到预算即将用尽的通知（例如由于拒绝服务攻击），可能会产生意外费用。收集系统指标有助于识别事件，尤其是像 CPU 使用率、内存使用率和硬盘使用率等瓶颈。风险：没有简单的指标分析，事件很难处理。如果一个应用程序不时占用大量 CPU，开发人员很难通过 Linux 命令找出原因。指标阈值已设置。如果达到阈值，会发送警报。由于严重性，这些应该引起注意。风险：事件是在发生之后才被发现的。实施成本预算。设置警报阈值并在达到阈值时发送错误。在最佳情况下，会设置第二个带限值的阈值，以防成本过高。风险：不监控成本可能导致意外的高资源消耗和高额账单。指标以用户友好的方式实时可视化。风险：指标未可视化会导致指标使用受限。高级指标是针对可用性和稳定性收集的。例如，每年的计划外停机时间。风险：趋势和高级攻击未被检测到。收集系统调用。风险：系统事件（系统调用）的趋势和攻击未被检测到。停用未使用的指标有助于释放资源。风险：在收集未使用的指标时会使用大量资源。对指标的有意义分组有助于加快分析。风险：指标分析耗时。通过为事件定义目标组，人们只会收到他们负责的事件的警报。风险：人们对事件警报信息感到无聊（或忽视），因为他们不需要对其做出反应。测试和验证维度的所有缺陷都已被记录。风险：人们没有关注测试结果。即使漏洞被工具检测到，也未被重新识别。使用覆盖率和控制指标来显示安全程序的有效性。覆盖率是指针对特定目标群体，特定安全控制被应用的程度及所有资源的使用情况。控制程度则显示了安全标准和安全指南的实际应用情况。示例包括收集有关防病毒、反Rootkit、补丁管理、服务器配置和漏洞管理的信息。风险：配置、补丁和漏洞管理的有效性未知。收集防御指标，如TCP/UDP来源，可用于推测请求的地理位置。假设一个具有出口流量过滤的Kubernetes集群（例如基于IP/域名的情况下，每次违规都可能发送警报。对于入站流量，甚至可能不会考虑警报。风险：IDS/IPS系统，如包过滤或应用防火墙，可以检测并阻止攻击。目前尚不知道已经检测和阻止了多少次攻击。通过设置一个内部可访问的安全相关仪表板屏幕，有助于可视化事件。风险：在事件发生时，安全相关信息被发现得过晚。测试期间的指标有助于识别编程错误。风险：更改可能由于编程错误导致高负载。标准：收集防御指标，如 TCP/UDP 源，可以推断请求的地理位置。假设一个有出站流量过滤器的 Kubernetes 集群（例如）。基于IP/域名的情况，每次违规可能都会发送警报。对于入站流量，可能甚至不会考虑发出警报。

收集应用程序指标有助于识别诸如暴力破解攻击、登录/注销模式以及活动异常高峰等事件。要监控的关键指标包括：- 身份验证尝试（成功/失败的登录）- 交易量和模式（例如订单，支付）- API 调用速率和响应时间 - 用户会话指标 - 资源使用情况 示例：一个电子商务应用通常每小时处理 100 个订单。每小时订单量突然飙升至1000可能意味着：- 正常事件（未宣布的营销活动、社交媒体病毒式传播）- 安全事件（自动批量购买机器人、凭证填充攻击）通过监控这些基本指标，团队可以快速调查异常模式，并确定其是否属于需要响应的安全事件。风险：对应用程序的攻击无法被识别。云服务提供商通常会提供预算方面的洞察。会为预算设置阈值和报警。风险：如果未能收到达到预算上限的通知（例如由于拒绝服务攻击），会产生意外成本。收集系统指标有助于识别事件，尤其是识别 CPU 使用率、内存使用率和硬盘使用率等瓶颈。风险：没有简单的指标分析，事件很难处理。如果一个应用程序不时占用大量 CPU，开发人员很难通过 Linux 命令找出原因。指标阈值已设置。如果达到阈值，会发送警报。由于其严重性，这些情况应引起注意。风险：事件是在发生后才被发现。实施成本预算。设置警报阈值并在达到阈值时发送错误。在最佳情况下，会设置第二个带限值的阈值，以防成本过高。风险：不监控成本可能导致意外的高资源消耗和高额账单。指标以用户友好的方式实时可视化。风险：指标未可视化会导致指标使用受限。高级指标是针对可用性和稳定性收集的。例如，每年的计划外停机时间。风险：趋势和高级攻击未被检测到。收集系统调用。风险：系统事件（系统调用）趋势和攻击未被检测到。停用未使用的指标有助于释放资源。风险：在收集未使用的指标时会使用大量资源。对指标的有意义分组有助于加快分析。风险：指标分析耗时。通过为事件定义目标组，人们只会收到他们负责的事件的警报。风险：人们对事件警报信息感到无聊（或忽视），因为他们不需要对其做出反应。测试和验证维度的所有缺陷都已被记录。风险：人们没有关注测试结果。即使漏洞被工具检测到，也未被重新识别。使用覆盖率和控制指标来展示安全程序的有效性。覆盖率是指针对特定目标群体，特定安全控制被应用的程度及所有资源的使用情况。控制程度则显示了安全标准和安全指南的实际应用情况。示例包括收集有关防病毒、反Rootkit、补丁管理、服务器配置和漏洞管理的信息。风险：配置、补丁和漏洞管理的有效性未知。收集防御指标，如TCP/UDP来源，可推测请求的地理位置。假设一个具有出口流量过滤的Kubernetes集群（例如）。基于IP/域名的)，在每次违规的情况下可能会发送警报。对于入站流量，甚至可能不考虑警报。风险：像包过滤或应用防火墙这样的IDS/IPS系统可以检测和阻止攻击。目前不知道有多少攻击被检测和阻止。通过提供一个内部可访问的带有安全相关仪表板的屏幕，有助于可视化事件。风险：在事件发生期间，安全相关信息发现得太晚。测试期间的指标有助于识别编程错误。风险：更改可能因编程错误而导致高负载。标准：通过拥有一个内部可访问的安全相关仪表板屏幕，有助于可视化事件。

收集应用程序指标有助于识别诸如暴力破解攻击、登录/注销模式以及活动异常高峰等事件。要监控的关键指标包括：- 身份验证尝试（成功/失败的登录）- 交易量和模式（例如订单，支付）- API 调用速率和响应时间 - 用户会话指标 - 资源使用情况 示例：一个电子商务应用通常每小时处理 100 个订单。每小时订单量突然飙升至1000可能意味着：- 正常事件（未宣布的营销活动、社交媒体病毒式传播）- 安全事件（自动批量购买机器人、凭证填充攻击）通过监控这些基本指标，团队可以快速调查异常模式，并确定其是否属于需要响应的安全事件。风险：对应用程序的攻击无法被识别。云服务提供商通常会提供预算方面的洞察。会为预算设置阈值和报警。风险：如果未收到预算即将用尽的通知（例如由于拒绝服务攻击），可能会产生意外费用。收集系统指标有助于识别事件，尤其是像 CPU 使用率、内存使用率和硬盘使用率等瓶颈。风险：没有简单的指标分析，事件很难处理。如果一个应用程序不时占用大量 CPU，开发人员很难通过 Linux 命令找出原因。指标阈值已设置。如果达到阈值，会发送警报。由于严重性，这些应该引起注意。风险：事件是在发生之后才被发现的。实施成本预算。设置警报阈值并在达到阈值时发送错误。在最佳情况下，会设置第二个带限值的阈值，以防成本过高。风险：不监控成本可能导致意外的高资源消耗和高额账单。指标以用户友好的方式实时可视化。风险：指标未可视化会导致指标使用受限。高级指标是针对可用性和稳定性收集的。例如，每年的计划外停机次数。风险：趋势和高级攻击未被检测到。收集系统调用。风险：系统事件（系统调用）的趋势和攻击未被检测到。停用未使用的指标有助于释放资源。风险：在收集未使用的指标时会使用大量资源。对指标的有意义分组有助于加快分析。风险：指标分析耗时。通过为事件定义目标组，人们只会收到他们负责的事件的警报。风险：人们对事件警报信息感到无聊（或忽视），因为他们不需要对其做出反应。测试和验证维度的所有缺陷都已被记录。风险：人们没有关注测试结果。即使漏洞被工具检测到，也未被重新识别。使用覆盖率和控制指标来展示安全程序的有效性。覆盖率是指针对特定目标群体，特定安全控制被应用的程度及所有资源的使用情况。控制程度则显示了安全标准和安全指南的实际应用情况。示例包括收集有关防病毒、反Rootkit、补丁管理、服务器配置和漏洞管理的信息。风险：配置、补丁和漏洞管理的有效性未知。收集防御指标，如TCP/UDP来源，可推测请求的地理位置。假设一个具有出口流量过滤的Kubernetes集群（例如）。基于IP/域名的)，在每次违规的情况下可能会发送警报。对于入站流量，甚至可能不考虑警报。风险：像包过滤或应用防火墙这样的IDS/IPS系统可以检测和阻止攻击。目前不知道有多少攻击被检测和阻止。通过提供一个内部可访问的带有安全相关仪表板的屏幕，有助于可视化事件。风险：在事故过程中，安全相关信息发现得太晚。测试期间的指标有助于识别编程错误。风险：更改可能由于编程错误导致高负载。标准：测试期间的指标有助于识别编程错误。

使用单元测试来测试重要的安全相关功能，如身份验证和授权。风险：由于代码变更，漏洞风险增加。实施必要的安全相关集成测试。例如用于身份验证和授权。在复杂的微服务环境中，由于代码变更，漏洞风险增加。每次部署后都会在生产环境中进行集成测试。风险：在部署过程中可能发生错误，导致系统、系统的一部分或某个功能不可用。通过单元测试和集成测试实施与安全相关的测试。包括对库的测试，以防它们尚未经过测试。风险：在复杂的微服务环境中，由于不重要组件的代码更改，漏洞数量正在增加。标准：使用单元测试来测试重要的安全相关功能，如身份验证和授权。

使用单元测试来测试重要的安全相关功能，如身份验证和授权。风险：由于代码变更，漏洞风险增加。实施必要的安全相关集成测试。例如用于身份验证和授权。风险：在复杂的微服务环境中，代码变更会导致漏洞增加。每次部署后都会在生产环境中进行集成测试。风险：在部署过程中可能发生错误，导致系统、系统的一部分或某个功能不可用。通过单元测试和集成测试实施与安全相关的测试。包括对库的测试，如果这些库尚未被测试过。风险：由于在复杂的微服务环境中对不重要组件的代码更改，漏洞正在增加。标准：实施关键的安全相关集成测试。例如用于身份验证和授权的测试。

使用单元测试来测试重要的安全相关功能，如身份验证和授权。风险：由于代码变更，漏洞风险增加。实施必要的安全相关集成测试。例如用于身份验证和授权。风险：在复杂的微服务环境中，代码变更会导致漏洞增加。每次部署后都会在生产环境中进行集成测试。风险：在部署过程中可能发生错误，导致系统、系统的一部分或某个功能不可用。通过单元测试和集成测试实施与安全相关的测试。包括对库的测试，以防它们尚未经过测试。风险：由于在复杂的微服务环境中对不重要的组件进行了代码更改，漏洞正在增加。标准：每次部署后都会针对生产环境执行集成测试。

使用单元测试来测试重要的安全相关功能，如身份验证和授权。风险：由于代码变更，漏洞风险增加。实施必要的安全相关集成测试。例如用于身份验证和授权。在复杂的微服务环境中，由于代码变更，漏洞风险增加。每次部署后都会在生产环境中进行集成测试。风险：在部署过程中可能发生错误，导致系统、系统的一部分或某个功能不可用。通过单元测试和集成测试实施与安全相关的测试。包括对库的测试，以防它们尚未经过测试。风险：由于复杂微服务环境中非重要组件的代码更改，漏洞风险正在上升。标准：通过单元测试和集成测试实现与安全相关的测试。包括对库的测试，以防它们尚未被测试。

安全测试的发现必须进行分类处理，并将结果进行持久化/记录，以： - 防止在后续测试中重复分析已知问题 - 跟踪已接受的风险与误报 - 支持团队之间的一致决策 在此成熟度水平上，一个简单的跟踪系统就足够了——工具只需区分“已分类处理”和“未分类处理”的发现，无需复杂的分类。有些工具将此称为“抑制”发现结果。用于处理误报的示例：- OWASP 依赖检查 - Kubescape 与 VEX - OWASP DefectDojo 风险接受与误报处理风险：由于每次测试期间都会出现误报，所有漏洞可能会被忽略。特别是如果测试是自动化并每日运行的。严重性为高或更高的漏洞会被添加到质量门控中。风险：高或更高严重性的漏洞不可见。漏洞只是简单地进行可视化。风险：组件的安全级别不可见。因此，没有提升安全性的动力。根据应用程序的可访问性，实施一个基于风险的漏洞修复优先级简单框架。风险：来自自动化测试工具的安全发现数量过多。这可能导致对这些发现被忽视。由安全工程师验证发现的优点：确保发现结果在提交给产品团队之前的准确性和相关性 减少误报，节省开发团队的时间和精力 可能在评估漏洞的严重性和影响方面提供专业意见 由安全工程师验证发现的缺点：需要足够数量的熟练安全工程师，这对某些组织可能是一个挑战 如果安全工程师被验证任务压得太重，可能会减慢流程 对于软件组成分析发现（已知漏洞），我作为安全人员...英语由于缺乏对应用程序的深入了解，很难分析这是误报还是正报。直接将发现推送给产品团队的优缺点： 优点： - 通过立即通知产品团队潜在漏洞，加快处理流程 - 使产品团队能够迅速采取措施解决安全问题 缺点： - 增加产品团队的工作负担，可能导致挫败感 风险： - 如果未将漏洞处理整合到开发过程中，可能导致产品团队忽视这些发现。漏洞会在团队的问题系统中跟踪（例如：Jira）。风险：读取构建服务器的控制台输出以查找漏洞可能会很困难。此外，检查漏洞管理系统可能不是开发人员的日常任务。应用程序的保护要求应考虑：数据重要性、应用程序可访问性（内部与外部）。外部）监管合规 其他相关因素 风险：未定义应用程序的保护要求可能导致错误的优先级排序、关键安全问题修复延迟，从而增加被利用的风险及对组织的潜在损害。中等严重性的漏洞会被纳入质量门控。风险：中等严重性的漏洞不可见。对于已知漏洞，建议有一个评估漏洞可利用性的流程。为了实施安全文化，包括培训、办公时间和安全冠军有助于在大规模集成安全扫描。这些活动有助于理解为什么某个漏洞可能是关键的并需要处理。风险：每个工具中误报的维护会带来高工作量。此外，不可能对来自不同工具的相同发现进行关联。各组件/项目/团队的发现是可视化的。风险：无法将不同工具的漏洞进行关联，以获得每个组件/项目/团队的整体安全水平概览。漏洞包括测试程序，使运营和开发人员能够重现漏洞。这增强了对漏洞的理解，因此修复的质量更高。风险：漏洞描述对于运营和开发人员来说难以理解。所有漏洞都已添加到质量门控中。风险：低严重性的漏洞不可见。标准：误报已被抑制，因此在下次测试中不会再次出现。大多数安全工具都有抑制误报的功能。可能使用漏洞管理系统。

安全测试的发现必须进行分级处理，并将结果保存/记录，以便： - 防止在后续测试中对已知问题进行重复分析 - 跟踪已接受的风险与误报情况 - 促进各团队之间的一致决策 在这一成熟度水平上，一个简单的跟踪系统就足够了——工具只需区分“已分级处理”和“未分级处理”的发现，无需复杂的分类。有些工具将此称为“抑制”发现结果。用于处理误报的示例：- OWASP 依赖检查 - Kubescape 与 VEX - OWASP DefectDojo 风险接受与误报处理风险：由于每次测试期间都会出现误报，可能会忽略所有漏洞。特别是，如果测试是自动化并每天运行的。高或更高严重级别的漏洞会被添加到质量门槛中。风险：高或更高严重性的漏洞不可见。漏洞只是简单地可视化。风险：组件的安全级别不可见。因此，提升安全性的动机不足。根据应用程序的可访问性，实施一个基于风险的漏洞修复优先级框架。风险：来自自动化测试工具的安全发现数量过多。这可能导致对这些发现被忽视。由安全工程师验证发现的优点：确保发现的准确性和相关性，在其传递给产品团队之前减少误报，从而节省开发团队的时间和精力可能在评估漏洞的严重性和影响时提供专业知识层面由安全工程师验证发现的缺点：需要足够数量的熟练安全工程师，这对某些组织可能是一个挑战如果安全工程师被验证任务压得太重，可能会减慢流程对于软件组成分析的发现（已知漏洞），我作为安全人员...英语由于缺乏对应用程序的深入了解，很难分析这是误报还是正报。直接将发现推送给产品团队的优缺点： 优点： - 通过立即通知产品团队潜在漏洞，加快处理流程 - 使产品团队能够迅速采取措施解决安全问题 缺点： - 增加产品团队的工作负担，可能导致挫败感 风险： - 如果未将漏洞处理整合到开发过程中，可能导致产品团队忽视这些发现。漏洞会在团队的问题管理系统中跟踪（例如 Jira）。风险：读取构建服务器的控制台输出以查找漏洞可能比较困难。此外，检查漏洞管理系统可能并非开发人员的日常任务。应用程序的保护要求应考虑：数据重要性、应用程序可访问性（内部 vs.外部）监管合规 其他相关因素 风险：未定义应用程序的保护要求可能导致错误的优先级排序、关键安全问题修复延迟，从而增加被利用的风险及对组织的潜在损害。中等严重性的漏洞会被纳入质量门控。风险：中等严重性的漏洞不可见。对于已知漏洞，建议有一个评估漏洞可利用性的流程。为了实施安全文化，包括培训、办公时间和安全冠军有助于在大规模集成安全扫描。这些活动有助于理解为什么某个漏洞可能是关键的并需要处理。风险：每个工具中错误警报的维护会增加工作量。此外，不可能对来自不同工具的相同发现进行关联。每个组件/项目/团队的发现都以可视化方式呈现。风险：没有提供不同工具的漏洞关联，以便对每个组件/项目/团队的整体安全水平进行概览。漏洞包括测试程序，使运营和开发人员能够重现漏洞。这增强了对漏洞的理解，因此修复的质量更高。风险：漏洞描述对于运营和开发人员来说难以理解。所有漏洞都已添加到质量门控中。风险：低严重性漏洞不可见。标准：高严重性或更高的漏洞已被添加到质量门控中。

安全测试的发现必须进行分类处理，并将结果进行持久化/记录，以： - 防止在后续测试中对已知问题进行重新分析 - 跟踪已接受的风险与误报 - 实现各团队之间的一致决策 在这个成熟度水平上，一个简单的跟踪系统就足够了——工具只需要区分“已分类处理”和“未分类处理”的发现，而无需复杂的分类。有些工具将此称为“抑制”发现。处理误报的示例：- OWASP 依赖检查 - Kubescape 与 VEX - OWASP DefectDojo 风险接受与误报处理 风险：由于每次测试过程中可能出现误报，所有漏洞可能会被忽略。尤其是当测试自动化并每天运行时。严重性高或更高的漏洞会被添加到质量门控中。风险：高或更高严重性的漏洞不可见。漏洞只是简单地进行可视化。风险：组件的安全级别不可见。因此，没有提升安全性的动力。根据应用程序的可访问性，实施一个基于风险的漏洞修复优先级简单框架。风险：来自自动化测试工具的安全发现数量过多。这可能导致对这些发现被忽视。由安全工程师验证发现的优缺点 优点： - 在发现内容传递给产品团队之前，确保其准确性和相关性 - 减少误报，节省开发团队的时间和精力 - 可能在评估漏洞的严重性和影响方面提供专业知识 缺点： - 需要足够数量的熟练安全工程师，这对于一些组织可能具有挑战性 - 如果安全工程师被验证任务过载，可能会减慢流程 对于软件组成分析（已知漏洞）的发现，我作为安全人员…英语由于缺乏对应用程序的深入了解，很难分析这是误报还是正报。直接将发现推送给产品团队的优缺点： 优点： - 通过立即通知产品团队潜在漏洞，加快处理流程 - 使产品团队能够迅速采取措施解决安全问题 缺点： - 增加产品团队的工作负担，可能导致挫败感 风险： - 如果未将漏洞处理整合到开发过程中，可能导致产品团队忽视这些发现。漏洞会在团队的问题系统中跟踪（例如：Jira）。风险：读取构建服务器的控制台输出以查找漏洞可能会很困难。此外，检查漏洞管理系统可能不是开发人员的日常任务。应用程序的保护要求应考虑：数据重要性、应用程序可访问性（内部与外部）。外部）监管合规 其他相关因素 风险：未定义应用程序的保护要求可能导致错误的优先级排序、关键安全问题修复延迟，从而增加被利用的风险及对组织的潜在损害。中等严重性的漏洞会被纳入质量门控。风险：中等严重性的漏洞不可见。对于已知漏洞，建议有一个评估漏洞可利用性的流程。为了实施安全文化，包括培训、办公时间和安全冠军有助于在大规模集成安全扫描。这些活动有助于理解为什么某个漏洞可能是关键的并需要处理。风险：每个工具中错误警报的维护会增加工作量。此外，不可能用不同工具对相同的发现进行关联。各组件/项目/团队的发现是可视化的。风险：无法将不同工具的漏洞进行关联，以获得各组件/项目/团队整体安全水平的概览。漏洞包括测试程序，使运营和开发人员能够重现漏洞。这增强了对漏洞的理解，因此修复的质量更高。风险：漏洞描述对于运营和开发人员来说难以理解。所有漏洞都已添加到质量门控中。风险：低严重性漏洞不可见。标准：漏洞可以简单可视化。

