软件供应链的精准防护 让隐藏风险无所遁形

毋庸置疑，软件已成为构筑数字世界的重要基础，各种开源技术的深入应用加速着企业业务创新的脚步，但与此同时，全球的软件供应链也在面临着不少威胁。其原因在于，企业集成的应用软件和工具错综复杂，潜在的安全风险显著增加，在管理、运维、监控等环节更具挑战。例如，很多企业使用的编程语言多达十多种，他们在进行安全投入时缺少方向性，并且容易“过度投资”，在应对AI/ML带来的技术洪流时更是准备不足。

作为一家专注于提升企业软件供应链安全性的公司，JFrog拥有专门的安全研究团队，能够为开发和安全团队提供强有力的技术支持。从SBOM到SPDX标准，软件供应链逐渐走入规范化发展，企业有着各种管理软件供应链的工具和方式。此前，OpenSSF（开源软件安全基金会）也提出了SLSA标准，共分为四个级别：是否引入级别管理；构建级别管理是否记录所有依赖；发布时是否能确保软件不可变；供应链在传输和交付过程中是否安全。

通过这些评级标准，企业CIO或CISO可以准确判断企业的软件供应链状况，而JFrog早已支持SBOM、SPDX的规范导出，包括单文件、聚合文件，以及套包发布、文件夹发布、镜像发布，可以帮助企业一键导出，快速生成软件供应链。同时，源于Artifactory的软件依赖包也足够安全。借助JFrog提供的端到端的供应链安全方案，客户可以在SLSA标准中获得较高的评级。

“过去几年，我们的业务持续保持提升，全球实现25%的增长，中国市场是亚太区增长最快的区域。同样，JFrog不仅在新客户上保持增长，在现有客户上，也保持了高速的增长，客户随着其业务的发展，在持续加码购买JFrog的产品，以适应数字化转型的需求。”JFrog大中华和日本地区总经理董任远表示。

JFrog的《2024年全球软件供应链发展报告》（以下简称“报告”）结合了超过7000家企业的JFrog Artifactory开发者使用数据、JFrog安全研究团队原创的CVE分析，以及委托第三方对全球1200多名技术专业人士进行的调查数据，旨在为快速发展的软件供应链领域提供信息参考。该报告重点关注四个方面：软件供应链的构成、软件供应链隐藏的风险、企业正在采取的安全措施、AI的涌入。例如，AI的发展让容器化环境愈发复杂，多种开发语言同时存在，可用于开发应用程序的开源软件包和库越来越多，带来了更大的潜在风险。同时，漏洞的影响范围和危害性需要进一步确定。企业要对已知的安全风险做好准备，并对AI技术加深理解力。

从JFrog Catalog的数据来看，Docker Hub和NPM组件对外请求最多，是对软件包类型贡献最大的。随着可用软件包的数量不断增长，垃圾邮件、恶意软件包和相关风险成为新软件包和库的自然组成部分，新版本的快速引入需要付出大量努力才能正确管理。调查结果显示，92%的专业人士认为，企业至少有一个解决方案检测恶意的开源包，89%的受访者反馈，他们的组织采用了OpenSSF SLSA等安全框架，42%的开发人员称最好在代码编写期间执行安全扫描，而41%的人则表示会在引入开源软件时执行安全扫描。因此，安全左移仍有较大的提升空间。

“传统安全对开发来讲就是开盲盒，开发完把包交出去之后，才发现安全扫描出不少漏洞，导致开发返工，需要更新依赖、重新测试和打包。此时，安全左移的概念应运而生。不过，很多工具的左移都不彻底。”在JFrog中国技术总监王青看来，安全左移不仅要在开发阶段，并且每天开发的时候都要进行安全扫描，这也是JFrog所做的事情，“我们在IDE开发工具中嵌入了扫描工具，在隔离仓库，JFrog Curation把‘安全左移’做到了极致，一旦有恶意包攻击行为，JFrog可以让这个包无法进入公司内网。”

48%的受访者在代码扫描时是手动检查代码，仅有1%的受访者称，他们的代码审查是完全自动化的。另外，25%的安全团队会把大量时间花在漏洞修复上，即使这些漏洞可能被高估或者不太适用，对工作效率带来了影响。报告提到，在印度65%的企业使用了10个以上的安全扫描工具，在中国、法国、德国、以色列、英国是6个或以下，但很少只用一、两个，安全扫描工具不仅涉及采购费用，还有维护费用、管理费用等。JFrog的Xray和制品库是统一绑定的，可以让使用制品库的用户自动获得安全扫描的能力，需要额外购买Xray。同时，JFrog的产品并不限制用户数，无论企业是百人规模还是万人规模，费用是相同的，均可以获取安全扫描、制品管理、供应链管理等统一的解决方案，具有很高的性价比。

报告指出，企业经常进行安全扫描的开发阶段是编码（59%）、构建（59%）、运行（57%），常用的应用程序安全解决方案是静态应用程序安全测试（61%）、动态应用程序安全测试（58%）、软件构成分析测试（58%）、API安全（56%）。

Docker Hub是一个为开发者提供多样化功能的平台，为Docker镜像的开发、协作和分发开辟了很多可能性，托管着超过1500万个存储库，是全球开发者首选的容器平台。JFrog在Docker Hub仓库中发现了460万个没有容器数据的Docker Hub存储库（又名“无镜像”）。这些无镜像的库多数带有恶意目的，试图通过概述页面欺骗用户访问钓鱼网站，窃取信用卡等信息。JFrog识别出了近300万个存储库托管过恶意内容，包括通过自动生成的账户上传用于推广盗版内容的垃圾邮件，以及恶意软件和钓鱼网站等极度恶意的实体，并通过与Docker的合作，把这些恶意内容进行了关闭。

