Automazione DevSecOps: 8 vantaggi e futuri scenari

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Automazione DevSecOps: 8 vantaggi e futuri scenari

Non solo più sicurezza ma anche l’adozione uniforme di nuove funzionalità per minimizzare le attività correttive. L’automazione in ambito DevSecOps può dare un significativo contributo allo sviluppo delle aziende aiutandole a scalare e a restare al passo coi tempi.

08 Set 2022

di Marta Abbà - Fonte TechTarget

Qualsiasi organizzazione abbia adottato la strategia DevSecOps non dovrebbe commettere l’errore di ignorare l’automazione. Rischierebbe, infatti, di non godere dei suoi maggiori vantaggi mentre cerca di integrare sviluppo, sicurezza e operatività in modo veloce e scalabile. Esistono almeno 8 motivi per inserire nel proprio framework DevSecOps l’automazione, assicurandole un posto fondamentale al suo interno. Ogni azienda, sfogliandoli, può individuare la leva necessaria per investire in questo passo avanti e goderne i benefici a breve e a lungo termine

1. Accelerazione dello sviluppo, della distribuzione e del ripristino

L’approccio al management lifecycle definito DevSecOps combina in un’unica struttura processi come la pianificazione, la distribuzione e il monitoraggio delle applicazioni. Uno dei suoi punti di forza è la capacità di accelerare molte fasi del ciclo di vita dello sviluppo del software (SDLC) garantendo che le continue integrazioni e i frequenti aggiornamenti del codice siano gestiti alla stessa velocità con cui avanza il business.

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Proprio durante la fase di deployment del processo SDLC si può costruire ed eseguire un framework di automazione. Le applicazioni possono essere poi inserite in un quadro in cui le funzioni di sicurezza vengono aggiunte, testate e messe automaticamente in produzione. Gli strumenti DevSecOps possono inoltre monitorare automaticamente le applicazioni appena lanciate, attivando un rollback a una versione precedente in caso di rilevamento di bug che le compromettono.

2. Eliminazione delle attività di ripristino

Come spesso accade nelle esperienze di automazione tecnologica, è possibile eliminare le attività correttive di basso livello nel corso dell’SDLC. Si parte dall’implementazione e dal monitoraggio delle funzionalità di sicurezza all’interno delle applicazioni fino al controllo delle applicazioni dal punto di vista della cybersecurity.

3. Controlli di autoverifica accurati

Quando la velocità è un fattore chiave per lo sviluppo del software, spesso l’accuratezza del codice ne paga le spese. Nei framework DevSecOps diventa quindi funzionale implementare controlli automatici di verifica del codice. Si rivelano utili nell’identificare gli errori e potenzialmente nell’indicare quali fasi di correzione non rallentano gli aggiornamenti del software e i programmi di distribuzione.

4. Uniformità della sicurezza

All’interno di un framework DevSecOps dettagliato dovrebbero esserci processi che integrano automaticamente le funzioni di sicurezza in tutte le build del software in modo uniforme. Un approccio così fortemente strutturato crea i presupposti per una strategia di sicurezza omogenea, costruita sempre nello stesso modo ogni volta che un’applicazione passa attraverso il continuous integration/continuous delivery lifecycle process.

5. Funzioni self-service

L’automazione DevSecOps, implementata in modo stabile, fornisce agli sviluppatori strumenti di sicurezza self-service per affrontare le vulnerabilità man mano identificate. È possibile integrarli in quattro diverse fasi del processo:

  • provisioning sicuro della piattaforma applicativa
  • gestione e controllo della configurazione
  • monitoraggio delle vulnerabilità e dei bug
  • reporting e auditing

In qualsiasi punto vengano inseriti, evitano ai developer di dover interpellare il personale di sicurezza IT. Si rimuovono quindi possibili colli di bottiglia nel controllo della sicurezza, ma non solo. Gli strumenti self-service DevSecOps incoraggiano anche lo sviluppo delle competenze tra i vari team.

6. Analisi delle minacce AI-based

I framework DevSecOps avanzati sfruttano l‘intelligenza artificiale e le tecniche di deep learning per semplificare e velocizzare le attività più complesse. Due gli esempi principali:

  • Raccogliendo e analizzando i dati sulla registrazione del software e sul sistema operativo si possono individuare i punti deboli in cui i malintenzionati stanno cercando di colpire. Partendo da queste informazioni, l’intelligenza artificiale è in grado di suggerire modifiche al codice, integrazioni o cambiamenti architetturali per identificare in modo proattivo le sue vulnerabilità.
  • Effettuando test, le aggiunte o le modifiche al codice possono essere eseguite attraverso strumenti di deep learning che mettano in luce come ogni particolare intervento possa influire su altri aspetti dell’applicazione.

7. Scalabilità agile

Una volta sviluppati e messi a punto, gli strumenti e i processi DevSecOps non devono per forza essere replicati manualmente. Ciò richiederebbe un surplus di risorse di calcolo importante, visto che potrebbe essere necessario anche replicare interi framework, collocandoli in altre sedi fisiche. Grazie a un DevSecOps automatizzato è possibile scalarli verso l’alto o verso il basso con pochi click. Un recente caso di studio di Comcast ha evidenziato come si possa registrare una diminuzione anche dell’85% del numero di incidenti di sicurezza.

8. Compliance semplificata

L’adesione alle policy aziendali e di settore e alle norme governative di conformità è importante per la maggior parte delle aziende. Le funzionalità di auditing e reporting devono quindi identificare le informazioni rilevanti, garantire l’accuratezza e visualizzare i dati in modo comprensibile e coerente.

Per molti team di sicurezza, può essere un compito arduo. La maggior parte delle potenziali complicazioni è legata alla mancanza di visibilità, al costante cambiamento delle fonti di raccolta dati e agli strumenti configurati e gestiti manualmente che forniscono risultati poco affidabili.

Gli strumenti di auditing e compliance automatizzati introducono un approccio olistico facendo leva su un framework DevSecOps. Attraverso tool di AI e deep learning imparano a riconoscere l’architettura dell’infrastruttura di un software ed eseguono scansioni di auditing su macchine virtuali o container per verificare se i controlli di sicurezza sono adeguati. Lo stesso set di strumenti può operare direttamente sullo stack per valutare se quelli specifici del software soddisfano i livelli di conformità accettabili. Solitamente ci si concentra suoi controlli relativi a processi di autenticazione, autorizzazione e contabilità.

9. Bonus: potenziale di risparmio sui costi

Un ulteriore vantaggio derivante da un’adeguata automazione del DevSecOps è il risparmio sui costi. I benefici sono numerosi: aumenta la velocità di consegna del software, diminuisce la probabilità di incidenti di cybersecurity gravi e si riduce il personale operativo necessario per eseguire un completo processo SDLC in modo sicuro.

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Marta Abbà - Fonte TechTarget

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