安全测试的发现必须进行分级处理，并将结果保存/记录，以便： - 防止在后续测试中对已知问题进行重复分析 - 跟踪已接受的风险与误报情况 - 促进各团队之间的一致决策 在这一成熟度水平上，一个简单的跟踪系统就足够了——工具只需区分“已分级处理”和“未分级处理”的发现，无需复杂分类。有些工具将此称为“抑制”发现结果。用于处理误报的示例：- OWASP 依赖检查 - Kubescape 与 VEX - OWASP DefectDojo 风险接受与误报处理风险：由于每次测试期间可能出现误报，所有漏洞可能会被忽略。尤其是当测试是自动化并每日运行时。严重性为高或更高的漏洞会被添加到质量门控中。风险：高或更高严重性的漏洞不可见。漏洞只是简单地可视化。风险：组件的安全级别不可见。因此，提升安全性的动机不足。根据应用程序的可访问性，实施一个基于风险的漏洞修复优先级框架。风险：来自自动化测试工具的安全发现数量过多。这可能导致对这些发现被忽视。由安全工程师验证发现的优缺点 优点： - 确保在结果到达产品团队之前的准确性和相关性 - 减少误报，节省开发团队的时间和精力 - 可能在评估漏洞的严重性和影响方面提供专业知识 缺点： - 需要足够数量的熟练安全工程师，这对于一些组织可能具有挑战性 - 如果安全工程师被验证任务过载，可能会减慢流程 对于软件组成分析（已知漏洞）的发现，我作为安全人员…英语由于缺乏对应用程序的深入了解，很难分析这是误报还是正报。直接将发现推送给产品团队的优缺点： 优点： - 通过立即通知产品团队潜在漏洞，加快处理流程 - 使产品团队能够迅速采取措施解决安全问题 缺点： - 增加产品团队的工作负担，可能导致挫败感 风险： - 如果未将漏洞处理整合到开发过程中，可能导致产品团队忽视这些发现。漏洞会在团队的问题系统中跟踪（例如：Jira）。风险：读取构建服务器的控制台输出以查找漏洞可能会很困难。此外，检查漏洞管理系统可能不是开发人员的日常任务。应用程序的保护要求应考虑：数据重要性、应用程序可访问性（内部与外部）。外部）监管合规 其他相关因素 风险：未定义应用程序的保护要求可能导致错误的优先级排序、关键安全问题修复延迟，从而增加被利用的风险及对组织的潜在损害。中等严重性的漏洞会被纳入质量门控。风险：中等严重性的漏洞不可见。对于已知漏洞，建议有一个评估漏洞可利用性的流程。为了实施安全文化，包括培训、办公时间和安全冠军有助于在大规模集成安全扫描。这些活动有助于理解为什么某个漏洞可能是关键的并需要处理。风险：每个工具中误报的维护会带来高工作量。此外，不可能对来自不同工具的相同发现进行关联。各组件/项目/团队的发现是可视化的。风险：无法将不同工具的漏洞进行关联，以获得每个组件/项目/团队的整体安全水平概览。漏洞包括测试程序，使运营和开发人员能够重现漏洞。这增强了对漏洞的理解，因此修复的质量更高。风险：漏洞描述对于运营和开发人员来说难以理解。所有漏洞都已添加到质量门控中。风险：低严重性的漏洞不可见。标准：根据应用程序的可访问性，实施一个简单的基于风险的漏洞修复优先级框架。

安全测试的发现必须进行分类处理，并将结果进行持久化/记录，以： - 防止在后续测试中对已知问题进行重新分析 - 跟踪已接受的风险与误报 - 实现各团队之间的一致决策 在这个成熟度水平上，一个简单的跟踪系统就足够了——工具只需要区分“已分类处理”和“未分类处理”的发现，而无需复杂的分类。有些工具将此称为“抑制”发现结果。用于处理误报的示例：- OWASP 依赖检查 - Kubescape 与 VEX - OWASP DefectDojo 风险接受与误报处理风险：由于每次测试期间可能出现误报，所有漏洞可能会被忽略。尤其是当测试是自动化并每日运行时。严重性为高或更高的漏洞会被添加到质量门控中。风险：高或更高严重性的漏洞不可见。漏洞只是简单地可视化。风险：组件的安全级别不可见。因此，提升安全性的动机不足。根据应用程序的可访问性，实施一个基于风险的漏洞修复优先级框架。风险：来自自动化测试工具的安全发现数量过多。这可能导致对发现的问题被忽视。由安全工程师验证发现的优缺点 优点： - 确保在结果到达产品团队之前的准确性和相关性 - 减少误报，节省开发团队的时间和精力 - 可能在评估漏洞的严重性和影响方面提供专业知识 缺点： - 需要足够数量的熟练安全工程师，这对于一些组织可能具有挑战性 - 如果安全工程师被验证任务过载，可能会减慢流程 对于软件组成分析（已知漏洞）的发现，我作为安全人员…英语由于缺乏对应用程序的深入了解，很难分析这是误报还是正报。直接将发现推送给产品团队的优缺点： 优点： - 通过立即通知产品团队潜在漏洞，加快处理流程 - 使产品团队能够迅速采取措施解决安全问题 缺点： - 增加产品团队的工作负担，可能导致挫败感 风险： - 如果未将漏洞处理整合到开发过程中，可能导致产品团队忽视这些发现。漏洞会在团队的问题管理系统中跟踪（例如 Jira）。风险：读取构建服务器的控制台输出以查找漏洞可能比较困难。此外，检查漏洞管理系统可能并非开发者的日常任务。应用程序的保护要求应考虑：数据重要性、应用程序可访问性（内部 vs.外部) 法规遵从 其他相关因素 风险：未定义应用的保护要求可能导致错误的优先级排序、关键安全问题修复延迟，从而增加被利用的风险及对组织的潜在损害。中等严重性的漏洞会被纳入质量门控。风险：中等严重性的漏洞不可见。对于已知漏洞，建议有一个评估漏洞可利用性的流程。为了实施安全文化，包括培训、办公时间和安全冠军有助于在大规模集成安全扫描。这些活动有助于理解为什么某个漏洞可能是关键的并需要处理。风险：每个工具中错误警报的维护会增加工作量。此外，不可能对来自不同工具的相同发现进行关联。各组件/项目/团队的发现是可视化的。风险：无法将不同工具的漏洞进行关联，以获得每个组件/项目/团队的整体安全水平概览。漏洞包括测试程序，使运营和开发人员能够重现漏洞。这增强了对漏洞的理解，因此修复的质量更高。风险：漏洞描述对于运营和开发人员来说难以理解。所有漏洞都已添加到质量门控中。风险：低严重性漏洞不可见。标准：将发现整合到开发过程中。例如，将发现添加到产品团队的待办事项中。

安全测试的发现必须进行分类优先处理，并将结果保存/记录，以便：- 防止在后续测试中对已知问题进行重新分析 - 跟踪已接受的风险与误报 - 实现各团队之间的一致决策 在这个成熟度水平上，一个简单的跟踪系统就足够了——工具只需要区分“已分类处理”和“未分类处理”的发现，而无需复杂的分类。有些工具将此称为“抑制”发现结果。用于处理误报的示例：- OWASP 依赖检查 - Kubescape 与 VEX - OWASP DefectDojo 风险接受与误报处理风险：由于每次测试期间都会出现误报，所有漏洞可能会被忽略。尤其是当测试是自动化并每日运行时。严重性为高或更高的漏洞会被添加到质量门控中。风险：高或更高严重性的漏洞不可见。漏洞只是简单地进行可视化。风险：组件的安全级别不可见。因此，没有提升安全性的动力。根据应用程序的可访问性，实施一个基于风险的漏洞修复优先级简单框架。风险：来自自动化测试工具的安全发现数量过多。这可能导致对发现的问题被忽视。由安全工程师验证发现的优缺点 优点： - 确保在结果到达产品团队之前的准确性和相关性 - 减少误报，节省开发团队的时间和精力 - 可能在评估漏洞的严重性和影响方面提供专业知识 缺点： - 需要足够数量的熟练安全工程师，这对于一些组织可能具有挑战性 - 如果安全工程师被验证任务过载，可能会减慢流程 对于软件组成分析（已知漏洞）的发现，我作为安全人员…英语由于缺乏对应用程序的深入了解，很难分析这是误报还是正报。直接将发现推送给产品团队的优缺点： 优点： - 通过立即通知产品团队潜在漏洞，加快处理流程 - 使产品团队能够迅速采取措施解决安全问题 缺点： - 增加产品团队的工作负担，可能导致挫败感 风险： - 如果未将漏洞处理整合到开发过程中，可能导致产品团队忽视这些发现。漏洞会在团队的问题系统中跟踪（例如：Jira）。风险：读取构建服务器的控制台输出以查找漏洞可能会很困难。此外，检查漏洞管理系统可能不是开发人员的日常任务。应用程序的保护要求应考虑：数据重要性、应用程序可访问性（内部与外部）。外部）监管合规 其他相关因素 风险：未定义应用程序的保护要求可能导致错误的优先级排序、关键安全问题修复延迟，从而增加被利用的风险及对组织的潜在损害。中等严重性的漏洞会被纳入质量门控。风险：中等严重性的漏洞不可见。对于已知漏洞，建议有一个评估漏洞可利用性的流程。为了实施安全文化，包括培训、办公时间和安全冠军有助于在大规模集成安全扫描。这些活动有助于理解为什么某个漏洞可能是关键的并需要处理。风险：每个工具中错误警报的维护会增加工作量。此外，不可能对来自不同工具的相同发现进行关联。各组件/项目/团队的发现是可视化的。风险：无法将不同工具的漏洞进行关联，以获得每个组件/项目/团队的整体安全水平概览。漏洞包括测试程序，使运营和开发人员能够重现漏洞。这增强了对漏洞的理解，因此修复的质量更高。风险：漏洞描述对于运营和开发人员来说难以理解。所有漏洞都已添加到质量门控中。风险：低严重性的漏洞不可见。标准：漏洞在团队的问题追踪系统中跟踪（例如 Jira）。

安全测试的发现必须进行分级处理，并将结果保存/记录，以便： - 防止在后续测试中对已知问题进行重复分析 - 跟踪已接受的风险与误报情况 - 促进各团队之间的一致决策 在这一成熟度水平上，一个简单的跟踪系统就足够了——工具只需区分“已分级处理”和“未分级处理”的发现，无需复杂分类。有些工具将此称为“抑制”发现结果。用于处理误报的示例：- OWASP 依赖检查 - Kubescape 与 VEX - OWASP DefectDojo 风险接受与误报处理风险：由于每次测试期间可能出现误报，所有漏洞可能会被忽略。尤其是当测试是自动化并每日运行时。严重性为高或更高的漏洞会被添加到质量门控中。风险：高或更高严重性的漏洞不可见。漏洞只是简单地进行可视化。风险：组件的安全级别不可见。因此，没有提升安全性的动力。根据应用程序的可访问性，实施一个基于风险的漏洞修复优先级简单框架。风险：来自自动化测试工具的安全发现数量过多。这可能导致对发现的问题被忽视。由安全工程师验证发现的优点：确保发现结果在提交给产品团队之前的准确性和相关性 减少误报，节省开发团队的时间和精力 可能在评估漏洞的严重性和影响方面提供专业意见 由安全工程师验证发现的缺点：需要足够数量的熟练安全工程师，这对某些组织可能是一个挑战 如果安全工程师被验证任务压得太重，可能会减慢流程 对于软件组成分析发现（已知漏洞），我作为安全专业人员…英语由于缺乏对应用程序的深入了解，很难分析这是误报还是正报。直接将发现推送给产品团队的优缺点： 优点： - 通过立即通知产品团队潜在漏洞，加快处理流程 - 使产品团队能够迅速采取措施解决安全问题 缺点： - 增加产品团队的工作负担，可能导致挫败感 风险： - 如果未将漏洞处理整合到开发过程中，可能导致产品团队忽视这些发现。漏洞会在团队的问题管理系统中跟踪（例如 Jira）。风险：读取构建服务器的控制台输出以查找漏洞可能比较困难。此外，检查漏洞管理系统可能并非开发人员的日常任务。应用程序的保护要求应考虑：数据重要性、应用程序可访问性（内部 vs.外部) 法规遵从 其他相关因素 风险：未定义应用的保护要求可能导致错误的优先级排序、关键安全问题修复延迟，从而增加被利用的风险及对组织的潜在损害。中等严重性的漏洞会被纳入质量门控。风险：中等严重性的漏洞不可见。对于已知漏洞，建议有一个评估漏洞可利用性的流程。为了实施安全文化，包括培训、办公时间和安全冠军有助于在大规模集成安全扫描。这些活动有助于理解为什么某个漏洞可能是关键的并需要处理。风险：每个工具中误报的维护会带来高工作量。此外，不可能用不同工具对相同的发现进行关联。各组件/项目/团队的发现是可视化的。风险：无法将不同工具的漏洞进行关联，以获得各组件/项目/团队整体安全水平的概览。漏洞包括测试程序，使运营和开发人员能够重现漏洞。这增强了对漏洞的理解，因此修复的质量更高。风险：漏洞描述对于运营和开发人员来说难以理解。所有漏洞都已添加到质量门控中。风险：低严重性的漏洞不可见。标准：定义保护要求以及根据组件（如应用程序）漏洞的严重性进行相应的处理，这些要求与服务水平协议（SLA）一致。这是对整个组织执行的，并不需要分解到团队/产品/应用程序层面（至少目前不需要）。至少每季度进行一次。

安全测试的发现必须进行分级处理，并将结果保存/记录，以便： - 防止在后续测试中对已知问题进行重复分析 - 跟踪已接受的风险与误报情况 - 促进各团队之间的一致决策 在这一成熟度水平上，一个简单的跟踪系统就足够了——工具只需区分“已分级处理”和“未分级处理”的发现，无需复杂的分类。有些工具将此称为“抑制”发现结果。处理误报的示例工具：- OWASP 依赖检查 - Kubescape 与 VEX - OWASP DefectDojo 风险接受与误报处理风险：由于每次测试期间可能出现误报，所有漏洞可能会被忽略。特别是如果测试是自动化并每日运行的情况下。严重性为高或更高的漏洞会被加入质量门控。风险：高或更高严重性的漏洞不可见。漏洞只是简单地进行可视化。风险：组件的安全级别不可见。因此，没有提升安全性的动力。根据应用程序的可访问性，实施一个基于风险的漏洞修复优先级简单框架。风险：来自自动化测试工具的安全发现数量过多。这可能导致对发现的问题被忽视。由安全工程师验证发现的优缺点 优点： - 确保在结果到达产品团队之前的准确性和相关性 - 减少误报，节省开发团队的时间和精力 - 可能在评估漏洞的严重性和影响方面提供专业知识 缺点： - 需要足够数量的熟练安全工程师，这对于一些组织可能具有挑战性 - 如果安全工程师被验证任务过载，可能会减慢流程 对于软件组成分析（已知漏洞）的发现，我作为安全人员…英语由于缺乏对应用程序的深入了解，很难分析这是误报还是正报。直接将发现推送给产品团队的优缺点： 优点： - 通过立即通知产品团队潜在漏洞，加快处理流程 - 使产品团队能够迅速采取措施解决安全问题 缺点： - 增加产品团队的工作负担，可能导致挫败感 风险： - 如果未将漏洞处理整合到开发过程中，可能导致产品团队忽视这些发现。漏洞会在团队的问题系统中跟踪（例如：Jira）。风险：读取构建服务器的控制台输出以查找漏洞可能会很困难。此外，检查漏洞管理系统可能不是开发人员的日常任务。应用程序的保护要求应考虑：数据重要性、应用程序可访问性（内部与外部）等。外部）监管合规 其他相关因素 风险：未定义应用程序的保护要求可能导致错误的优先级排序、关键安全问题修复延迟，从而增加被利用的风险及对组织的潜在损害。中等严重性的漏洞已被纳入质量门控。风险：中等严重性的漏洞不可见。对于已知漏洞，建议有一个评估漏洞可利用性的流程。为了实施安全文化，包括培训、办公时间和安全冠军有助于在大规模集成安全扫描。这些活动有助于理解为什么某个漏洞可能是关键的并需要处理。风险：每个工具中误报的维护会带来高工作量。此外，不可能对来自不同工具的相同发现进行关联。各组件/项目/团队的发现是可视化的。风险：无法将不同工具的漏洞进行关联，以获得每个组件/项目/团队的整体安全水平概览。漏洞包括测试程序，使运营和开发人员能够重现漏洞。这增强了对漏洞的理解，因此修复的质量更高。风险：漏洞描述对于运营和开发人员来说难以理解。所有漏洞都已添加到质量门控中。风险：低严重性漏洞不可见。标准：中等严重性漏洞被加入到质量门控中。

安全测试的发现必须进行分级处理，并将结果保存/记录，以便： - 防止在后续测试中对已知问题进行重复分析 - 跟踪已接受的风险与误报情况 - 促进各团队之间的一致决策 在这一成熟度水平上，一个简单的跟踪系统就足够了——工具只需区分“已分级处理”和“未分级处理”的发现，无需复杂的分类。有些工具将此称为“抑制”发现结果。用于处理误报的示例：- OWASP 依赖检查 - Kubescape 与 VEX - OWASP DefectDojo 风险接受与误报处理风险：由于每次测试期间都会出现误报，所有漏洞可能会被忽略。尤其是当测试是自动化并每日运行时。严重性为高或更高的漏洞会被添加到质量门控中。风险：高或更高严重性的漏洞不可见。漏洞只是简单地可视化。风险：组件的安全级别不可见。因此，提升安全性的动机不足。根据应用程序的可访问性，实施一个基于风险的漏洞修复优先级框架。风险：来自自动化测试工具的安全发现数量过多。这可能导致对这些发现被忽视。由安全工程师验证发现的优点：确保发现结果在提交给产品团队之前的准确性和相关性 减少误报，节省开发团队的时间和精力 可能在评估漏洞的严重性和影响方面提供专业意见 由安全工程师验证发现的缺点：需要足够数量的熟练安全工程师，这对某些组织可能是一个挑战 如果安全工程师被验证任务压得太重，可能会减慢流程 对于软件组成分析发现（已知漏洞），我作为安全人员...英语由于缺乏对应用程序的深入了解，很难分析这是误报还是正报。直接将发现推送给产品团队 优点： 通过立即通知产品团队潜在漏洞，加快处理流程； 赋能产品团队迅速采取措施解决安全问题。 缺点： 增加产品团队的工作负担，可能导致挫败感。 风险： 如果不将漏洞处理纳入开发流程，可能导致产品团队忽略发现的问题。漏洞会在团队的问题系统中跟踪（例如：Jira）。风险：读取构建服务器的控制台输出以查找漏洞可能会很困难。此外，检查漏洞管理系统可能不是开发人员的日常任务。应用程序的保护要求应考虑：数据重要性、应用程序可访问性（内部与外部）。外部）监管合规 其他相关因素 风险：未定义应用程序的保护要求可能导致错误的优先级排序、关键安全问题修复延迟，从而增加被利用的风险及对组织的潜在损害。中等严重性的漏洞会被纳入质量门控。风险：中等严重性的漏洞不可见。对于已知漏洞，建议有一个评估漏洞可利用性的流程。为了实施安全文化，包括培训、办公时间和安全冠军有助于在大规模集成安全扫描。这些活动有助于理解为什么某个漏洞可能是关键的并需要处理。风险：每个工具中错误警报的维护会增加工作量。此外，不可能用不同工具对相同的发现进行关联。各组件/项目/团队的发现是可视化的。风险：没有提供不同工具漏洞的关联，以便概览各组件/项目/团队的整体安全水平。漏洞包括测试程序，使运营和开发人员能够重现漏洞。这增强了对漏洞的理解，因此修复的质量更高。风险：漏洞描述对于运营和开发人员来说难以理解。所有漏洞都已添加到质量门控中。风险：低严重性的漏洞不可见。标准：在一个工具中汇总漏洞可以减少标记误报的工作量。