“大家不能从Docker Hub随心所欲地进行下载，我们建议使用JFrog的Curation和Xray进行Docker扫描，保证镜像的安全性和合规性。”王青说。JFrog Curation可以被视为“隔离仓库”，当开发者尝试下载恶意镜像的时候，Curation会在Docker Hub探测镜像扫描结果（Curation已预先扫描所有安全漏洞），接到请求后立刻告知镜像扫描的漏洞报告，利用隔离策略把恶意包阻断在公司内网之外。

即使恶意包不小心渗透到公司内部，还可以开启JFrog Xray迅速对有漏洞的镜像进行诊断。JFrog基于上下文的风险分析扫描可以判定漏洞是否被实际利用，如果是，则阻断，如果不可被利用，则会对镜像放行使用，并不会对企业内部安全造成影响。王青认为，这种方式可以解决开发部门和安全部门的冲突，前者在版本调用和开发时不希望受到限制，后者则是不希望开发随意调用软件包，带来安全隐患。有了Curation之后，开发者就能在安全允许的范围内自由拉包。

与传统的安全扫描公司不同，JFrog既可以提供内网的软件依赖，也可以提供可靠的安全扫描，覆盖整个软件供应链的安全流程，支撑了安全、运维、开发、测试等各个环节，开发者在拉动镜像时，JFrog会在Docker客户端介入安全扫描工具提示，识别高危风险镜像，设置阻断策略。

例如，某银行客户希望找到FastJson、Log4j等恶意软件的黑名单，来完全规避这些漏洞，对此，传统的安全扫描工具只能扫出来，但不知道具体哪个研发人员在使用，除非是研发部门打包交给安全团队才能知晓。JFrog的方案是全行级别的阻断，当开发者尝试下载含有Log4j的包时，安全员设置的评分是阻断Log4j的特定版本，开发者在调用时会因该漏洞已被阻断，从而选择修复过的版本使用，大幅降低了修复成本。

上文提到的“上下文分析”源自JFrog的核心功能JFrog Advanced Security（JAS），在核心的CVE漏洞中，有50%的评级为“严重”的漏洞在Maven仓库里是不可被利用的，也就是说这些漏洞可以被忽略。同样，JFrog对Docker Hub上的212个CVE样本进行了调研，将85%的严重CVE和73%的高危CVE下调了评级。JFrog在Docker Hub中分析了最受欢迎的100个镜像，包括Tomcat、Ubuntu、GDK等高下载量的镜像，其中有很多CVSS评分的漏洞。在这些CVE漏洞中，JFrog发现有74%的漏洞是不可被利用的，经过扫描后显示可以被忽略。

“CVS—V3的评分要整体比V2高很多。如果按照这个规则，基本上用户开发的应用约有1/3都是‘严重’评级的漏洞。评级错误会导致开发者耗费大量时间修复不应该被提升分数的漏洞，浪费很多开发时间。”王青称，“JFrog更关注漏洞的可被利用性，我们建议用户使用JAS (JFrog Advanced Security)来真实地判定这个包是不是可被利用，这样才是最准确的数据，否则只看评分的高低对应用安全没有太大的参考价值。”

在AI大模型方面，90%的受访者表示他们的扫描工具支持AI，90%的受访者在某种程度上支持AI的工具协助安全扫描或修复，32%的受访者表示多数人可以使用Copilot等AI工具协助代码生成，但是因为ChatGPT产生的代码可能存在漏洞，超过半数的人认为这一行为存在风险。此外，由于有黑客会利用大模型的“幻觉”植入恶意包，并且任何人都能上传知识去训练和使用大模型，所以有些回答会被指向恶意的内容。法国和英国的受访者表示，最不可能在软件开发过程中使用AI和ML。

目前，JFrog服务着全球7400多家客户，在中国和日本市场增速最快，服务了超过500家客户，超过83%的财富100强企业在使用JFrog的软件。在中国和日本地区，JFrog的客户主要分布在三个领域：金融行业（银行、保险、证券）、制造行业（汽车、电信制造等）、互联网行业，例如支持金融企业的关键业务开发，以及“两地三中心”和高可用的方案。国内某大型股份制银行有六七千名研发，并行的计算、下载流量很大，每天要进行十万次构建，对制品库造成了很大的挑战，JFrog为其做了产品性能等大量的配置优化，加速了软件构建和交付的效率，并借助Xray持续扫描，发现漏洞后立刻进行修复，不断满足客户快速、安全发布的需求。王青认为，软件供应链的发展趋势将呈现集中化，不会再像每种语言都有一个独立的制品库做单独的扫描，而是全语言的扫描。同时，扫描过程会更高效、更快速，软件供应链的评级也要有自己的标准。

“我们在中国的战略是‘in China，for China’。” 董任远表示。面向中国市场，JFrog在新能源汽车等领域增长迅速，主流新能源车企的开发运维平台都采用了JFrog的解决方案，JFrog也在帮助金融、制造等传统产业拓展新业务，为其业务出海提供针对性的解决方案。此外，JFrog为私有云环境做了大量的优化和测试，包括本土的处理器、数据库、服务器、操作系统等，尤其是全线产品针对信创的适配，以满足中国客户的需求。

部分内容及数据来JFrog《2024年全球软件供应链发展报告》

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