安全测试的发现必须进行分类优先处理，并将结果保存/记录，以便：- 防止在后续测试中对已知问题进行重新分析 - 跟踪已接受的风险与误报 - 实现各团队之间的一致决策 在这个成熟度水平上，一个简单的跟踪系统就足够了——工具只需要区分“已分类处理”和“未分类处理”的发现，而无需复杂的分类。有些工具将此称为“抑制”发现结果。用于处理误报的示例：- OWASP 依赖检查 - Kubescape 与 VEX - OWASP DefectDojo 风险接受与误报处理风险：由于每次测试期间可能出现误报，所有漏洞可能会被忽略。特别是如果测试是自动化并每日运行的情况下。严重性为高或更高的漏洞会被加入质量门控。风险：高或更高严重性的漏洞不可见。漏洞只是简单地进行可视化。风险：组件的安全级别不可见。因此，没有提升安全性的动力。根据应用程序的可访问性，实施一个基于风险的漏洞修复优先级简单框架。风险：来自自动化测试工具的安全发现数量过多。这可能导致对发现结果的忽视。由安全工程师验证发现的优缺点 优点： - 在发现内容传递给产品团队之前，确保其准确性和相关性 - 减少误报，节省开发团队的时间和精力 - 可能在评估漏洞的严重性和影响方面提供专业知识 缺点： - 需要足够数量的熟练安全工程师，这对于一些组织可能具有挑战性 - 如果安全工程师被验证任务过载，可能会减慢流程 对于软件组成分析（已知漏洞）的发现，我作为安全人员…英语由于缺乏对应用程序的深入了解，很难分析这是误报还是正报。直接将发现推送给产品团队的优缺点： 优点： - 通过立即通知产品团队潜在漏洞，加快处理流程 - 使产品团队能够迅速采取措施解决安全问题 缺点： - 增加产品团队的工作负担，可能导致挫败感 风险： - 如果未将漏洞处理整合到开发过程中，可能导致产品团队忽视这些发现。漏洞会在团队的问题系统中跟踪（例如：Jira）。风险：读取构建服务器的控制台输出以查找漏洞可能会很困难。此外，检查漏洞管理系统可能不是开发人员的日常任务。应用程序的保护要求应考虑：数据重要性、应用程序可访问性（内部与外部）。外部）监管合规 其他相关因素 风险：未定义应用程序的保护要求可能导致错误的优先级排序、关键安全问题修复延迟，从而增加被利用的风险及对组织的潜在损害。中等严重性的漏洞会被纳入质量门控。风险：中等严重性的漏洞不可见。对于已知漏洞，建议有一个评估漏洞可利用性的流程。为了实施安全文化，包括培训、办公时间和安全冠军有助于在大规模集成安全扫描。这些活动有助于理解为什么某个漏洞可能是关键的并需要处理。风险：每个工具中误报的维护会带来高工作量。此外，不可能对来自不同工具的相同发现进行关联。各组件/项目/团队的发现是可视化的。风险：无法将不同工具的漏洞进行关联，以获得每个组件/项目/团队的整体安全水平概览。漏洞包括测试程序，使运营和开发人员能够重现漏洞。这增强了对漏洞的理解，因此修复的质量更高。风险：漏洞描述对于运营和开发人员来说难以理解。所有漏洞都已添加到质量门控中。风险：低严重性漏洞不可见。标准：每个组件/项目/团队的发现情况可视化。

安全测试的发现必须进行分类优先处理，并将结果保存/记录，以便： - 防止在后续测试中对已知问题进行重新分析 - 跟踪已接受的风险与误报 - 实现各团队之间的一致决策 在这个成熟度水平上，一个简单的跟踪系统就足够了——工具只需要区分“已分类处理”和“未分类处理”的发现，而无需复杂的分类。有些工具将此称为“抑制”发现结果。处理误报的示例：- OWASP 依赖检查 - 使用 VEX 的 Kubescape - OWASP DefectDojo 风险接受和误报处理风险：由于每次测试期间可能出现误报，所有漏洞可能会被忽略。尤其是当测试是自动化并每日运行时。严重性为高或更高的漏洞会被添加到质量门控中。风险：高或更高严重性的漏洞不可见。漏洞只是简单地可视化。风险：组件的安全级别不可见。因此，提升安全性的动机不足。根据应用程序的可访问性，实施一个简单的基于风险的漏洞修复优先级框架。风险：来自自动化测试工具的安全发现数量过多。这可能导致对这些发现被忽视。由安全工程师验证发现的优缺点 优点： - 确保在结果到达产品团队之前的准确性和相关性 - 减少误报，节省开发团队的时间和精力 - 可能在评估漏洞的严重性和影响方面提供专业知识 缺点： - 需要足够数量的熟练安全工程师，这对于一些组织可能具有挑战性 - 如果安全工程师被验证任务过载，可能会减慢流程 对于软件组成分析（SCA）发现的已知漏洞，我作为安全人员…英语由于缺乏对应用程序的深入了解，很难分析这是误报还是正报。直接将发现推送给产品团队的优缺点： 优点： - 通过立即通知产品团队潜在漏洞，加快处理流程 - 使产品团队能够迅速采取措施解决安全问题 缺点： - 增加产品团队的工作负担，可能导致挫败感 风险： - 如果未将漏洞处理整合到开发过程中，可能导致产品团队忽视这些发现。漏洞会在团队的问题系统中跟踪（例如：Jira）。风险：读取构建服务器的控制台输出以查找漏洞可能会很困难。此外，检查漏洞管理系统可能不是开发人员的日常任务。应用程序的保护要求应考虑：数据重要性、应用程序可访问性（内部与外部）。外部）监管合规 其他相关因素 风险：未定义应用程序的保护要求可能导致错误的优先级排序、关键安全问题修复延迟，从而增加被利用的风险及对组织的潜在损害。中等严重性的漏洞会被纳入质量门控。风险：中等严重性的漏洞不可见。对于已知漏洞，建议有一个评估漏洞可利用性的流程。为了实施安全文化，包括培训、办公时间和安全冠军有助于在大规模集成安全扫描。这些活动有助于理解为什么某个漏洞可能是关键的并需要处理。风险：每个工具中错误警报的维护会增加工作量。此外，不可能对来自不同工具的相同发现进行关联。各组件/项目/团队的发现是可视化的。风险：无法将不同工具的漏洞进行关联，以获得每个组件/项目/团队的整体安全水平概览。漏洞包括测试程序，使运营和开发人员能够重现漏洞。这增强了对漏洞的理解，因此修复的质量更高。风险：漏洞描述对于运营和开发人员来说难以理解。所有漏洞都已添加到质量门控中。风险：低严重性漏洞不可见。标准：漏洞包括测试程序，使运营和开发人员能够重现漏洞。这有助于加深对漏洞的理解，从而提高修复的质量。

安全测试的发现必须进行分类优先处理，并将结果保存/记录，以便：- 防止在后续测试中对已知问题进行重新分析 - 跟踪已接受的风险与误报 - 实现各团队之间的一致决策 在这个成熟度水平上，一个简单的跟踪系统就足够了——工具只需要区分“已分类处理”和“未分类处理”的发现，而无需复杂的分类。有些工具将此称为“抑制”发现结果。用于处理误报的示例：- OWASP 依赖检查 - Kubescape 与 VEX - OWASP DefectDojo 风险接受与误报处理风险：由于每次测试期间都会出现误报，所有漏洞可能会被忽略。尤其是当测试是自动化并每日运行时。严重性为高或更高的漏洞会被添加到质量门控中。风险：高或更高严重性的漏洞不可见。漏洞只是简单地进行可视化。风险：组件的安全级别不可见。因此，没有提升安全性的动力。根据应用程序的可访问性，实施一个基于风险的简单漏洞修复优先级框架。风险：来自自动化测试工具的安全发现数量过多。这可能导致对这些发现被忽视。由安全工程师验证发现的优缺点 优点： - 确保在结果到达产品团队之前的准确性和相关性 - 减少误报，节省开发团队的时间和精力 - 可能在评估漏洞的严重性和影响方面提供专业知识 缺点： - 需要足够数量的熟练安全工程师，这对于一些组织可能具有挑战性 - 如果安全工程师被验证任务过载，可能会减慢流程 对于软件组成分析（已知漏洞）的发现，我作为安全人员…英语由于缺乏对应用程序的深入了解，很难分析这是误报还是正报。直接将发现推送给产品团队的优缺点： 优点： - 通过立即通知产品团队潜在漏洞，加快处理流程 - 使产品团队能够迅速采取措施解决安全问题 缺点： - 增加产品团队的工作负担，可能导致挫败感 风险： - 如果未将漏洞处理整合到开发过程中，可能导致产品团队忽视这些发现。漏洞会在团队的问题管理系统中跟踪（例如 Jira）。风险：读取构建服务器的控制台输出以查找漏洞可能比较困难。此外，检查漏洞管理系统可能并非开发人员的日常任务。应用程序的保护要求应考虑：数据重要性、应用程序可访问性（内部 vs.外部）监管合规 其他相关因素 风险：未定义应用程序的保护要求可能导致错误的优先级排序、关键安全问题修复延迟，从而增加被利用的风险及对组织的潜在损害。中等严重性的漏洞已被纳入质量门控。风险：中等严重性的漏洞不可见。对于已知漏洞，建议有一个评估漏洞可利用性的流程。为了实施安全文化，包括培训、办公时间和安全冠军有助于在大规模集成安全扫描。这些活动有助于理解为什么某个漏洞可能是关键的并需要处理。风险：每个工具中错误警报的维护会增加工作量。此外，不可能对来自不同工具的相同发现进行关联。各组件/项目/团队的发现是可视化的。风险：无法将不同工具的漏洞进行关联，以获得每个组件/项目/团队的整体安全水平概览。漏洞包括测试程序，使运维和开发人员能够重现漏洞。这增强了对漏洞的理解，从而修复质量更高。风险：漏洞描述对于运维和开发人员来说难以理解。所有漏洞都已被纳入质量门控。风险：低严重性漏洞不可见。标准：所有漏洞都已添加到质量关卡中。

使用能够执行动态内容（如 JavaScript）的爬虫，例如通过 Selenium。风险：扫描过程中服务的部分内容未被覆盖，因为 JavaScript 未被执行。因此，客户端动态组件的覆盖范围有限，可能导致安全风险和未被发现的漏洞。进行简单扫描以获取安全基线。如果测试在10分钟内完成，它应作为构建和部署过程的一部分。 风险：进行的安全测试不足。简单的漏洞未被发现，缺失的安全配置（例如头信息）未被设置。未提供快速反馈。与服务中使用的所有角色集成身份验证。风险：由于未执行登录，扫描过程中服务的部分内容未被覆盖。隐藏的端点被检测到并包含在漏洞扫描中。风险：服务的隐藏端点未被跟踪。定义了特殊参数和特殊编码，以便被使用的漏洞扫描器进行模糊测试。风险：服务的部分内容未被覆盖。例如，特殊格式或编码的参数不能被检测为参数（例如，类似 REST 的 URL 参数、JSON 格式的参数或 base64 编码的参数）。顺序操作由漏洞扫描器按定义的顺序进行定义和检查。风险：像工作流这样的顺序操作（例如。登录 -> 把产品放入购物篮 使用多个爬虫和扫描器可以提高覆盖率和发现漏洞的能力。风险：每个漏洞扫描器的检测能力不同。仅使用一个扫描器可能会遗漏一些漏洞。使用覆盖率工具检查应用程序中是否有未覆盖的路径。风险：服务的某些部分仍未被测试覆盖。服务与服务之间的通信已被记录并检查。风险：服务与服务之间的通信未被覆盖。标准：使用执行动态内容（如JavaScript）的爬虫，例如通过Selenium。

使用执行动态内容（如 JavaScript）的爬虫，例如通过 Selenium。风险：扫描过程中服务的部分内容未被覆盖，因为 JavaScript 没有被执行。因此，客户端动态组件的覆盖范围有限，可能导致安全风险和未被检测到的漏洞。进行简单扫描以获取安全基线。如果测试在10分钟内完成，它应作为构建和部署过程的一部分。 风险：进行的安全测试不足。简单的漏洞未被发现，缺失的安全配置（例如头信息）未被设置。未提供快速反馈。与服务中使用的所有角色集成身份验证。风险：由于未执行登录，扫描过程中服务的部分内容未被覆盖。隐藏的端点被检测到并包含在漏洞扫描中。风险：服务的隐藏端点未被跟踪。定义了特殊参数和特殊编码，以便被使用的漏洞扫描器进行模糊测试。风险：服务的部分内容未被覆盖。例如，特殊格式或编码的参数不能被检测为参数（例如，类似 REST 的 URL 参数、JSON 格式的参数或 base64 编码的参数）。顺序操作由漏洞扫描器按定义的顺序进行定义和检查。风险：像工作流这样的顺序操作（例如。登录 -> 把产品放入购物篮 使用多个爬虫和扫描器可以提高覆盖率和发现漏洞的能力。风险：每个漏洞扫描器的检测能力不同。仅使用一个扫描器可能会遗漏一些漏洞。使用覆盖率工具检查应用程序中是否有未覆盖的路径。风险：服务的某些部分仍未被测试覆盖。服务到服务的通信已被转储并检查。风险：服务到服务的通信未被覆盖。标准：执行简单扫描以获得安全基线。如果测试在10分钟内完成，它应成为构建和部署流程的一部分。

使用执行动态内容（如 JavaScript）的爬虫，例如通过 Selenium。风险：扫描过程中服务的部分内容未被覆盖，因为 JavaScript 没有被执行。因此，客户端动态组件的覆盖范围有限，可能导致潜在的安全风险和未被发现的漏洞。执行一次简单扫描以获取安全基线。如果测试在10分钟内完成，它应作为构建和部署过程的一部分。 风险：进行的安全测试不足。简单的漏洞未被发现，缺失的安全配置（例如头信息）未被设置。未提供快速反馈。与服务中使用的所有角色集成身份验证。风险：由于未执行登录，扫描过程中服务的部分内容未被覆盖。隐藏的端点被检测到并包含在漏洞扫描中。风险：服务的隐藏端点未被跟踪。定义了特殊参数和特殊编码，以便被使用的漏洞扫描器进行模糊测试。风险：服务的部分内容未被覆盖。例如，特殊格式或编码的参数不能被检测为参数（例如，类似 REST 的 URL 参数、JSON 格式的参数或 base64 编码的参数）。顺序操作由漏洞扫描器按定义的顺序进行定义和检查。风险：像工作流这样的顺序操作（例如。登录 -> 把产品放入购物篮 使用多个爬虫和扫描器可以提高覆盖率和发现漏洞的能力。风险：每个漏洞扫描器的检测能力不同。仅使用一个扫描器可能会遗漏一些漏洞。使用覆盖率工具检查应用程序中是否有未覆盖的路径。风险：服务的某些部分仍未被测试覆盖。服务与服务之间的通信已被转储并检查。风险：服务与服务之间的通信未覆盖。标准：将身份验证集成到服务中使用的所有角色中。

使用能够执行动态内容（如 JavaScript）的爬虫，例如通过 Selenium。风险：扫描过程中服务的部分内容未被覆盖，因为 JavaScript 未被执行。因此，客户端动态组件的覆盖范围有限，可能导致潜在的安全风险和未被发现的漏洞。进行简单扫描以获得安全基线。如果测试在10分钟内完成，它应作为构建和部署过程的一部分。 风险：进行的安全测试不足。简单的漏洞未被发现，缺失的安全配置（例如头信息）未被设置。未提供快速反馈。与服务中使用的所有角色集成身份验证。风险：由于未执行登录，扫描过程中服务的部分内容未被覆盖。隐藏的端点被检测到并包含在漏洞扫描中。风险：服务的隐藏端点未被跟踪。定义了特殊参数和特殊编码，以便被使用的漏洞扫描器进行模糊测试。风险：服务的部分内容未被覆盖。例如，特殊格式或编码的参数不能被检测为参数（例如，类似REST的URL中的参数、JSON格式的参数或base64编码的参数）。顺序操作由漏洞扫描器按照定义的顺序进行定义和检查。风险：像工作流这样的顺序操作（例如登录 -> 把产品放入购物篮 使用多个爬虫和扫描器可以提高覆盖率和发现漏洞的能力。风险：每个漏洞扫描器的检测能力不同。仅使用一个扫描器可能会遗漏一些漏洞。使用覆盖率工具检查应用程序中是否有未覆盖的路径。风险：服务的某些部分仍未被测试覆盖。服务到服务的通信已被转储并检查。风险：服务到服务的通信未被覆盖。标准：隐藏的端点正在被检测并包含在漏洞扫描中。

使用能够执行动态内容（如 JavaScript）的爬虫，例如通过 Selenium。风险：扫描过程中服务的部分内容未被覆盖，因为 JavaScript 未被执行。因此，客户端动态组件的覆盖范围有限，可能导致潜在的安全风险和未被发现的漏洞。进行简单扫描以获得安全基线。如果测试在10分钟内完成，它应作为构建和部署过程的一部分。 风险：进行的安全测试不足。简单的漏洞未被发现，缺失的安全配置（例如头信息）未设置。未提供快速反馈。服务中使用的所有角色的身份验证集成。风险：由于未执行登录，扫描过程中服务的部分内容未被覆盖。隐藏的端点被检测到并包含在漏洞扫描中。风险：服务的隐藏端点未被跟踪。定义了特殊参数和特殊编码，以便被使用的漏洞扫描器进行模糊测试。风险：服务的部分内容未被覆盖。例如，特殊格式或编码的参数不能被检测为参数（例如，类似REST的URL中的参数、JSON格式的参数或base64编码的参数）。顺序操作由漏洞扫描器按照定义的顺序进行定义和检查。风险：像工作流这样的顺序操作（例如登录 -> 把产品放入购物篮 使用多个爬虫和扫描器可以提高覆盖率和发现漏洞的能力。风险：每个漏洞扫描器的检测能力不同。仅使用一个扫描器可能会遗漏一些漏洞。使用覆盖率工具检查应用程序中是否有未覆盖的路径。风险：服务的某些部分仍未被测试覆盖。服务间通信被转储并检查。风险：服务间通信未覆盖。标准：定义了特殊参数和特殊编码，以便被使用的漏洞扫描器进行模糊测试。

使用能够执行动态内容（如 JavaScript）的爬虫，例如通过 Selenium。风险：扫描过程中服务的部分内容未被覆盖，因为 JavaScript 未被执行。因此，客户端动态组件的覆盖范围有限，可能导致潜在的安全风险和未被发现的漏洞。进行简单扫描以获得安全基线。如果测试在10分钟内完成，它应作为构建和部署过程的一部分。 风险：进行的安全测试不足。简单的漏洞未被发现，缺失的安全配置（例如头信息）未被设置。未提供快速反馈。与服务中使用的所有角色集成身份验证。风险：由于未执行登录，扫描过程中服务的部分内容未被覆盖。隐藏的端点被检测到并包含在漏洞扫描中。风险：服务的隐藏端点未被跟踪。定义了特殊参数和特殊编码，以便被使用的漏洞扫描器进行模糊测试。风险：服务的部分内容未被覆盖。例如，特殊格式或编码的参数不能被检测为参数（例如，类似REST的URL中的参数、JSON格式的参数或base64编码的参数）。顺序操作由漏洞扫描器按照定义的顺序进行定义和检查。风险：像工作流这样的顺序操作（例如登录 -> 把产品放入购物篮 使用多个爬虫和扫描器可以提高覆盖率和发现漏洞的能力。风险：每个漏洞扫描器的检测能力不同。仅使用一个扫描器可能会遗漏一些漏洞。使用覆盖率工具检查应用程序中是否有未覆盖的路径。风险：服务的某些部分仍未被测试覆盖。服务到服务的通信已被转储和检查。风险：服务到服务的通信未被覆盖。标准：按定义的顺序由漏洞扫描器定义并检查顺序操作。

使用能够执行动态内容（如 JavaScript）的爬虫，例如通过 Selenium。风险：扫描过程中服务的部分内容未被覆盖，因为 JavaScript 未被执行。因此，客户端动态组件的覆盖范围有限，可能导致潜在的安全风险和未被发现的漏洞。进行简单扫描以获得安全基线。如果测试在10分钟内完成，它应作为构建和部署过程的一部分。 风险：进行的安全测试不足。简单的漏洞未被发现，缺失的安全配置（例如头信息）未被设置。未提供快速反馈。所有服务中使用的角色认证集成。风险：由于未执行登录，扫描过程中服务的部分内容未被覆盖。隐藏的端点被检测到并包含在漏洞扫描中。风险：服务的隐藏端点未被跟踪。定义了特殊参数和特殊编码，以便被使用的漏洞扫描器进行模糊测试。风险：服务的部分内容未被覆盖。例如，特殊格式或编码的参数不能被检测为参数（例如，类似 REST 的 URL 参数、JSON 格式的参数或 base64 编码的参数）。顺序操作由漏洞扫描器按定义的顺序进行定义和检查。风险：像工作流这样的顺序操作（例如。登录 -> 把产品放入购物篮 使用多个爬虫和扫描器可以提高覆盖率和发现漏洞的能力。风险：每个漏洞扫描器的检测能力不同。仅使用一个扫描器可能会遗漏一些漏洞。使用覆盖率工具检查应用程序中是否有未覆盖的路径。风险：服务的某些部分仍未被测试覆盖。服务与服务之间的通信已被转储并检查。风险：服务与服务之间的通信未被覆盖。标准：使用多个爬虫和扫描器可以增强覆盖范围和漏洞检测。

使用执行动态内容（如 JavaScript）的爬虫，例如通过 Selenium。风险：扫描过程中服务的部分内容未被覆盖，因为 JavaScript 没有被执行。因此，客户端动态组件的覆盖范围有限，可能导致潜在的安全风险和未被发现的漏洞。执行一次简单扫描以获取安全基线。如果测试在10分钟内完成，它应作为构建和部署过程的一部分。 风险：进行的安全测试不足。简单的漏洞未被发现，缺失的安全配置（例如头信息）未被设置。未提供快速反馈。与服务中使用的所有角色集成身份验证。风险：由于未执行登录，扫描过程中服务的部分内容未被覆盖。隐藏的端点被检测到并包含在漏洞扫描中。风险：服务的隐藏端点未被跟踪。定义了特殊参数和特殊编码，以便被使用的漏洞扫描器进行模糊测试。风险：服务的部分内容未被覆盖。例如，特殊格式或编码的参数不能被检测为参数（例如，类似REST的URL中的参数、JSON格式的参数或base64编码的参数）。顺序操作由漏洞扫描器按照定义的顺序进行定义和检查。风险：像工作流这样的顺序操作（例如登录 -> 把产品放入购物篮 使用多个爬虫和扫描器可以提高覆盖率和发现漏洞的能力。风险：每个漏洞扫描器的检测能力不同。仅使用一个扫描器可能会遗漏一些漏洞。使用覆盖率工具检查应用程序中是否有未覆盖的路径。风险：服务的某些部分仍未被测试覆盖。服务与服务之间的通信已被转储和检查。风险：服务与服务之间的通信未被覆盖。标准：使用覆盖工具检查应用程序中没有遗漏的路径。

使用执行动态内容（如 JavaScript）的爬虫，例如通过 Selenium。风险：扫描过程中服务的部分内容未被覆盖，因为 JavaScript 没有被执行。因此，客户端动态组件的覆盖范围有限，可能导致潜在的安全风险和未被发现的漏洞。执行一次简单扫描以获取安全基线。如果测试在10分钟内完成，它应作为构建和部署过程的一部分。 风险：进行的安全测试不足。简单的漏洞未被发现，缺失的安全配置（例如头信息）未被设置。未提供快速反馈。与服务中使用的所有角色集成身份验证。风险：由于未执行登录，扫描过程中服务的部分内容未被覆盖。隐藏的端点被检测到并包含在漏洞扫描中。风险：服务的隐藏端点未被跟踪。定义了特殊参数和特殊编码，以便被使用的漏洞扫描器进行模糊测试。风险：服务的部分内容未被覆盖。例如，特殊格式或编码的参数不能被检测为参数（例如，类似 REST 的 URL 参数、JSON 格式的参数或 base64 编码的参数）。顺序操作由漏洞扫描器按定义的顺序进行定义和检查。风险：像工作流这样的顺序操作（例如。登录 -> 把产品放入购物篮 使用多个爬虫和扫描器可以提高覆盖率和发现漏洞的能力。风险：每个漏洞扫描器的检测能力不同。仅使用一个扫描器可能会遗漏一些漏洞。使用覆盖率工具检查应用程序中是否有未覆盖的路径。风险：服务的某些部分仍未被测试覆盖。服务与服务之间的通信已被转储并检查。风险：服务与服务之间的通信未被覆盖。标准：服务与服务之间的通信已被转储并检查。

在工具的帮助下，对意外暴露的集群的网络配置进行测试。为了识别集群，可能需要使用像 OWASP Amass 这样的工具识别所有子域名，并根据结果执行端口扫描。风险：尚未进行标准网络分段和防火墙设置，导致集群管理端口对全世界开放。需要进行集群内部测试。精细化的网络分段集成（也包括同一命名空间内的 Pod 之间）。风险：Pod 的网络分段错误或缺失，使攻击者更容易访问数据库并提取或修改数据。在工具的帮助下，对虚拟环境的配置进行测试。风险：未对云环境执行标准加固措施，导致存在漏洞。组件必须列入白名单。需要对 Docker 基础设施（例如集群）进行定期扫描，以验证仅使用标准化的基础镜像。风险：使用未经批准的组件。可能会进行自动暴力攻击。特别推荐使用诸如“admin”和员工用户 ID 之类的标准账户。风险：组件中的弱密码，如应用程序或系统中的弱密码，尤其是特权账户的弱密码，可能导致账户被接管。对生产系统或接近生产的系统进行负载测试。风险：由于系统和应用程序可以处理的请求数量未知，意外负载可能会导致可用性受到影响。对未使用资源的测试有助于识别未使用的资源。风险：未使用的资源，尤其是秘密，可能仍然有效，但会暴露信息。作为攻击者，我入侵系统，收集凭证并尝试使用它们。标准：借助工具测试意外暴露的集群的网络配置。为识别集群，可能需要使用像 OWASP Amass 这样的工具识别所有子域，然后基于结果进行端口扫描。

在工具的帮助下，对意外暴露的集群的网络配置进行测试。为了识别集群，可能需要使用像 OWASP Amass 这样的工具识别所有子域名，并根据结果执行端口扫描。风险：尚未执行标准网络分段和防火墙设置，导致集群管理端口对全世界开放。需要进行集群内部测试。精细化的网络分段集成（也包括同一命名空间内的 Pod 之间的分段）。风险：Pod 的网络分段错误或缺失，使攻击者更容易访问数据库并提取或修改数据。在工具的帮助下，对虚拟环境的配置进行测试。风险：未对云环境执行标准加固操作，导致出现漏洞。组件必须列入白名单。需要对 Docker 基础设施（例如集群）进行定期扫描，以验证仅使用标准化的基础镜像。风险：使用未经批准的组件。可能会进行自动暴力攻击。特别推荐使用诸如“admin”和员工用户 ID 之类的标准账户。风险：组件中的弱密码，如应用程序或系统中的弱密码，尤其是特权账户的弱密码，可能导致账户被接管。对生产系统或接近生产的系统进行负载测试。风险：由于系统和应用程序可以处理的请求数量未知，意外负载可能会导致可用性受到影响。对未使用资源的测试有助于识别未使用的资源。风险：未使用的资源，特别是密钥，可能仍然有效，但正在暴露信息。作为攻击者，我会入侵系统，收集凭证并尝试使用它们。标准：需要进行集群内部测试。实施精细化的网络分段（包括同一命名空间内的 Pod 之间）。

在工具的帮助下，对意外暴露的集群的网络配置进行了测试。为了识别集群，可能需要使用像 OWASP Amass 这样的工具识别所有子域名，并根据结果执行端口扫描。风险：未进行标准的网络分段和防火墙设置，导致集群管理端口对全世界开放。需要进行集群内部测试。精细化的网络分段集成（也包括同一命名空间内的 Pod 之间的分段）。风险：Pod 的网络分段错误或缺失，使攻击者更容易访问数据库并提取或修改数据。借助工具对虚拟环境的配置进行测试。风险：未对云环境执行标准加固操作，导致存在漏洞。组件必须列入白名单。需要对 Docker 基础设施（例如集群）进行定期扫描，以验证仅使用标准化的基础镜像。风险：使用未经批准的组件。可能会进行自动暴力攻击。特别推荐使用诸如“admin”和员工用户 ID 之类的标准账户。风险：组件中的弱密码，如应用程序或系统中的弱密码，尤其是特权账户的弱密码，可能导致账户被接管。对生产系统或接近生产的系统进行负载测试。风险：由于系统和应用程序可以处理的请求数量未知，意外负载可能会导致可用性受到影响。对未使用资源的测试有助于识别未使用的资源。风险：未使用的资源，特别是机密，可能仍然有效，但会暴露信息。作为攻击者，我入侵系统，收集凭证并尝试使用它们。标准：借助工具测试虚拟环境的配置。

在工具的帮助下，对意外暴露的集群的网络配置进行了测试。为了识别集群，可能需要使用像 OWASP Amass 这样的工具识别所有子域名，并根据结果进行端口扫描。风险：未进行标准的网络分段和防火墙设置，导致集群管理端口对全世界开放。需要进行集群内部测试。精细化的网络分段集成（也包括同一命名空间内的 Pod 之间的分段）。风险：Pod 的网络分段错误或缺失，使攻击者更容易访问数据库并提取或修改数据。在工具的帮助下，对虚拟环境的配置进行测试。风险：未对云环境执行标准加固操作，导致出现漏洞。组件必须列入白名单。需要对 Docker 基础设施（例如集群）进行定期扫描，以验证仅使用标准化的基础镜像。风险：使用未经批准的组件。可能会进行自动暴力攻击。特别推荐使用诸如“admin”和员工用户 ID 之类的标准账户。风险：组件中的弱密码，如应用程序或系统中的弱密码，尤其是特权账户的弱密码，可能导致账户被接管。对生产系统或接近生产的系统进行负载测试。风险：由于系统和应用程序可以处理的请求数量未知，意外负载可能会导致可用性受到影响。对未使用资源的测试有助于识别未使用的资源。风险：未使用的资源，特别是密钥，可能仍然有效，但会暴露信息。作为攻击者，我会入侵系统，收集凭证并尝试使用它们。标准：组件必须列入白名单。需要对 Docker 基础设施（例如集群）进行定期扫描，以验证仅使用标准化的基础镜像。

借助工具，测试了无意暴露集群的网络配置。为了识别集群，可能需要使用OWASP Amass等工具识别所有子域，并根据结果进行端口扫描。风险：尚未进行标准的网络分段和防火墙，导致全球集群管理端口开放。需要进行集群内部测试。精细化的网络分段集成（也包括同一命名空间内的 Pod 之间的分段）。风险：Pod 的网络分段错误或缺失，使攻击者更容易访问数据库并提取或修改数据。借助工具对虚拟环境的配置进行测试。风险：未执行云环境的标准加固操作，导致存在漏洞。组件必须列入白名单。需要对 Docker 基础设施（例如集群）进行定期扫描，以验证仅使用标准化的基础镜像。风险：使用未经批准的组件。可能会进行自动暴力攻击。特别推荐使用诸如“admin”和员工用户 ID 的标准账户。风险：组件中的弱密码，如应用程序或系统中的弱密码，尤其是特权账户的弱密码，可能导致账户被接管。对生产系统或接近生产的系统进行负载测试。风险：由于系统和应用程序可以处理的请求数量未知，意外负载可能会导致可用性受到影响。对未使用资源的测试有助于识别未使用的资源。风险：未使用的资源，尤其是机密信息，可能仍然有效，但会暴露信息。作为攻击者，我入侵系统，收集凭证并尝试使用它们。标准：进行自动暴力攻击。特别建议使用像“admin”和员工用户ID这样的标准账户。

在工具的帮助下，对意外暴露的集群的网络配置进行了测试。为了识别集群，可能需要使用像 OWASP Amass 这样的工具识别所有子域名，并根据结果执行端口扫描。风险：尚未执行标准网络分段和防火墙设置，导致集群管理端口对全世界开放。需要进行集群内部测试。精细化的网络分段集成（也包括同一命名空间内的 Pod 之间的分段）。风险：Pod 的网络分段错误或缺失，使攻击者更容易访问数据库并提取或修改数据。在工具的帮助下，对虚拟环境的配置进行测试。风险：未对云环境执行标准加固措施，导致出现漏洞。组件必须列入白名单。需要对 Docker 基础设施（例如集群）进行定期扫描，以验证仅使用标准化的基础镜像。风险：使用未经批准的组件。可能会进行自动暴力攻击。特别推荐使用诸如“admin”和员工用户 ID 这样的标准账户。风险：组件中的弱密码，如应用程序或系统中的弱密码，尤其是特权账户的弱密码，可能导致账户被接管。对生产系统或接近生产的系统进行负载测试。风险：由于系统和应用程序可以处理的请求数量未知，意外负载可能会导致可用性受到影响。对未使用资源的测试有助于识别未使用的资源。风险：未使用的资源，特别是秘密，可能仍然有效，但会暴露信息。作为攻击者，我入侵系统，收集凭证并尝试使用它们。标准：对生产系统或接近生产的系统进行负载测试。

在工具的帮助下，对意外暴露的集群的网络配置进行测试。为了识别集群，可能需要使用像 OWASP Amass 这样的工具识别所有子域名，并根据结果执行端口扫描。风险：尚未进行标准网络分段和防火墙设置，导致集群管理端口对全世界开放。需要进行集群内部测试。精细化的网络分段集成（也包括同一命名空间内的 Pod 之间的分段）。风险：Pod 的网络分段错误或缺失，使攻击者更容易访问数据库并提取或修改数据。借助工具对虚拟环境的配置进行测试。风险：未对云环境执行标准加固操作，导致存在漏洞。组件必须列入白名单。需要对 Docker 基础设施（例如集群）进行定期扫描，以验证仅使用标准化的基础镜像。风险：使用未经批准的组件。可能会进行自动暴力攻击。特别推荐使用诸如“admin”和员工用户 ID 之类的标准账户。风险：组件中的弱密码，如应用程序或系统中的弱密码，尤其是特权账户的弱密码，可能导致该账户被接管。对生产系统或接近生产的系统进行了负载测试。风险：由于系统和应用程序能够处理的请求数量未知，意外负载可能会导致可用性受影响。对未使用资源的测试有助于识别未使用的资源。风险：未使用的资源，尤其是机密，可能仍然有效，但会暴露信息。作为攻击者，我攻破系统，收集凭证并尝试使用它们。标准：测试未使用的资源有助于识别未使用的资源。

对服务器端组件（例如后端/中间件）已知漏洞进行测试。风险：服务器端组件可能存在漏洞。补丁响应时间测试（例如基于自动 PR 的平均关闭时间）。此活动不会在“基础设施静态深度”子维度中重复，但同样适用于基础设施。风险：自动生成的依赖项拉取请求可能被忽略，导致生产工件中存在已知漏洞。测试 `libyear`，它能很好地展示补丁管理的效果。风险：运行中的工件中的漏洞可能存在较长时间，并可能被利用。设计以合同为先的 API，使用接口描述语言如 OpenAPI、AsyncAPI 或 SOAP，并使用特定工具验证规范。检查应集成到 IDE 和 CI/CD 流水线中。风险：创建不安全或不合规的 API。通过使用过去的数据（CISA KEV）或预测模型（EPSS）来估计被利用的可能性。风险：如果没有适当的优先排序，组织可能会在低风险漏洞上浪费时间和精力，而忽视关键漏洞。将质量和代码检查插件与交互式开发环境（IDE）集成。实施预提交检查，以防止将敏感信息和其他安全问题提交到源代码中。风险：创建和开发的代码可能包含代码异味和质量问题。通过前端的软件组成分析对组件已知漏洞进行测试。风险：客户端组件可能存在漏洞。对前端重要部分使用了静态分析工具。静态分析例如使用字符串匹配算法和/或数据流分析。风险：前端源码的重要部分存在漏洞。对中间件重要部分使用了静态分析工具。静态分析例如使用字符串匹配算法和/或数据流分析。风险：中间件源代码中的重要部分存在漏洞。补丁部署时间测试。此活动不会在子维度“基础设施静态深度”中重复，但它同样适用于基础设施。风险：自动创建的依赖关系 PR 被忽略，导致生产工件中存在已知漏洞。对中间件和前端的所有部分使用静态分析工具。静态分析例如使用字符串匹配算法和/或数据流分析。 风险：前端或中间件的源代码部分存在漏洞。使用多个静态分析工具以发现更多漏洞。风险：每个漏洞分析工具都有不同的优势。仅使用一个分析工具可能无法发现所有漏洞。收集未使用的代码，然后手动删除未使用的代码。风险：死代码会增加攻击面（使用硬编码凭证和变量、敏感信息）。 自动检测并手动删除源代码中的重复内容。风险：源代码中的重复可能影响应用程序的稳定性。对所有使用的组件进行静态分析。风险：使用的组件如库和遗留应用程序可能存在漏洞。 对源代码的风格指南合规性进行分析，以确保源代码格式规则得到遵守（例如缩进、循环等）。风险：不清晰或混淆的代码可能会有意外行为。标准：对服务器端组件（例如后端/中间件）已知漏洞进行测试。

对服务器端组件（例如后端/中间件）已知漏洞进行测试。风险：服务器端组件可能存在漏洞。补丁响应时间测试（例如基于自动 PR 的平均关闭时间）。此活动不会在“基础设施静态深度”子维度中重复，但同样适用于基础设施。风险：自动生成的依赖项拉取请求可能被忽略，导致生产工件中存在已知漏洞。测试 `libyear`，它能很好地展示补丁管理的效果。风险：运行中的工件中的漏洞可能存在较长时间，并可能被利用。设计以合同为先的 API，使用接口描述语言如 OpenAPI、AsyncAPI 或 SOAP，并使用特定工具验证规范。检查应集成到 IDE 和 CI/CD 流水线中。风险：创建不安全或不合规的 API。通过使用过去的数据（CISA KEV）或预测模型（EPSS）来估算被利用的可能性。风险：如果没有适当的优先排序，组织可能会在低风险漏洞上浪费时间和精力，而忽视关键漏洞。将质量和代码检查插件与交互式开发环境（IDE）集成。实施预提交检查，以防止将敏感信息和其他安全问题提交到源代码中。风险：创建和开发的代码可能包含代码异味和质量问题。通过前端的软件组成分析对组件已知漏洞进行测试。风险：客户端组件可能存在漏洞。对前端重要部分使用了静态分析工具。静态分析例如使用字符串匹配算法和/或数据流分析。风险：前端源码的重要部分存在漏洞。对中间件重要部分使用了静态分析工具。静态分析例如使用字符串匹配算法和/或数据流分析。风险：中间件源代码中的重要部分存在漏洞。补丁部署时间测试。此活动不会在“基础设施静态深度”子维度中重复，但它同样适用于基础设施。风险：自动依赖的拉取请求被忽略，导致生产工件中存在已知漏洞。对中间件和前端的所有部分使用静态分析工具。静态分析例如使用字符串匹配算法和/或数据流分析。 风险：前端或中间件的源代码部分存在漏洞。使用多个静态分析工具以发现更多漏洞。风险：每个漏洞分析工具都有不同的优势。仅使用一个分析工具，可能会发现不到所有漏洞。收集未使用的代码，然后手动删除未使用的代码。风险：死代码增加了攻击面（使用硬编码的凭证和变量、敏感信息）。自动检测并手动删除源代码中的重复代码。风险：源代码中的重复可能影响应用程序的稳定性。对所有使用的组件进行静态分析。风险：使用的组件如库和遗留应用程序可能存在漏洞。 分析源代码对风格指南的遵守情况可以确保源代码格式规则得到遵守（例如缩进、循环等）。风险：不清晰或晦涩的代码可能会有意想不到的行为。标准：修复时间的测试（例如基于自动拉取请求关闭的平均时间）。此活动在“基础设施的静态深度”子维度中没有重复，但同样适用于基础设施。

对服务器端组件（例如后端/中间件）已知漏洞进行测试。风险：服务器端组件可能存在漏洞。补丁响应时间测试（例如基于自动 PR 的平均关闭时间）。此活动不会在“基础设施静态深度”子维度中重复，但同样适用于基础设施。风险：自动生成的依赖项拉取请求可能被忽略，导致生产工件中存在已知漏洞。测试 `libyear`，它能很好地展示补丁管理的效果。风险：运行中的工件中的漏洞可能存在较长时间，并可能被利用。设计以合同为先的 API，使用接口描述语言如 OpenAPI、AsyncAPI 或 SOAP，并使用特定工具验证规范。检查应集成到 IDE 和 CI/CD 流水线中。风险：创建不安全或不合规的 API。通过使用过去的数据（CISA KEV）或预测模型（EPSS）来估算被利用的可能性。风险：如果没有适当的优先排序，组织可能会在低风险漏洞上浪费时间和精力，而忽视关键漏洞。将质量和代码检查插件与交互式开发环境（IDE）集成。实施预提交检查，以防止将敏感信息和其他安全问题提交到源代码中。风险：创建和开发的代码可能包含代码异味和质量问题。通过前端的软件组成分析对组件已知漏洞进行测试。风险：客户端组件可能存在漏洞。对前端重要部分使用了静态分析工具。静态分析例如使用字符串匹配算法和/或数据流分析。风险：前端源码的重要部分存在漏洞。对中间件重要部分使用了静态分析工具。静态分析例如使用字符串匹配算法和/或数据流分析。风险：中间件源代码中的重要部分存在漏洞。补丁部署时间测试。此活动在子维度“基础设施静态深度”中不会重复，但它同样适用于基础设施。风险：自动创建的依赖项 PR 被忽略，导致生产工件中存在已知漏洞。对中间件和前端的所有部分使用静态分析工具。静态分析例如使用字符串匹配算法和/或数据流分析。 风险：前端或中间件的源代码部分存在漏洞。使用多个静态分析工具以发现更多漏洞。风险：每个漏洞分析工具都有不同的优势。仅使用一个分析工具可能无法发现所有漏洞。收集未使用的代码，然后手动删除未使用的代码。风险：死代码会增加攻击面（使用硬编码凭证和变量、敏感信息）。 自动检测并手动删除源代码中的重复内容。风险：源代码中的重复可能影响应用程序的稳定性。对所有使用的组件进行静态分析。风险：使用的组件如库和遗留应用程序可能存在漏洞。 分析源代码对风格指南的遵守情况可以确保源代码格式规则得到遵守（例如缩进、循环等）。风险：不清晰或混淆的代码可能会有意想不到的行为。标准：测试 `libyear`，它能很好地反映补丁管理的有效性。

对服务器端组件（例如后端/中间件）已知漏洞进行测试。风险：服务器端组件可能存在漏洞。补丁响应时间测试（例如基于自动 PR 的平均关闭时间）。此活动不会在“基础设施静态深度”子维度中重复，但同样适用于基础设施。风险：自动依赖项的 PR 被忽略，导致生产环境工件中存在已知漏洞。测试 `libyear`，它可以很好地了解补丁管理的效果。风险：运行中的工件中的漏洞存在时间过长，可能被利用。使用接口描述语言（如 OpenAPI、AsyncAPI 或 SOAP）设计契约优先的 API，并使用特定工具验证规范。检查应集成到 IDE 和 CI/CD 流水线中。风险：创建不安全或不合规的 API。通过使用过去的数据（CISA KEV）或预测模型（EPSS）来估算被利用的可能性。风险：如果没有适当的优先排序，组织可能会在低风险漏洞上浪费时间和精力，而忽视关键漏洞。将质量和代码规范插件与交互式开发环境（IDE）集成。实施预提交检查，以防止将敏感信息和其他安全问题提交到源代码中。风险：创建和开发的代码可能包含代码异味和质量问题。通过前端的软件组成分析对组件已知漏洞进行测试。风险：客户端组件可能存在漏洞。对前端重要部分使用了静态分析工具。静态分析例如使用字符串匹配算法和/或数据流分析。风险：前端源码的重要部分存在漏洞。对中间件重要部分使用了静态分析工具。静态分析例如使用字符串匹配算法和/或数据流分析。风险：中间件源代码中的重要部分存在漏洞。补丁部署时间测试。此活动在“基础设施静态深度”子维度中不会重复，但它同样适用于基础设施。风险：自动创建的依赖关系 PR 被忽略，导致生产工件中存在已知漏洞。对中间件和前端的所有部分使用静态分析工具。静态分析例如使用字符串匹配算法和/或数据流分析。 风险：前端或中间件的源代码部分存在漏洞。使用多个静态分析工具以发现更多漏洞。风险：每个漏洞分析工具都有不同的优势。仅使用一个分析工具可能无法发现所有漏洞。收集未使用的代码，然后手动删除未使用的代码。风险：死代码会增加攻击面（使用硬编码凭证和变量、敏感信息）。 自动检测并手动删除源代码中的重复代码。风险：源代码中的重复可能影响应用程序的稳定性。对所有使用的组件进行静态分析。风险：使用的组件如库和遗留应用程序可能存在漏洞。 分析源代码对风格指南的遵守情况可以确保源代码格式规则得到遵守（例如缩进、循环等）。风险：不清晰或混淆的代码可能出现意外行为。标准：使用OpenAPI、AsyncAPI或SOAP等接口描述语言设计以合同为先的API，并使用特定工具验证规范。检查应集成开发环境（IDE）和CI/CD流水线。

对服务器端组件（例如后端/中间件）已知漏洞进行测试。风险：服务器端组件可能存在漏洞。补丁响应时间测试（例如基于自动 PR 的平均关闭时间）。此活动不会在“基础设施静态深度”子维度中重复，但同样适用于基础设施。风险：自动依赖项的 PR 被忽略，导致生产环境工件中存在已知漏洞。测试 `libyear`，它可以很好地了解补丁管理的效果。风险：运行中的工件中的漏洞存在时间过长，可能被利用。使用接口描述语言（如 OpenAPI、AsyncAPI 或 SOAP）设计契约优先的 API，并使用特定工具验证规范。检查应集成在 IDE 和 CI/CD 流水线中。风险：创建不安全或不合规的 API。通过使用过去的数据（CISA KEV）或预测模型（EPSS）来估算被利用的可能性。风险：如果没有适当的优先排序，组织可能会在低风险漏洞上浪费时间和精力，而忽视关键漏洞。将质量和代码检查插件与交互式开发环境（IDE）集成。实施预提交检查，以防止将敏感信息和其他安全问题提交到源代码中。风险：创建和开发的代码可能包含代码异味和质量问题。通过前端的软件组成分析对组件已知漏洞进行测试。风险：客户端组件可能存在漏洞。对前端重要部分使用了静态分析工具。静态分析例如使用字符串匹配算法和/或数据流分析。风险：前端源码的重要部分存在漏洞。对中间件重要部分使用了静态分析工具。静态分析例如使用字符串匹配算法和/或数据流分析。风险：中间件源代码中的重要部分存在漏洞。补丁部署时间测试。此活动在“基础设施静态深度”子维度中不会重复，但它同样适用于基础设施。风险：自动创建的依赖项 PR 被忽略，导致生产工件中存在已知漏洞。对中间件和前端的所有部分使用静态分析工具。静态分析例如使用字符串匹配算法和/或数据流分析。 风险：前端或中间件的源代码部分存在漏洞。使用多个静态分析工具以发现更多漏洞。风险：每个漏洞分析工具都有不同的优势。仅使用一个分析工具，可能会发现不到所有漏洞。收集未使用的代码，然后手动删除未使用的代码。风险：死代码增加了攻击面（使用硬编码的凭证和变量、敏感信息）。自动检测并手动删除源代码中的重复代码。风险：源代码中的重复可能影响应用程序的稳定性。对所有使用的组件进行静态分析。风险：使用的组件如库和遗留应用程序可能存在漏洞。 对源代码的风格指南合规性进行分析，以确保源代码格式规则得到遵守（例如缩进、循环等）。风险：不清晰或混淆的代码可能会有意想不到的行为。标准：通过使用过去的数据（CISA KEV）或预测模型（EPSS）来估计被利用的可能性。

对服务器端组件（例如后端/中间件）已知漏洞进行测试。风险：服务器端组件可能存在漏洞。补丁响应时间测试（例如基于自动 PR 的平均关闭时间）。此活动不会在“基础设施静态深度”子维度中重复，但同样适用于基础设施。风险：自动生成的依赖项拉取请求可能被忽视，导致生产工件中存在已知漏洞。测试 `libyear`，它能很好地展示补丁管理的效果。风险：运行中的工件中的漏洞可能存在较长时间，并可能被利用。设计以合同为先的 API，使用接口描述语言如 OpenAPI、AsyncAPI 或 SOAP，并使用特定工具验证规范。检查应集成到 IDE 和 CI/CD 流水线中。风险：创建不安全或不合规的 API。通过使用过去的数据（CISA KEV）或预测模型（EPSS）来估算被利用的可能性。风险：如果没有适当的优先排序，组织可能会在低风险漏洞上浪费时间和精力，而忽视关键漏洞。将质量和代码检查插件与交互式开发环境（IDE）集成。实施预提交检查，以防止将敏感信息和其他安全问题提交到源代码中。风险：创建和开发的代码可能包含代码异味和质量问题。通过前端的软件组成分析对组件已知漏洞进行测试。风险：客户端组件可能存在漏洞。对前端重要部分使用了静态分析工具。静态分析例如使用字符串匹配算法和/或数据流分析。风险：前端源码中的重要部分存在漏洞。对中间件重要部分使用了静态分析工具。静态分析例如使用字符串匹配算法和/或数据流分析。风险：中间件源代码中的重要部分存在漏洞。补丁部署时间测试。此活动不会在子维度“基础设施静态深度”中重复，但它同样适用于基础设施。风险：自动依赖的拉取请求被忽略，导致生产工件中存在已知漏洞。对中间件和前端的所有部分使用静态分析工具。静态分析例如使用字符串匹配算法和/或数据流分析。 风险：前端或中间件的源代码部分存在漏洞。使用多个静态工具以发现更多漏洞。风险：每个漏洞分析工具都有不同的优势。仅使用一个分析工具可能无法发现所有漏洞。收集未使用的代码，然后手动删除未使用的代码。风险：死代码会增加攻击面（使用硬编码凭证和变量、敏感信息）。 自动检测并手动删除源代码中的重复代码。风险：源代码中的重复可能影响应用程序的稳定性。对所有使用的组件进行静态分析。风险：使用的组件如库和遗留应用程序可能存在漏洞。 分析源代码对风格指南的遵守情况可以确保源代码格式规则得到遵守（例如缩进、循环等）。风险：不清晰或混淆的代码可能会导致意外的行为。标准：将质量和代码检查插件集成到交互式开发环境（IDE）中。执行提交前检查，以防止将机密信息和其他安全问题提交到源代码中。

对服务器端组件（例如后端/中间件）已知漏洞进行测试。风险：服务器端组件可能存在漏洞。补丁响应时间测试（例如基于自动 PR 的平均关闭时间）。此活动不会在“基础设施静态深度”子维度中重复，但同样适用于基础设施。风险：自动依赖项的 PR 被忽略，导致生产环境工件中存在已知漏洞。测试 `libyear`，它可以很好地了解补丁管理的效果。风险：运行中的工件中的漏洞存在时间过长，可能被利用。使用接口描述语言（如 OpenAPI、AsyncAPI 或 SOAP）设计契约优先的 API，并使用特定工具验证规范。检查应集成到 IDE 和 CI/CD 流水线中。风险：创建不安全或不合规的 API。通过使用过去的数据（CISA KEV）或预测模型（EPSS）来估算被利用的可能性。风险：如果没有适当的优先排序，组织可能会在低风险漏洞上浪费时间和精力，而忽视关键漏洞。将质量和代码检查插件与交互式开发环境（IDE）集成。实施预提交检查，以防止将敏感信息和其他安全问题提交到源代码中。风险：创建和开发的代码可能包含代码异味和质量问题。通过前端的软件组成分析对组件已知漏洞进行测试。风险：客户端组件可能存在漏洞。对前端重要部分使用了静态分析工具。静态分析例如使用字符串匹配算法和/或数据流分析。风险：前端源码的重要部分存在漏洞。对中间件重要部分使用了静态分析工具。静态分析例如使用字符串匹配算法和/或数据流分析。风险：中间件源代码中的重要部分存在漏洞。补丁部署时间测试。此活动不会在“基础设施静态深度”子维度中重复，但它同样适用于基础设施。风险：自动创建的依赖项 PR 被忽略，导致生产工件中存在已知漏洞。对中间件和前端的所有部分使用静态分析工具。静态分析例如使用字符串匹配算法和/或数据流分析。 风险：前端或中间件的源代码部分存在漏洞。使用多个静态分析工具以发现更多漏洞。风险：每个漏洞分析工具都有不同的优势。仅使用一个分析工具，可能会发现不到所有漏洞。收集未使用的代码，然后手动删除未使用的代码。风险：死代码增加了攻击面（使用硬编码的凭证和变量、敏感信息）。自动检测并手动删除源代码中的重复代码。风险：源代码中的重复可能影响应用程序的稳定性。对所有使用的组件进行静态分析。风险：使用的组件如库和遗留应用程序可能存在漏洞。 分析源代码对风格指南的遵守情况可以确保源代码格式规则得到遵守（例如缩进、循环等）。风险：不清晰或混淆的代码可能会有意外行为。标准：通过前端的软件成分分析对组件已知漏洞进行测试。

对服务器端组件（例如后端/中间件）已知漏洞进行测试。风险：服务器端组件可能存在漏洞。补丁响应时间测试（例如基于自动 PR 的平均关闭时间）。此活动不会在“基础设施静态深度”子维度中重复，但同样适用于基础设施。风险：自动生成的依赖项拉取请求可能被忽略，导致生产工件中存在已知漏洞。测试 `libyear`，它能很好地展示补丁管理的效果。风险：运行中的工件中的漏洞可能存在较长时间，并可能被利用。设计以合同为先的 API，使用接口描述语言如 OpenAPI、AsyncAPI 或 SOAP，并使用特定工具验证规范。检查应集成到 IDE 和 CI/CD 流水线中。风险：创建不安全或不合规的 API。通过使用过去的数据（CISA KEV）或预测模型（EPSS）来估计被利用的可能性。风险：如果没有适当的优先排序，组织可能会在低风险漏洞上浪费时间和精力，而忽视关键漏洞。将质量和代码规范插件与交互式开发环境（IDE）集成。实施提交前检查，以防止将敏感信息和其他安全问题提交到源代码中。风险：创建和开发的代码可能包含代码异味和质量问题。通过前端的软件组成分析对组件已知漏洞进行测试。风险：客户端组件可能存在漏洞。对前端重要部分使用了静态分析工具。静态分析例如使用字符串匹配算法和/或数据流分析。风险：前端源码的重要部分存在漏洞。对中间件重要部分使用了静态分析工具。静态分析例如使用字符串匹配算法和/或数据流分析。风险：中间件源代码中的重要部分存在漏洞。补丁部署时间测试。此活动不会在“基础设施静态深度”子维度中重复，但它同样适用于基础设施。风险：自动创建的依赖项 PR 被忽略，导致生产工件中存在已知漏洞。对中间件和前端的所有部分使用静态分析工具。静态分析例如使用字符串匹配算法和/或数据流分析。 风险：前端或中间件的源代码部分存在漏洞。使用多个静态分析工具以发现更多漏洞。风险：每个漏洞分析工具都有不同的优势。仅使用一个分析工具可能无法发现所有漏洞。收集未使用的代码，然后手动删除未使用的代码。风险：死代码会增加攻击面（使用硬编码凭证和变量、敏感信息）。 自动检测并手动删除源代码中的重复代码。风险：源代码中的重复可能影响应用程序的稳定性。对所有使用的组件进行静态分析。风险：使用的组件如库和遗留应用程序可能存在漏洞。 分析源代码对风格指南的遵守情况可以确保源代码格式规则得到遵守（例如缩进、循环等）。风险：不清晰或混淆的代码可能会产生意外的行为。标准：对前端重要部分使用静态分析工具。静态分析例如使用字符串匹配算法和/或数据流分析。

对服务器端组件（例如后端/中间件）已知漏洞进行测试。风险：服务器端组件可能存在漏洞。补丁响应时间测试（例如基于自动 PR 的平均关闭时间）。此活动不会在“基础设施静态深度”子维度中重复，但同样适用于基础设施。风险：自动生成的依赖项拉取请求可能被忽视，导致生产工件中存在已知漏洞。测试 `libyear`，它能很好地展示补丁管理的效果。风险：运行中的工件中的漏洞可能存在较长时间，并可能被利用。设计以合同为先的 API，使用接口描述语言如 OpenAPI、AsyncAPI 或 SOAP，并使用特定工具验证规范。检查应集成到 IDE 和 CI/CD 流水线中。风险：创建不安全或不合规的 API。通过使用过去的数据（CISA KEV）或预测模型（EPSS）来估算被利用的可能性。风险：如果没有适当的优先排序，组织可能会在低风险漏洞上浪费时间和精力，而忽视关键漏洞。将质量和代码规范插件与交互式开发环境（IDE）集成。实施预提交检查，以防止将敏感信息和其他安全问题提交到源代码中。风险：创建和开发的代码可能包含代码异味和质量问题。通过前端的软件组成分析对组件已知漏洞进行测试。风险：客户端组件可能存在漏洞。对前端重要部分使用了静态分析工具。静态分析例如使用字符串匹配算法和/或数据流分析。风险：前端源码的重要部分存在漏洞。对中间件重要部分使用了静态分析工具。静态分析例如使用字符串匹配算法和/或数据流分析。风险：中间件源代码中的重要部分存在漏洞。补丁部署时间测试。此活动在子维度“基础设施静态深度”中不会重复，但它同样适用于基础设施。风险：自动依赖的拉取请求被忽略，导致生产工件中存在已知漏洞。对中间件和前端的所有部分使用静态分析工具。静态分析例如使用字符串匹配算法和/或数据流分析。 风险：前端或中间件的源代码部分存在漏洞。使用多个静态分析工具以发现更多漏洞。风险：每个漏洞分析工具都有不同的优势。仅使用一个分析工具，可能会发现不到所有的漏洞。收集未使用的代码，然后手动删除未使用的代码。风险：死代码增加了攻击面（使用硬编码凭证和变量、敏感信息）。 自动检测并手动删除源代码中的重复代码。风险：源代码中的重复可能影响应用程序的稳定性。对所有使用的组件进行静态分析。风险：使用的组件如库和遗留应用程序可能存在漏洞。 分析源代码对风格指南的遵守情况可以确保源代码格式规则得到遵守（例如缩进、循环等）。风险：不清晰或混淆的代码可能会产生意外的行为。标准：对中间件的重要部分使用静态分析工具。静态分析例如使用字符串匹配算法和/或数据流分析。

对服务器端组件（例如后端/中间件）已知漏洞进行测试。风险：服务器端组件可能存在漏洞。补丁响应时间测试（例如基于自动 PR 的平均关闭时间）。此活动不会在“基础设施静态深度”子维度中重复，但同样适用于基础设施。风险：自动依赖项的 PR 被忽略，导致生产环境工件中存在已知漏洞。测试 `libyear`，它能很好地体现补丁管理的效果。风险：运行中的工件中的漏洞存在时间过长，可能被利用。使用接口描述语言（如 OpenAPI、AsyncAPI 或 SOAP）设计契约优先的 API，并使用特定工具验证规范。检查应集成到 IDE 和 CI/CD 流水线中。风险：创建不安全或不合规的 API。通过使用过去的数据（CISA KEV）或预测模型（EPSS）来估算被利用的可能性。风险：如果没有适当的优先排序，组织可能会在低风险漏洞上浪费时间和精力，而忽视关键漏洞。将质量和代码检查插件与交互式开发环境（IDE）集成。实施预提交检查，以防止将敏感信息和其他安全问题提交到源代码中。风险：创建和开发的代码可能包含代码异味和质量问题。通过前端的组件软件组成分析（SCA）对已知漏洞进行测试。风险：客户端组件可能存在漏洞。对前端重要部分使用了静态分析工具。静态分析例如使用字符串匹配算法和/或数据流分析。风险：前端源码的重要部分存在漏洞。对中间件重要部分使用了静态分析工具。静态分析例如使用字符串匹配算法和/或数据流分析。风险：中间件源代码中的重要部分存在漏洞。补丁部署时间测试。此活动不会在“基础设施静态深度”子维度中重复，但它同样适用于基础设施。风险：自动创建的依赖关系 PR 被忽略，导致生产工件中存在已知漏洞。对中间件和前端的所有部分使用静态分析工具。静态分析例如使用字符串匹配算法和/或数据流分析。 风险：前端或中间件的源代码部分存在漏洞。使用多个静态分析工具以发现更多漏洞。风险：每个漏洞分析工具都有不同的优势。仅使用一个分析工具，可能会发现不到所有的漏洞。收集未使用的代码，然后手动删除未使用的代码。风险：死代码增加了攻击面（使用硬编码凭证和变量、敏感信息）。 自动检测并手动删除源代码中的重复内容。风险：源代码中的重复可能影响应用程序的稳定性。对所有使用的组件进行静态分析。风险：使用的组件如库和遗留应用程序可能存在漏洞。 分析源代码对风格指南的遵守情况可以确保源代码格式规则得到遵守（例如缩进、循环等）。风险：不清晰或模糊的代码可能会有意想不到的行为。标准：补丁部署时间测试。此活动在子维度“基础设施的静态深度”中没有重复，但同样适用于基础设施。

对服务器端组件（例如后端/中间件）已知漏洞进行测试。风险：服务器端组件可能存在漏洞。补丁响应时间测试（例如基于自动 PR 的平均关闭时间）。此活动不会在“基础设施静态深度”子维度中重复，但同样适用于基础设施。风险：自动依赖项的 PR 被忽略，导致生产环境工件中存在已知漏洞。测试 `libyear`，它可以很好地了解补丁管理的效果。风险：运行中的工件中的漏洞存在时间过长，可能被利用。使用接口描述语言（如 OpenAPI、AsyncAPI 或 SOAP）设计契约优先的 API，并使用特定工具验证规范。检查应集成到 IDE 和 CI/CD 流水线中。风险：创建不安全或不合规的 API。通过使用过去的数据（CISA KEV）或预测模型（EPSS）来估算被利用的可能性。风险：如果没有适当的优先排序，组织可能会在低风险漏洞上浪费时间和精力，而忽视关键漏洞。将质量和代码检查插件与交互式开发环境（IDE）集成。实施提交前检查，以防止将敏感信息和其他安全问题提交到源代码中。风险：创建和开发的代码可能包含代码异味和质量问题。通过前端的软件组成分析对组件已知漏洞进行测试。风险：客户端组件可能存在漏洞。对前端重要部分使用了静态分析工具。静态分析例如使用字符串匹配算法和/或数据流分析。风险：前端源码的重要部分存在漏洞。对中间件重要部分使用了静态分析工具。静态分析例如使用字符串匹配算法和/或数据流分析。风险：中间件源代码中的重要部分存在漏洞。补丁部署时间测试。此活动不会在“基础设施静态深度”子维度中重复，但它同样适用于基础设施。风险：自动创建的依赖关系 PR 被忽略，导致生产工件中存在已知漏洞。对中间件和前端的所有部分使用静态分析工具。静态分析例如使用字符串匹配算法和/或数据流分析。 风险：前端或中间件的源代码部分存在漏洞。使用多个静态分析工具以发现更多漏洞。风险：每个漏洞分析工具都有不同的优势。仅使用一个分析工具可能无法发现所有漏洞。收集未使用的代码，然后手动删除未使用的代码。风险：死代码会增加攻击面（使用硬编码凭证和变量、敏感信息）。 自动检测并手动删除源代码中的重复代码。风险：源代码中的重复可能影响应用程序的稳定性。对所有使用的组件进行静态分析。风险：使用的组件如库和遗留应用程序可能存在漏洞。 分析源代码对风格指南的遵守情况可以确保源代码格式规则得到遵守（例如缩进、循环等）。风险：不清晰或混淆的代码可能会产生意外的行为。 标准：对中间件和前端的所有部分使用静态分析工具。 静态分析例如使用字符串匹配算法和/或数据流分析。

对服务器端组件（例如后端/中间件）已知漏洞进行测试。风险：服务器端组件可能存在漏洞。补丁响应时间测试（例如基于自动 PR 的平均关闭时间）。此活动不会在“基础设施静态深度”子维度中重复，但同样适用于基础设施。风险：自动依赖项的 PR 被忽视，导致生产环境工件中存在已知漏洞。测试 `libyear`，它可以很好地了解补丁管理的效果。风险：运行中的工件中的漏洞存在时间过长，可能被利用。使用接口描述语言（如 OpenAPI、AsyncAPI 或 SOAP）设计契约优先的 API，并使用特定工具验证规范。检查应集成在 IDE 和 CI/CD 流水线中。风险：创建不安全或不合规的 API。通过使用过去的数据（CISA KEV）或预测模型（EPSS）来估算被利用的可能性。风险：如果没有适当的优先排序，组织可能会在低风险漏洞上浪费时间和精力，而忽视关键漏洞。将质量和代码规范插件与交互式开发环境（IDE）集成。实施预提交检查，以防止将敏感信息和其他安全问题提交到源代码中。风险：创建和开发的代码可能包含代码异味和质量问题。通过前端的软件组成分析对组件已知漏洞进行测试。风险：客户端组件可能存在漏洞。对前端重要部分使用了静态分析工具。静态分析例如使用字符串匹配算法和/或数据流分析。风险：前端源码的重要部分存在漏洞。对中间件重要部分使用了静态分析工具。静态分析例如使用字符串匹配算法和/或数据流分析。风险：中间件源代码中的重要部分存在漏洞。补丁部署时间测试。此活动不会在“基础设施静态深度”子维度中重复，但它同样适用于基础设施。风险：自动创建的依赖关系 PR 被忽略，导致生产工件中存在已知漏洞。对中间件和前端的所有部分使用静态分析工具。静态分析例如使用字符串匹配算法和/或数据流分析。 风险：前端或中间件的源代码部分存在漏洞。使用多个静态分析工具以发现更多漏洞。风险：每个漏洞分析工具都有不同的优势。仅使用一个分析工具，可能会发现不到所有漏洞。收集未使用的代码，然后手动删除未使用的代码。风险：死代码增加了攻击面（使用硬编码的凭证和变量、敏感信息）。自动检测并手动删除源代码中的重复代码。风险：源代码中的重复可能影响应用程序的稳定性。对所有使用的组件进行静态分析。风险：使用的组件如库和遗留应用程序可能存在漏洞。 对源代码的风格指南合规性进行分析，以确保源代码格式规则得到遵守（例如缩进、循环等）。风险：不清晰或混淆的代码可能会有意外的行为。标准：使用多种静态工具来发现更多漏洞。

对服务器端组件（例如后端/中间件）已知漏洞进行测试。风险：服务器端组件可能存在漏洞。补丁响应时间测试（例如基于自动 PR 的平均关闭时间）。此活动不会在“基础设施静态深度”子维度中重复，但同样适用于基础设施。风险：自动生成的依赖项拉取请求可能被忽略，导致生产工件中存在已知漏洞。测试 `libyear`，它能很好地展示补丁管理的效果。风险：运行中的工件中的漏洞可能存在较长时间，并可能被利用。设计以合同为先的 API，使用接口描述语言如 OpenAPI、AsyncAPI 或 SOAP，并使用特定工具验证规范。检查应集成到 IDE 和 CI/CD 流水线中。风险：创建不安全或不合规的 API。通过使用过去的数据（CISA KEV）或预测模型（EPSS）来估算被利用的可能性。风险：如果没有适当的优先排序，组织可能会在低风险漏洞上浪费时间和精力，而忽视关键漏洞。将质量和代码检查插件与交互式开发环境（IDE）集成。实施预提交检查，以防止将敏感信息和其他安全问题提交到源代码中。风险：创建和开发的代码可能包含代码异味和质量问题。通过前端的软件组成分析对组件已知漏洞进行测试。风险：客户端组件可能存在漏洞。对前端重要部分使用了静态分析工具。静态分析例如使用字符串匹配算法和/或数据流分析。风险：前端源码的重要部分存在漏洞。对中间件重要部分使用了静态分析工具。静态分析例如使用字符串匹配算法和/或数据流分析。风险：中间件源代码中的重要部分存在漏洞。补丁部署时间测试。此活动不会在“基础设施静态深度”子维度中重复，但它同样适用于基础设施。风险：自动依赖的 PR 被忽视，导致生产制品中存在已知漏洞。使用静态分析工具对中间件和前端的所有部分进行分析。静态分析例如使用字符串匹配算法和/或数据流分析。 风险：前端或中间件的源代码部分存在漏洞。使用多个静态分析工具以发现更多漏洞。风险：每个漏洞分析工具都有不同的优势。仅使用一个分析工具可能无法发现所有漏洞。收集未使用的代码，然后手动删除未使用的代码。风险：死代码会增加攻击面（使用硬编码凭证和变量、敏感信息）。 自动检测并手动删除源代码中的重复代码。风险：源代码中的重复可能影响应用程序的稳定性。对所有使用的组件进行静态分析。风险：使用的组件如库和遗留应用程序可能存在漏洞。 对源代码的风格指南合规性进行分析，以确保源代码格式规则得到遵守（例如缩进、循环等）。风险：不清晰或模糊的代码可能会有意想不到的行为。标准：收集未使用的代码，然后手动删除未使用的代码。

对服务器端组件（例如后端/中间件）已知漏洞进行测试。风险：服务器端组件可能存在漏洞。补丁响应时间测试（例如基于自动 PR 的平均关闭时间）。此活动不会在“基础设施静态深度”子维度中重复，但同样适用于基础设施。风险：自动生成的依赖项拉取请求可能被忽略，导致生产工件中存在已知漏洞。测试 `libyear`，它能很好地展示补丁管理的效果。风险：运行中的工件中的漏洞可能存在较长时间，并可能被利用。设计以合同为先的 API，使用接口描述语言如 OpenAPI、AsyncAPI 或 SOAP，并使用特定工具验证规范。检查应集成到 IDE 和 CI/CD 流水线中。风险：创建不安全或不合规的 API。通过使用过去的数据（CISA KEV）或预测模型（EPSS）来估计被利用的可能性。风险：如果没有适当的优先排序，组织可能会在低风险漏洞上浪费时间和精力，而忽视关键漏洞。将质量和代码检查插件与交互式开发环境（IDE）集成。实施预提交检查，以防止将敏感信息和其他安全问题提交到源代码中。风险：创建和开发的代码可能包含代码异味和质量问题。通过前端的软件组成分析对组件已知漏洞进行测试。风险：客户端组件可能存在漏洞。对前端重要部分使用了静态分析工具。静态分析例如使用字符串匹配算法和/或数据流分析。风险：前端源码的重要部分存在漏洞。对中间件重要部分使用了静态分析工具。静态分析例如使用字符串匹配算法和/或数据流分析。风险：中间件源代码中的重要部分存在漏洞。补丁部署时间测试。此活动在“基础设施静态深度”子维度中不会重复，但它同样适用于基础设施。风险：自动依赖的 PR 被忽视，导致生产制品中存在已知漏洞。使用静态分析工具对中间件和前端的所有部分进行分析。静态分析例如使用字符串匹配算法和/或数据流分析。 风险：前端或中间件的源代码部分存在漏洞。使用多个静态分析工具以发现更多漏洞。风险：每个漏洞分析工具都有不同的优势。仅使用一个分析工具，可能会发现不到所有的漏洞。收集未使用的代码，然后手动删除未使用的代码。风险：死代码增加了攻击面（使用硬编码凭证和变量、敏感信息）。 自动检测并手动删除源代码中的重复代码。风险：源代码中的重复可能影响应用程序的稳定性。对所有使用的组件进行静态分析。风险：使用的组件如库和遗留应用程序可能存在漏洞。 对源代码的风格指南合规性进行分析，以确保源代码格式规则得到遵守（例如缩进、循环等）。风险：不清晰或模糊的代码可能会有意想不到的行为。标准：自动检测并手动移除源代码中的重复部分。

对服务器端组件（例如后端/中间件）已知漏洞进行测试。风险：服务器端组件可能存在漏洞。补丁响应时间测试（例如基于自动 PR 的平均关闭时间）。此活动不会在“基础设施静态深度”子维度中重复，但同样适用于基础设施。风险：自动生成的依赖项拉取请求可能被忽略，导致生产工件中存在已知漏洞。测试 `libyear`，它能很好地展示补丁管理的效果。风险：运行中的工件中的漏洞可能存在较长时间，并可能被利用。设计以合同为先的 API，使用接口描述语言如 OpenAPI、AsyncAPI 或 SOAP，并使用特定工具验证规范。检查应集成到 IDE 和 CI/CD 流水线中。风险：创建不安全或不合规的 API。通过使用过去的数据（CISA KEV）或预测模型（EPSS）来估算被利用的可能性。风险：如果没有适当的优先排序，组织可能会在低风险漏洞上浪费时间和精力，而忽视关键漏洞。将质量和代码检查插件与交互式开发环境（IDE）集成。实施提交前检查，以防止将敏感信息和其他安全问题提交到源代码中。风险：创建和开发的代码可能包含代码异味和质量问题。通过前端的软件组成分析对组件已知漏洞进行测试。风险：客户端组件可能存在漏洞。对前端重要部分使用了静态分析工具。静态分析例如使用字符串匹配算法和/或数据流分析。风险：前端源码的重要部分存在漏洞。对中间件重要部分使用了静态分析工具。静态分析例如使用字符串匹配算法和/或数据流分析。风险：中间件源代码中的重要部分存在漏洞。补丁部署时间测试。此活动在子维度“基础设施静态深度”中不会重复，但它同样适用于基础设施。风险：自动依赖的拉取请求被忽略，导致生产工件中存在已知漏洞。对中间件和前端的所有部分使用静态分析工具。静态分析例如使用字符串匹配算法和/或数据流分析。 风险：前端或中间件的源代码部分存在漏洞。使用多个静态分析工具以发现更多漏洞。风险：每个漏洞分析工具都有不同的优势。仅使用一个分析工具，可能会发现不到所有漏洞。收集未使用的代码，然后手动删除未使用的代码。风险：死代码增加了攻击面（使用硬编码的凭证和变量、敏感信息）。自动检测并手动删除源代码中的重复代码。风险：源代码中的重复可能影响应用程序的稳定性。对所有使用的组件进行静态分析。风险：使用的组件如库和遗留应用程序可能存在漏洞。 分析源代码对风格指南的遵守情况可以确保源代码格式规则得到遵守（例如缩进、循环等）。风险：不清晰或混淆的代码可能会有意外行为。标准：对所有使用的组件进行静态分析。

对服务器端组件（例如后端/中间件）已知漏洞进行测试。风险：服务器端组件可能存在漏洞。补丁响应时间测试（例如基于自动 PR 的平均关闭时间）。此活动不会在“基础设施静态深度”子维度中重复，但同样适用于基础设施。风险：自动依赖项的 PR 被忽略，导致生产环境工件中存在已知漏洞。测试 `libyear`，它可以很好地了解补丁管理的效果。风险：运行中的工件中的漏洞存在时间过长，可能被利用。使用接口描述语言（如 OpenAPI、AsyncAPI 或 SOAP）设计契约优先的 API，并使用特定工具验证规范。检查应集成到 IDE 和 CI/CD 流水线中。风险：创建不安全或不合规的 API。通过使用过去的数据（CISA KEV）或预测模型（EPSS）来估算被利用的可能性。风险：如果没有适当的优先排序，组织可能会在低风险漏洞上浪费时间和精力，而忽视关键漏洞。将质量和代码检查插件与交互式开发环境（IDE）集成。实施预提交检查，以防止将敏感信息和其他安全问题提交到源代码中。风险：创建和开发的代码可能包含代码异味和质量问题。通过前端的组件软件组成分析（SCA）对已知漏洞进行测试。风险：客户端组件可能存在漏洞。对前端重要部分使用了静态分析工具。静态分析例如使用字符串匹配算法和/或数据流分析。风险：前端源码的重要部分存在漏洞。对中间件重要部分使用了静态分析工具。静态分析例如使用字符串匹配算法和/或数据流分析。风险：中间件源代码中的重要部分存在漏洞。补丁部署时间测试。此活动在“基础设施静态深度”子维度中不会重复，但它同样适用于基础设施。风险：自动创建的依赖关系 PR 被忽略，导致生产工件中存在已知漏洞。对中间件和前端的所有部分使用静态分析工具。静态分析例如使用字符串匹配算法和/或数据流分析。 风险：前端或中间件的源代码部分存在漏洞。使用多个静态分析工具以发现更多漏洞。风险：每个漏洞分析工具都有不同的优势。仅使用一个分析工具，可能会发现不到所有的漏洞。收集未使用的代码，然后手动删除未使用的代码。风险：死代码会增加攻击面（使用硬编码凭证和变量、敏感信息）。 自动检测并手动删除源代码中的重复代码。风险：源代码中的重复可能影响应用程序的稳定性。对所有使用的组件进行静态分析。风险：使用的组件如库和遗留应用程序可能存在漏洞。 分析源代码对风格指南的遵守情况可以确保源代码格式规则得到遵守（例如缩进、循环等）。风险：不清晰或模糊的代码可能会有意外行为。标准：分析源代码是否符合样式指南，确保源代码的格式化规则得到遵守（例如缩进、循环等）。

测试代码、容器镜像和历史记录中的机密。风险：存储在 git 历史记录、容器镜像或代码中的机密不应存在，因为它们可能被未授权的人员访问。测试虚拟化环境的部署配置以检查不安全的配置。风险：部署配置（例如 Kubernetes 部署资源）可能包含不安全的配置。检查生产环境中容器的镜像版本。风险：生产环境中的老旧容器镜像表明未进行补丁管理，因此可能存在漏洞。测试虚拟化环境中的不安全配置。风险：虚拟化环境（例如通过容器镜像）可能包含不安全的配置。借助工具，对虚拟环境的配置进行测试。风险：未对云环境执行标准加固措施，可能导致漏洞。测试虚拟化环境的定义以检查不安全配置。风险：虚拟化环境的定义（例如通过 Dockerfile）可能包含不安全的配置。检查日志中的关键字。风险：未意识到攻击正在发生。检查组件中的恶意软件（例如。容器镜像、虚拟机基线镜像、库）。风险：第三方可能包含恶意软件。可能是由于维护者的原因（例如：镜像名称拼写错误导致使用了错误的镜像），或者是攻击者利用被盗凭证冒充维护者。检查生产环境中容器的新镜像。风险：当镜像有新版本可用时，可能会修复安全漏洞。这种做法确保新部署的容器或虚拟机镜像不会重新引入或延续当前基础设施中已存在的已知漏洞。该过程涉及将基础设施扫描中已有的漏洞数据与更新镜像中的组件和依赖项进行交叉核对。通过持续将已知的安全问题与新镜像版本进行关联，组织可以在将潜在易受攻击的镜像部署到生产环境之前主动降低风险。风险：未能将基础设施中的已知漏洞与新镜像版本进行关联，可能导致无意间部署了不安全的工件，从而增加被利用的风险。订阅 Github 项目并阅读发行说明可能会有所帮助。针对基础设施的软件组成分析可能有用，但通常颗粒过细。风险：基础设施组件（如容器镜像）中的已知漏洞可能会被利用。标准：测试代码、容器镜像及历史记录中的密钥。

测试代码、容器镜像和历史记录中的机密。风险：存储在 git 历史记录、容器镜像或代码中的机密不应存在，因为它们可能被未授权的人员访问。测试虚拟化环境的部署配置以检查是否存在不安全配置。风险：部署配置（例如 Kubernetes 部署资源）可能包含不安全的配置。检查生产环境中容器的镜像年龄。风险：生产环境中的老旧容器镜像表明未进行补丁管理，因此可能存在漏洞。测试虚拟化环境中的不安全配置。风险：虚拟化环境（例如通过容器镜像）可能包含不安全的配置。借助工具，对虚拟环境的配置进行测试。风险：未对云环境执行标准加固措施，可能导致漏洞。测试虚拟化环境的定义以检查不安全的配置。风险：虚拟化环境的定义（例如通过 Dockerfile）可能包含不安全的配置。检查日志中的关键字。风险：未意识到可能发生的攻击。检查组件中是否存在恶意软件（例如。容器镜像、虚拟机基线镜像、库）。风险：第三方可能包含恶意软件。可能是由于维护者的原因（例如：镜像名称拼写错误导致使用了错误的镜像），或者是攻击者利用被盗的维护者凭证进行的攻击。检查生产环境中容器的新镜像。风险：当镜像有新版本时，新版本可能修复了安全漏洞。这种做法确保新部署的容器或虚拟机镜像不会重新引入或延续当前基础设施中已存在的已知漏洞。该过程涉及将基础设施扫描中的现有漏洞数据与更新镜像中的组件和依赖项进行交叉核对。通过持续将已知的安全问题与新镜像版本进行关联，组织可以在将潜在易受攻击的镜像部署到生产环境之前主动降低风险。风险：未能将基础设施中的已知漏洞与新镜像版本进行关联，可能导致无意间部署了不安全的工件，从而增加被利用的风险。订阅 GitHub 项目并阅读发布说明可能会有所帮助。基础设施的软件组成分析可能有帮助，但通常过于细化。风险：基础设施组件（如容器镜像）中的已知漏洞可能会被利用。标准：测试虚拟化环境的部署配置以查找不安全的配置。

测试代码、容器镜像和历史记录中的机密。风险：存储在 git 历史记录、容器镜像或代码中的机密不应存在，因为它们可能被未授权的人员访问。测试虚拟化环境的部署配置以检查是否存在不安全配置。风险：部署配置（例如 Kubernetes 部署资源）可能包含不安全的配置。检查生产环境中容器的镜像版本。风险：生产环境中的老旧容器镜像表明未进行补丁管理，因此可能存在漏洞。测试虚拟化环境中的不安全配置。风险：虚拟化环境（例如通过容器镜像）可能包含不安全的配置。借助工具，对虚拟环境的配置进行测试。风险：未对云环境执行标准加固措施，可能导致漏洞。测试虚拟化环境的定义以检查是否存在不安全配置。风险：虚拟化环境的定义（例如通过 Dockerfile）可能包含不安全配置。检查日志中的关键字。风险：未意识到可能发生的攻击。检查组件中是否存在恶意软件（例如）。容器镜像、虚拟机基线镜像、库）。风险：第三方可能包含恶意软件。可能是由于维护者的原因（例如：镜像名称拼写错误导致使用了错误的镜像），或者是攻击者利用被盗的维护者凭证进行的攻击。检查生产环境中容器的新镜像。风险：当镜像有新版本时，新版本可能修复了安全漏洞。这种做法确保新部署的容器或虚拟机镜像不会重新引入或延续当前基础设施中已存在的已知漏洞。该过程涉及将基础设施扫描中的现有漏洞数据与更新镜像中的组件和依赖项进行交叉核对。通过持续将已知的安全问题与新镜像版本进行关联，组织可以在将潜在易受攻击的镜像部署到生产环境之前主动降低风险。风险：未能将基础设施中的已知漏洞与新镜像版本进行关联，可能导致无意间部署了不安全的工件，从而增加被利用的风险。订阅 Github 项目并阅读发布说明可能会有帮助。基础设施的软件组成分析可能有用，但通常粒度太细。风险：基础设施组件（如容器镜像）中的已知漏洞可能被利用。标准：检查生产环境中容器的镜像版本或创建时间。

测试代码、容器镜像和历史记录中的机密。风险：存储在 git 历史记录、容器镜像或代码中的机密不应存在，因为它们可能被未授权的人员访问。测试虚拟化环境的部署配置以检查是否存在不安全配置。风险：部署配置（例如 Kubernetes 部署资源）可能包含不安全的配置。检查生产环境中容器的镜像版本。风险：生产环境中的老旧容器镜像表明未进行补丁管理，因此可能存在漏洞。测试虚拟化环境中的不安全配置。风险：虚拟化环境（例如通过容器镜像）可能包含不安全的配置。借助工具，对虚拟环境的配置进行测试。风险：未对云环境执行标准加固措施，可能导致漏洞。测试虚拟化环境的定义以检查不安全的配置。风险：虚拟化环境的定义（例如通过 Dockerfile）可能包含不安全的配置。检查日志中的关键字。风险：未意识到可能发生的攻击。检查组件中是否存在恶意软件（例如）。容器镜像、虚拟机基线镜像、库）。风险：第三方可能包含恶意软件。可能是由于维护者的原因（例如：镜像名称拼写错误导致使用了错误的镜像），或者是攻击者利用被盗的维护者凭证进行的攻击。检查生产环境中容器的新镜像。风险：当镜像有新版本时，新版本可能修复了安全漏洞。这种做法确保新部署的容器或虚拟机镜像不会重新引入或延续当前基础设施中已存在的已知漏洞。该过程涉及将基础设施扫描中的现有漏洞数据与更新镜像中的组件和依赖项进行交叉核对。通过持续将已知的安全问题与新镜像版本进行关联，组织可以在将潜在易受攻击的镜像部署到生产环境之前主动降低风险。风险：未能将基础设施中的已知漏洞与新镜像版本进行关联，可能导致无意间部署了不安全的工件，从而增加被利用的风险。订阅 Github 项目并阅读发布说明可能会有所帮助。基础设施的软件组成分析可能有助，但通常过于细致。风险：基础设施组件（如容器镜像）中的已知漏洞可能会被利用。标准：测试虚拟化环境的未加固配置。

测试代码、容器镜像和历史记录中的机密。风险：存储在 git 历史记录、容器镜像或代码中的机密不应存在，因为它们可能被未授权的人员访问。测试虚拟化环境的部署配置以检查是否存在不安全配置。风险：部署配置（例如 Kubernetes 部署资源）可能包含不安全的配置。检查生产环境中容器的镜像版本。风险：生产环境中的老旧容器镜像表明未进行补丁管理，因此可能存在漏洞。测试虚拟化环境中的不安全配置。风险：虚拟化环境（例如通过容器镜像）可能包含不安全的配置。借助工具，对虚拟环境的配置进行测试。风险：未对云环境执行标准加固措施，可能导致漏洞。测试虚拟化环境的定义以检查不安全配置。风险：虚拟化环境的定义（例如通过 Dockerfile）可能包含不安全的配置。检查日志中的关键字。风险：未意识到攻击正在发生。检查组件中的恶意软件（例如。容器镜像、虚拟机基线镜像、库）。风险：第三方可能包含恶意软件。可能是由于维护者的原因（例如：镜像名称拼写错误导致使用了错误的镜像），或者是攻击者利用被盗的维护者凭证进行的攻击。检查生产环境中容器的新镜像。风险：当镜像有新版本时，新版本可能修复了安全漏洞。这种做法确保新部署的容器或虚拟机镜像不会重新引入或延续当前基础设施中已知的漏洞。该过程涉及将基础设施扫描中的现有漏洞数据与更新镜像中的组件和依赖项进行交叉核对。通过持续将已知的安全问题与新镜像版本进行关联，组织可以在将潜在易受攻击的镜像部署到生产环境之前主动降低风险。风险：未能将基础设施中的已知漏洞与新镜像版本进行关联，可能导致无意间部署了不安全的工件，从而增加被利用的风险。订阅 Github 项目并阅读发布说明可能会有所帮助。基础设施的软件组成分析可能有帮助，但通常过于细化。风险：基础设施组件（如容器镜像）中的已知漏洞可能会被利用。标准：借助工具测试虚拟环境的配置。

测试代码、容器镜像和历史记录中的机密。风险：存储在 git 历史记录、容器镜像或代码中的机密不应存在，因为它们可能被未授权的人员访问。测试虚拟化环境的部署配置以检查是否存在不安全配置。风险：部署配置（例如 Kubernetes 部署资源）可能包含不安全的配置。检查生产环境中容器的镜像版本。风险：生产环境中的老旧容器镜像表明未进行补丁管理，因此可能存在漏洞。测试虚拟化环境中的不安全配置。风险：虚拟化环境（例如通过容器镜像）可能包含不安全的配置。借助工具，对虚拟环境的配置进行测试。风险：未对云环境执行标准加固措施，可能导致漏洞。测试虚拟化环境的定义以检查不安全配置。风险：虚拟化环境的定义（例如通过 Dockerfile）可能包含不安全的配置。检查日志中的关键字。风险：未意识到攻击正在发生。检查组件中的恶意软件（例如。容器镜像、虚拟机基线镜像、库）。风险：第三方可能包含恶意软件。可能是由于维护者的原因（例如：镜像名称拼写错误导致使用了错误的镜像），或者是攻击者利用被盗的维护者凭证进行的攻击。检查生产环境中容器的新镜像。风险：当镜像有新版本时，新版本可能修复了安全漏洞。这种做法确保新部署的容器或虚拟机镜像不会重新引入或延续当前基础设施中已知的漏洞。该过程涉及将基础设施扫描中的现有漏洞数据与更新镜像中的组件和依赖项进行交叉核对。通过持续将已知的安全问题与新镜像版本进行关联，组织可以在将潜在易受攻击的镜像部署到生产环境之前主动降低风险。风险：未能将基础设施中的已知漏洞与新镜像版本进行关联，可能导致无意间部署不安全的制品，从而增加被利用的风险。订阅 Github 项目并阅读版本说明可能会有帮助。基础设施的软件组成分析可能有用，但通常颗粒过细。风险：基础设施组件（如容器镜像）中的已知漏洞可能会被利用。标准：测试虚拟化环境中未安全配置的定义。

测试代码、容器镜像和历史记录中的机密。风险：存储在 git 历史记录、容器镜像或代码中的机密不应存在，因为它们可能被未授权的人员访问。测试虚拟化环境的部署配置以检查是否存在不安全配置。风险：部署配置（例如 Kubernetes 部署资源）可能包含不安全的配置。检查生产环境中容器的镜像版本。风险：生产环境中的老旧容器镜像表明未进行补丁管理，因此可能存在漏洞。测试虚拟化环境中的不安全配置。风险：虚拟化环境（例如通过容器镜像）可能包含不安全的配置。借助工具，对虚拟环境的配置进行测试。风险：未对云环境执行标准加固措施，可能导致漏洞。测试虚拟化环境的定义以检查不安全配置。风险：虚拟化环境的定义（例如通过 Dockerfile）可能包含不安全的配置。检查日志中的关键字。风险：未意识到攻击正在发生。检查组件中的恶意软件（例如。容器镜像、虚拟机基线镜像、库）。风险：第三方可能包含恶意软件。可能是由于维护者的原因（例如：镜像名称拼写错误导致使用了错误的镜像），或者是攻击者利用被盗凭证冒充维护者。检查生产环境中容器的新镜像。风险：当镜像有新版本可用时，它可能修复安全漏洞。这种做法确保新部署的容器或虚拟机镜像不会重新引入或延续当前基础设施中已存在的已知漏洞。该过程涉及将基础设施扫描中的现有漏洞数据与更新镜像中的组件和依赖项进行交叉核对。通过持续将已知的安全问题与新镜像版本进行关联，组织可以在将潜在易受攻击的镜像部署到生产环境之前主动降低风险。风险：未能将基础设施中的已知漏洞与新镜像版本进行关联，可能导致无意间部署了不安全的工件，从而增加被利用的风险。订阅 Github 项目并阅读发布说明可能会有所帮助。用于基础设施的软件组成分析可能有帮助，但通常过于细粒度。风险：基础设施组件（如容器镜像）中的已知漏洞可能被利用。标准：检查日志中的关键字。

测试代码、容器镜像和历史记录中的机密。风险：存储在 git 历史记录、容器镜像或代码中的机密不应存在，因为它们可能被未授权的人员访问。测试虚拟化环境的部署配置以检查不安全的配置。风险：部署配置（例如 Kubernetes 部署资源）可能包含不安全的配置。检查生产环境中容器的镜像版本。风险：生产环境中的老旧容器镜像表明未进行补丁管理，因此可能存在漏洞。测试虚拟化环境中的不安全配置。风险：虚拟化环境（例如通过容器镜像）可能包含不安全的配置。借助工具，对虚拟环境的配置进行测试。风险：未对云环境执行标准加固措施，可能导致漏洞。测试虚拟化环境的定义以检查不安全的配置。风险：虚拟化环境的定义（例如通过 Dockerfile）可能包含不安全的配置。检查日志中的关键字。风险：未意识到可能发生的攻击。检查组件中是否存在恶意软件（例如）。容器镜像、虚拟机基线镜像、库）。风险：第三方可能包含恶意软件。可能是由于维护者的原因（例如：镜像名称拼写错误导致使用了错误的镜像），或者是攻击者利用被盗的维护者凭证进行的攻击。检查生产环境中容器的新镜像。风险：当镜像有新版本时，新版本可能修复了安全漏洞。这种做法确保新部署的容器或虚拟机镜像不会重新引入或延续当前基础设施中已存在的已知漏洞。该过程涉及将基础设施扫描中的现有漏洞数据与更新镜像中的组件和依赖项进行交叉核对。通过持续将已知的安全问题与新镜像版本进行关联，组织可以在将潜在易受攻击的镜像部署到生产环境之前主动降低风险。风险：未能将基础设施中的已知漏洞与新镜像版本进行关联，可能导致无意间部署不安全的制品，从而增加被利用的风险。订阅 Github 项目并阅读发行说明可能有帮助。基础设施的软件组成分析可能有帮助，但通常过于细致。风险：基础设施组件（如容器镜像）中的已知漏洞可能被利用。评估标准：检查组件中的恶意软件（例如容器镜像、虚拟机基础镜像、库）。

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测试代码、容器镜像和历史记录中的机密。风险：存储在 git 历史记录、容器镜像或代码中的机密不应存在，因为它们可能被未授权的人员访问。测试虚拟化环境的部署配置以检查是否存在不安全配置。风险：部署配置（例如 Kubernetes 部署资源）可能包含不安全的配置。检查生产环境中容器的镜像版本。风险：生产环境中的老旧容器镜像表明未进行补丁管理，因此可能存在漏洞。测试虚拟化环境中的不安全配置。风险：虚拟化环境（例如通过容器镜像）可能包含不安全的配置。借助工具，对虚拟环境的配置进行测试。风险：未对云环境执行标准加固措施，可能导致漏洞。测试虚拟化环境的定义以检查不安全的配置。风险：虚拟化环境的定义（例如通过 Dockerfile）可能包含不安全的配置。检查日志中的关键字。风险：未意识到可能发生的攻击。检查组件中是否存在恶意软件（例如）。容器镜像、虚拟机基线镜像、库）。风险：第三方可能包含恶意软件。可能是由于维护者的原因（例如：镜像名称拼写错误导致使用了错误的镜像），或者是攻击者利用被盗的维护者凭证进行的攻击。检查生产环境中容器的新镜像。风险：当镜像有新版本时，新版本可能修复了安全漏洞。这种做法确保新部署的容器或虚拟机镜像不会重新引入或延续当前基础设施中已存在的已知漏洞。该过程涉及将基础设施扫描中的现有漏洞数据与更新镜像中的组件和依赖项进行交叉核对。通过持续将已知的安全问题与新镜像版本进行关联，组织可以在将潜在易受攻击的镜像部署到生产环境之前主动降低风险。风险：未能将基础设施中的已知漏洞与新镜像版本进行关联，可能导致无意间部署了不安全的工件，从而增加被利用的风险。订阅 Github 项目并阅读发布说明可能会有所帮助。对基础设施进行软件组成分析可能有效，但通常过于细致。风险：基础设施组件（如容器镜像）中的已知漏洞可能会被利用。标准：待办

测试代码、容器镜像和历史记录中的机密。风险：存储在 git 历史记录、容器镜像或代码中的机密不应存在，因为它们可能被未授权的人员访问。测试虚拟化环境的部署配置以检查不安全的配置。风险：部署配置（例如 Kubernetes 部署资源）可能包含不安全的配置。检查生产环境中容器的镜像版本。风险：生产环境中的老旧容器镜像表明未进行补丁管理，因此可能存在漏洞。测试虚拟化环境中的不安全配置。风险：虚拟化环境（例如通过容器镜像）可能包含不安全配置。借助工具，对虚拟环境的配置进行测试。风险：未对云环境执行标准加固措施，可能导致漏洞。测试虚拟化环境的定义以检查不安全配置。风险：虚拟化环境的定义（例如通过 Dockerfile）可能包含不安全的配置。检查日志中的关键字。风险：未意识到攻击正在发生。检查组件中的恶意软件（例如容器镜像、虚拟机基线镜像、库）。风险：第三方可能包含恶意软件。可能是由于维护者的原因（例如：镜像名称拼写错误导致使用了错误的镜像），或者是攻击者利用被盗的维护者凭证进行的攻击。检查生产环境中容器的新镜像。风险：当镜像有新版本时，新版本可能修复了安全漏洞。这种做法确保新部署的容器或虚拟机镜像不会重新引入或延续当前基础设施中已存在的已知漏洞。该过程涉及将基础设施扫描中的现有漏洞数据与更新镜像中的组件和依赖项进行交叉核对。通过持续将已知的安全问题与新镜像版本进行关联，组织可以在将潜在易受攻击的镜像部署到生产环境之前主动降低风险。风险：未能将基础设施中的已知漏洞与新镜像版本进行关联，可能导致无意间部署了不安全的工件，从而增加被利用的风险。订阅 GitHub 项目并阅读发布说明可能会有所帮助。基础设施的软件组成分析可能有帮助，但通常过于细化。风险：基础设施组件（如容器镜像）中的已知漏洞可能会被利用。标准：基础设施组件（如容器镜像）中的已知漏洞可能会被利用。

测试代码、容器镜像和历史记录中的机密。风险：存储在 git 历史记录、容器镜像或代码中的机密不应存在，因为它们可能被未授权的人员访问。测试虚拟化环境的部署配置以检查不安全的配置。风险：部署配置（例如 Kubernetes 部署资源）可能包含不安全的配置。检查生产环境中容器的镜像版本。风险：生产环境中的老旧容器镜像表明未进行补丁管理，因此可能存在漏洞。测试虚拟化环境中的不安全配置。风险：虚拟化环境（例如通过容器镜像）可能包含不安全的配置。借助工具，对虚拟环境的配置进行测试。风险：未对云环境执行标准加固措施，可能导致漏洞。测试虚拟化环境的定义以检查不安全配置。风险：虚拟化环境的定义（例如通过 Dockerfile）可能包含不安全的配置。检查日志中的关键字。风险：未意识到攻击正在发生。检查组件中的恶意软件（例如容器镜像、虚拟机基线镜像、库）。风险：第三方可能包含恶意软件。可能是由于维护者的原因（例如：镜像名称拼写错误导致使用了错误的镜像），或者是攻击者利用被盗的维护者凭证进行的攻击。检查生产环境中容器的新镜像。风险：当镜像有新版本时，新版本可能修复了安全漏洞。这种做法确保新部署的容器或虚拟机镜像不会重新引入或延续当前基础设施中已知的漏洞。该过程涉及将基础设施扫描中存在的漏洞数据与更新镜像中的组件和依赖项进行交叉核对。通过持续将已知的安全问题与新镜像版本进行关联，组织可以在将潜在易受攻击的镜像部署到生产环境之前主动降低风险。风险：未能将基础设施中的已知漏洞与新镜像版本进行关联，可能导致无意间部署了不安全的工件，从而增加被利用的风险。订阅 Github 项目并阅读发布说明可能会有所帮助。基础设施的软件组成分析可能有助，但通常过于细致。风险：基础设施组件（如容器镜像）中的已知漏洞可能会被利用。标准：测试基础设施组件中的已知漏洞。通常，应对操作系统软件包中已知漏洞的唯一方法是接受风险并等待补丁。当补丁可用时需要尽快应用，因此这一活动依赖于“镜像的最大使用寿命”。

所使用工具的强度没有修改以节省时间。风险：时间压力和无知可能导致对测试强度的错误预测。在每次推送和/或指定间隔自动执行安全测试。风险：将源代码推送到版本控制系统后，任何延迟收到缺陷反馈都会使开发人员更难修复它们。不必要的测试将被停用。例如，如果服务使用的是 Mongo 数据库而没有 MySQL 数据库，动态扫描就不需要测试 SQL 注入。风险：由于工具涵盖了各种不同的漏洞测试，它们可能无法匹配所使用的组件。因此，它们需要更多的时间和资源，同时反馈循环也会耗费过多时间。进行高测试强度且低置信度阈值的深度扫描。风险：强度过小或置信度过高可能导致漏洞不可见。制定并应用了一个考虑每次扫描/强度所需时间的测试方案。动态分析比静态分析需要更多时间。动态扫描根据测试强度可能在每次提交、每晚、每周或每月进行一次。风险：扫描可能使用过低或过高的测试强度。标准：所使用工具的强度没有进行调整以节省时间。

所使用工具的强度没有修改以节省时间。风险：时间压力和无知可能导致对测试强度的错误预测。在每次推送和/或在设定的间隔自动执行安全测试。风险：将源代码推送到版本控制系统后，任何接收缺陷反馈的延迟都会使开发人员更难以修复。未使用的测试被停用。例如，如果服务使用的是 Mongo 数据库而没有 MySQL 数据库，动态扫描就不需要测试 SQL 注入。风险：由于工具涵盖了各种不同的漏洞测试，它们可能无法匹配所使用的组件。因此，它们需要更多的时间和资源，同时反馈循环也会耗费过多时间。进行高测试强度且低置信度阈值的深度扫描。风险：强度过小或置信度过高可能导致漏洞不可见。制定并应用了一个考虑每次扫描/强度所需时间的测试方案。动态分析比静态分析需要更多时间。动态扫描根据测试强度可能在每次提交、每晚、每周或每月执行一次。风险：扫描可能使用过低或过高的测试强度。标准：进行高测试强度且低置信度阈值的深度扫描。

所使用工具的强度没有修改以节省时间。风险：时间压力和无知可能导致对测试强度的错误预测。在每次推送和/或在设定的间隔自动执行安全测试。风险：将源代码推送到版本控制系统后，任何接收缺陷反馈的延迟都会使开发人员更难以修复。未使用的测试被停用。例如，如果服务使用的是 Mongo 数据库而没有 MySQL 数据库，动态扫描就不需要测试 SQL 注入。风险：由于工具涵盖了各种不同的漏洞测试，它们可能无法匹配所使用的组件。因此，它们需要更多的时间和资源，同时反馈循环也会耗费过多时间。进行高测试强度且低置信度阈值的深度扫描。风险：强度过小或置信度过高可能导致漏洞不可见。制定并应用了一个考虑每次扫描/强度所需时间的测试方案。动态分析比静态分析需要更多时间。动态扫描根据测试强度的不同，可以在每次提交、每晚、每周或每月进行一次。风险：扫描可能使用过低或过高的测试强度。标准：在每次推送时和/或在指定间隔自动执行安全测试。

所使用工具的强度没有修改以节省时间。风险：时间压力和无知可能导致对测试强度的错误预测。在每次推送和/或指定间隔自动执行安全测试。风险：将源代码推送到版本控制系统后，任何延迟收到缺陷反馈都会使开发人员更难修复它们。不必要的测试将被停用。例如，如果服务使用的是 Mongo 数据库而没有 MySQL 数据库，动态扫描就不需要测试 SQL 注入。风险：由于工具涵盖了各种不同的漏洞测试，它们可能与所使用的组件不匹配。因此，它们需要更多时间和资源，同时反馈循环也会耗费过多时间。进行高测试强度且低置信度阈值的深度扫描。风险：强度过小或置信度过高可能导致漏洞不可见。制定并应用了一个考虑每次扫描/强度所需时间的测试方案。动态分析比静态分析需要更多时间。动态扫描根据测试强度，可能在每次提交、每晚、每周或每月执行一次。风险：扫描可能使用过低或过高的测试强度。标准：不必要的测试会被禁用。例如，如果服务使用的是 Mongo 数据库而不是 MySQL 数据库，动态扫描就不需要测试 SQL 注入。

所使用工具的强度没有修改以节省时间。风险：时间压力和无知可能导致对测试强度的错误预测。在每次推送和/或指定间隔自动执行安全测试。风险：将源代码推送到版本控制系统后，任何延迟收到缺陷反馈都会使开发人员更难修复它们。不必要的测试将被停用。例如，如果服务使用的是 Mongo 数据库而没有 MySQL 数据库，动态扫描就不需要测试 SQL 注入。风险：由于工具涵盖了各种不同的漏洞测试，它们可能与所使用的组件不匹配。因此，它们需要更多时间和资源，同时反馈循环也会耗费过多时间。进行高测试强度且低置信度阈值的深度扫描。风险：强度过小或置信度过高可能导致漏洞不可见。制定并应用了一个考虑每次扫描/强度所需时间的测试方案。动态分析比静态分析需要更多时间。动态扫描根据测试强度的不同，可能会在每次提交、每个夜间、每周或每月进行一次。风险：扫描可能使用的测试强度过低或过高。标准：创建并应用一个考虑每次扫描所需时间/强度的测试方案。动态分析比静态分析需要更多时间。动态扫描根据测试强度，可能在每次提交、每晚、每周或每月进行一次。

沟通可以以简单的方式进行，例如在构建过程中基于文本的沟通。此活动至少依赖于一种安全测试的实施。风险：未能按严重程度传达漏洞数量可能会削弱产品团队的有效性。这可能导致对发现的问题被忽视。沟通可以以简单的方式进行，例如在构建过程中基于文本的沟通。此活动至少依赖于一次安全测试的实施。需要考虑的层（SCA）：云提供商（如果可能获得洞察） 运行时，例如 Kubernetes 节点 基础镜像和容器镜像 应用程序 需要考虑的层（SAST/DAST）：云提供商 运行时，例如Kubernetes 基础镜像和容器镜像应用风险：未能按严重性和层次（应用/基础设施）传达漏洞数量可能会削弱产品团队的有效性。这可能导致对发现的问题被忽视。如果不衡量与补丁相关的平均修复时间（MTTR），就很难识别补丁过程中的延迟。未处理的漏洞可能被攻击者利用，导致潜在的安全漏洞和数据丢失。风险：如果不衡量与补丁相关的平均修复时间（MTTR），就很难识别补丁过程中的延迟。未处理的漏洞可能被攻击者利用，导致潜在的安全漏洞和数据丢失。测量和传达按严重性级别处理的各组件（例如应用程序）的漏洞数量，确保与服务等级协议（SLA）保持一致。该比率应按团队、产品、应用程序、代码库和/或服务进行分解。此分析应至少每季度进行一次。风险：未能传达多少应用程序根据漏洞严重性遵守服务级别协议（SLA）可能导致关键安全问题的修复延迟，从而增加被利用的风险并可能对组织造成损害。发现的创建和响应统计数据（例如平均解决时间）。这也被称为平均解决时间。风险：对发现没有反应或反应延迟可能导致发现被利用。衡量和沟通按严重程度处理的组件（如应用程序）漏洞数量是否符合服务水平协议。这是针对整个组织进行的，目前不需要拆分到团队/产品/应用程序。至少每季度进行一次。风险：如果不传达有多少应用程序根据漏洞的严重性遵守服务水平协议（SLA），可能会导致关键安全问题的修复延迟，从而增加被利用的风险以及对组织的潜在损害。从补丁可用到按照服务级别协议（SLA）在生产环境中部署补丁的时间的测量与沟通，至少每季度进行一次。每个组件/项目/团队的平均补丁时间都会进行可视化。风险：如果不测量与补丁相关的平均解决时间（MTTR），很难识别补丁过程中的延误。未处理的漏洞可能被攻击者利用，导致潜在的安全漏洞和数据丢失。标准：衡量和沟通针对不同严重程度的组件（如应用程序）漏洞处理情况是否符合服务级别协议（SLA）。此操作针对整个组织进行，目前无需按团队/产品/应用程序细分。至少每季度进行一次。

沟通可以以简单的方式进行，例如在构建过程中基于文本的沟通。此活动至少依赖于一种安全测试的实施。风险：未能按严重程度传达漏洞数量可能会削弱产品团队的有效性。这可能导致对发现的问题被忽视。沟通可以以简单的方式进行，例如在构建过程中基于文本的沟通。此活动依赖于至少一次安全测试的实施。需要考虑的层（SCA）：云提供商（如果可能获得洞察） 运行时，例如 Kubernetes 节点 基础镜像和容器镜像 应用程序 需要考虑的层（SAST/DAST）：云提供商 运行时，例如Kubernetes 基础镜像和容器镜像应用风险：未能按严重性和层次（应用/基础设施）传达漏洞数量可能会削弱产品团队的有效性。这可能导致对发现的问题被忽视。如果不衡量与补丁相关的平均修复时间（MTTR），就很难识别补丁过程中的延迟。未处理的漏洞可能被攻击者利用，导致潜在的安全漏洞和数据丢失。风险：如果不衡量与补丁相关的平均修复时间（MTTR），就很难识别补丁过程中的延迟。未处理的漏洞可能被攻击者利用，导致潜在的安全漏洞和数据丢失。测量和传达按严重性级别处理的组件（如应用程序）的漏洞数量，确保与服务水平协议（SLA）保持一致。该比率应按团队、产品、应用程序、仓库和/或服务进行细分。此分析应至少每季度进行一次。风险：未能传达多少应用程序根据漏洞的严重性遵守服务级别协议（SLA），可能会导致关键安全问题的修复延迟，从而增加被利用的风险和对组织可能造成的损害。发现的创建和响应统计数据（例如平均解决时间）。这也被称为平均解决时间。风险：对发现的问题没有反应或反应延迟可能导致这些问题被利用。衡量和沟通每个组件（如应用程序）按严重性处理的漏洞数量是否符合服务等级协议（SLA）。此操作针对整个组织进行，目前无需按团队/产品/应用程序细分。至少每季度进行一次。风险：如果不传达有多少应用程序根据漏洞的严重性遵守服务水平协议（SLA），可能会导致关键安全问题的修复延迟，从而增加被利用的风险以及对组织的潜在损害。从补丁可用到按照服务级别协议（SLA）在生产环境中部署补丁的时间的测量与沟通，至少每季度进行一次。每个组件/项目/团队的平均补丁时间都会进行可视化。风险：如果不测量与补丁相关的平均解决时间（MTTR），很难识别补丁过程中的延误。未解决的漏洞可能被攻击者利用，导致潜在的安全漏洞和数据丢失。标准：按严重性对组件（如应用程序）的漏洞进行测量和沟通。至少每季度一次。

沟通可以以简单的方式进行，例如在构建过程中基于文本的沟通。此活动至少依赖于一种安全测试的实施。风险：未能按严重程度传达漏洞数量可能会削弱产品团队的有效性。这可能导致对发现的问题被忽视。沟通可以以简单的方式进行，例如在构建过程中基于文本的沟通。此活动依赖于至少一个安全测试的实施。需要考虑的层（SCA）：云提供商（如果可能获得洞察）运行时，例如 Kubernetes 节点基础镜像和容器镜像应用层需要考虑 SAST/DAST：云提供商运行时，例如Kubernetes 基础镜像和容器镜像应用风险：未能按严重性和层次（应用/基础设施）传达漏洞数量可能会削弱产品团队的有效性。这可能导致对发现的问题被忽视。如果不衡量与补丁相关的平均修复时间（MTTR），就很难识别补丁过程中的延迟。未处理的漏洞可能被攻击者利用，导致潜在的安全漏洞和数据丢失。风险：如果不衡量与补丁相关的平均修复时间（MTTR），就很难识别补丁过程中的延迟。未处理的漏洞可能被攻击者利用，导致潜在的安全漏洞和数据丢失。测量和沟通按严重性级别处理的组件（如应用程序）的漏洞数量，确保与服务水平协议（SLA）保持一致。该比率应按团队、产品、应用程序、仓库和/或服务进行细分。此分析应至少每季度进行一次。风险：未能传达多少应用程序根据漏洞严重性遵守服务级别协议（SLA）可能导致关键安全问题的修复延迟，从而增加被利用的风险并可能对组织造成损害。发现的创建和响应统计数据（例如平均解决时间）。这也被称为平均解决时间。风险：对发现的问题没有反应或反应延迟可能导致这些问题被利用。衡量和沟通每个组件（如应用程序）按严重性处理的漏洞数量是否符合服务等级协议（SLA）。此操作针对整个组织进行，目前无需按团队/产品/应用程序细分。至少每季度进行一次。风险：未能传达有多少应用程序根据漏洞的严重性遵守服务水平协议（SLA），可能导致关键安全问题的修复延迟，从而增加被利用的风险和对组织的潜在损害。从补丁可用到按照服务级别协议（SLA）在生产环境中部署补丁的时间的测量与沟通，至少每季度进行一次。每个组件/项目/团队的平均补丁时间都会进行可视化。风险：如果不测量与补丁相关的平均解决时间（MTTR），很难识别补丁过程中的延误。未解决的漏洞可能被攻击者利用，导致潜在的安全漏洞和数据丢失。标准：按严重性对组件（如应用程序）中的漏洞进行测量和沟通，并根据层级（如应用/基础设施）进行划分。至少每季度一次。

沟通可以以简单的方式进行，例如在构建过程中基于文本的沟通。此活动至少依赖于一种安全测试的实施。风险：未能按严重程度传达漏洞数量可能会削弱产品团队的有效性。这可能导致对发现的问题被忽视。沟通可以以简单的方式进行，例如在构建过程中基于文本的沟通。此活动依赖于至少一个安全测试实现。需要考虑的层（SCA）：云提供商（如果可能获取洞察）运行时，例如 Kubernetes 节点基础镜像和容器镜像应用层需要考虑 SAST/DAST：云提供商运行时，例如Kubernetes 基础镜像和容器镜像应用风险：未能按严重性和层次（应用/基础设施）传达漏洞数量可能会削弱产品团队的有效性。这可能导致对发现的问题被忽视。如果不衡量与补丁相关的平均修复时间（MTTR），就很难识别补丁过程中的延迟。未解决的漏洞可能被攻击者利用，导致潜在的安全漏洞和数据丢失。风险：如果不衡量与补丁相关的平均修复时间（MTTR），就很难识别补丁过程中的延迟。未解决的漏洞可能被攻击者利用，导致潜在的安全漏洞和数据丢失。测量和沟通按严重性级别处理的各组件（例如应用程序）的漏洞数量，确保与服务等级协议（SLA）保持一致。该比率应按团队、产品、应用程序、代码库和/或服务进行分解。此分析应至少每季度进行一次。风险：未能根据漏洞的严重性传达有多少应用程序遵守服务级别协议（SLA），可能导致关键安全问题的修复延迟，从而增加被利用的风险和对组织可能造成的损害。发现的创建和响应统计数据（例如平均解决时间）。这也被称为平均解决时间。风险：对发现的问题没有反应或反应延迟可能导致这些问题被利用。衡量和沟通每个严重性等级的组件（如应用程序）漏洞处理情况是否符合服务等级协议（SLA）。此工作针对整个组织进行，目前无需按团队/产品/应用程序细分。至少每季度进行一次。风险：如果不传达有多少应用程序根据漏洞的严重性遵守服务水平协议（SLA），可能会导致关键安全问题的修复延迟，从而增加被利用的风险以及对组织的潜在损害。从补丁可用到按照服务级别协议（SLA）在生产环境中部署补丁的时间的测量与沟通，至少每季度进行一次。每个组件/项目/团队的平均补丁时间都会进行可视化。风险：如果不测量与补丁相关的平均解决时间（MTTR），很难识别补丁过程中的延误。未处理的漏洞可能被攻击者利用，从而导致潜在的安全漏洞和数据丢失。标准：衡量和传达每个严重性等级的组件（如应用程序）处理的漏洞数量，确保与服务水平协议（SLA）保持一致。该比率应按团队、产品、应用程序、代码库和/或服务进行细分。此分析应至少每季度进行一次。

沟通可以以简单的方式进行，例如在构建过程中基于文本的沟通。此活动至少依赖于一种安全测试的实施。风险：未能按严重程度传达漏洞数量可能会削弱产品团队的有效性。这可能导致对发现的问题被忽视。沟通可以以简单的方式进行，例如在构建过程中基于文本的沟通。此活动依赖于至少一次安全测试的实施。需要考虑的层（SCA）：云提供商（如果可能获得洞察）运行时，例如 Kubernetes 节点基础镜像和容器镜像应用层需要考虑 SAST/DAST：云提供商运行时，例如Kubernetes 基础镜像和容器镜像应用风险：未能按严重性和层次（应用/基础设施）传达漏洞数量可能会削弱产品团队的有效性。这可能导致对发现的问题被忽视。如果不衡量与补丁相关的平均修复时间（MTTR），就很难识别补丁过程中的延迟。未处理的漏洞可能被攻击者利用，导致潜在的安全漏洞和数据丢失。风险：如果不衡量与补丁相关的平均修复时间（MTTR），就很难识别补丁过程中的延迟。未处理的漏洞可能被攻击者利用，导致潜在的安全漏洞和数据丢失。测量和传达按严重性级别处理的组件（如应用程序）的漏洞数量，确保与服务水平协议（SLA）保持一致。该比率应按团队、产品、应用程序、仓库和/或服务进行细分。此分析应至少每季度进行一次。风险：未能传达多少应用程序根据漏洞的严重性遵守服务级别协议（SLA），可能会导致关键安全问题的修复延迟，从而增加被利用的风险和对组织可能造成的损害。发现的创建和响应统计数据（例如平均解决时间）。这也被称为平均解决时间。风险：对发现的问题没有反应或反应延迟可能导致这些问题被利用。衡量和沟通每个严重性等级的组件（如应用程序）漏洞处理情况是否符合服务等级协议（SLA）。此工作针对整个组织进行，目前无需按团队/产品/应用程序细分。至少每季度进行一次。风险：如果不传达有多少应用程序根据漏洞的严重性遵守服务水平协议（SLA），可能会导致关键安全问题的修复延迟，从而增加被利用的风险以及对组织的潜在损害。从补丁可用到按照服务级别协议（SLA）在生产环境中部署补丁的时间的测量与沟通，至少每季度进行一次。每个组件/项目/团队的平均补丁时间都会进行可视化。风险：如果不测量与补丁相关的平均解决时间（MTTR），很难识别补丁过程中的延误。未解决的漏洞可能会被攻击者利用，导致潜在的安全漏洞和数据丢失。标准：发现的创建和响应统计数据（例如，平均解决时间）。这也被称为_平均解决时间_。

沟通可以以简单的方式进行，例如在构建过程中基于文本的沟通。此活动至少依赖于一种安全测试的实施。风险：未能按严重程度传达漏洞数量可能会削弱产品团队的有效性。这可能导致对发现的问题被忽视。沟通可以以简单的方式进行，例如在构建过程中基于文本的沟通。此活动至少依赖于一次安全测试的实施。需要考虑的层（SCA）：云提供商（如果可能获得洞察） 运行时，例如 Kubernetes 节点 基础镜像和容器镜像 应用程序 需要考虑的层（SAST/DAST）：云提供商 运行时，例如Kubernetes 基础镜像和容器镜像应用风险：未能按严重性和层次（应用/基础设施）传达漏洞数量可能会削弱产品团队的有效性。这可能导致对发现的问题被忽视。如果不衡量与补丁相关的平均修复时间（MTTR），就很难识别补丁过程中的延迟。未处理的漏洞可能被攻击者利用，导致潜在的安全漏洞和数据丢失。风险：如果不衡量与补丁相关的平均修复时间（MTTR），就很难识别补丁过程中的延迟。未处理的漏洞可能被攻击者利用，导致潜在的安全漏洞和数据丢失。测量和传达按严重性级别处理的各组件（例如应用程序）的漏洞数量，确保与服务等级协议（SLA）保持一致。该比率应按团队、产品、应用程序、代码库和/或服务进行分解。此分析应至少每季度进行一次。风险：未能传达多少应用程序根据漏洞严重性遵守服务级别协议（SLA）可能导致关键安全问题的修复延迟，从而增加被利用的风险并可能对组织造成损害。发现的创建和响应统计数据（例如平均解决时间）。这也被称为平均解决时间。风险：对发现没有反应或反应延迟可能导致发现被利用。衡量和沟通按严重程度处理的组件（如应用程序）漏洞数量是否符合服务水平协议。这是针对整个组织进行的，目前不需要拆分到团队/产品/应用程序。至少每季度进行一次。风险：如果不传达有多少应用程序根据漏洞的严重性遵守服务水平协议（SLA），可能会导致关键安全问题的修复延迟，从而增加被利用的风险以及对组织的潜在损害。从补丁可用到按照服务级别协议（SLA）在生产环境中部署补丁的时间的测量与沟通，至少每季度进行一次。每个组件/项目/团队的平均补丁时间都会进行可视化。风险：如果不测量与补丁相关的平均解决时间（MTTR），很难识别补丁过程中的延误。未处理的漏洞可能被攻击者利用，导致潜在的安全漏洞和数据丢失。标准：衡量和沟通针对不同严重程度的组件（如应用程序）漏洞处理情况是否符合服务级别协议（SLA）。此操作针对整个组织进行，目前无需按团队/产品/应用程序细分。至少每季度进行一次。

沟通可以以简单的方式进行，例如在构建过程中基于文本的沟通。此活动至少依赖于一种安全测试的实施。风险：未能按严重程度传达漏洞数量可能削弱产品团队的有效性，这可能导致对发现的问题被忽视。沟通可以以简单的方式进行，例如在构建过程中基于文本的沟通。此活动依赖于至少一次安全测试的实施。需要考虑的层（SCA）：云提供商（如果可能获得洞察） 运行时，例如 Kubernetes 节点 基础镜像和容器镜像 应用程序 需要考虑的层（SAST/DAST）：云提供商 运行时，例如Kubernetes 基础镜像和容器镜像应用风险：未能按严重性和层次（应用/基础设施）传达漏洞数量可能会削弱产品团队的有效性。这可能导致对发现的问题被忽视。如果不衡量与补丁相关的平均修复时间（MTTR），就很难识别补丁过程中的延迟。未处理的漏洞可能被攻击者利用，导致潜在的安全漏洞和数据丢失。风险：如果不衡量与补丁相关的平均修复时间（MTTR），就很难识别补丁过程中的延迟。未处理的漏洞可能被攻击者利用，导致潜在的安全漏洞和数据丢失。测量和传达按严重性级别处理的各组件（例如应用程序）的漏洞数量，确保与服务等级协议（SLA）保持一致。该比率应按团队、产品、应用程序、代码库和/或服务进行分解。此分析应至少每季度进行一次。风险：未能根据漏洞的严重性传达有多少应用程序遵守服务级别协议（SLA），可能导致关键安全问题的修复延迟，从而增加被利用的风险和对组织可能造成的损害。发现的创建和响应统计数据（例如平均解决时间）。这也被称为平均解决时间。风险：对发现的问题没有反应或反应延迟可能导致这些问题被利用。衡量和沟通每个组件（如应用程序）按严重性处理的漏洞数量是否符合服务等级协议（SLA）。此操作针对整个组织进行，目前无需按团队/产品/应用程序细分。至少每季度进行一次。风险：如果不传达有多少应用程序根据漏洞的严重性遵守服务水平协议（SLA），可能会导致关键安全问题的修复延迟，从而增加被利用的风险以及对组织的潜在损害。从补丁可用到按照服务级别协议（SLA）在生产环境中部署补丁的时间的测量与沟通，至少每季度进行一次。每个组件/项目/团队的平均补丁时间都会进行可视化。风险：如果不测量与补丁相关的平均解决时间（MTTR），很难识别补丁过程中的延误。未解决的漏洞可能被攻击者利用，导致潜在的安全漏洞和数据丢失。标准：测量和沟通从补丁可用到在生产环境中部署的时间，并符合服务级别协议（SLA），至少每季度进行一次。平均补丁时间按组件/项目/团队进行可视化展示。