结合策略驱动的测试编排、漏洞管理以及成熟的应用安全测试引擎,
帮助企业大幅提升AppSec项目投资回报率
保护软件及其组件是一项艰巨的任务,尤其是现在企业采用的软件数量在增加,管理软件安全的解决方案也随之增加。然而,往往每种解决方案提供不同的风险视图,测试结果的可视性和可用性成为企业的另一挑战。
近日,新思科技(Synopsys, Inc.,Nasdaq: SNPS)宣布推出软件风险管理平台(Software Risk Manager),一款功能强大的新型应用安全态势管理 (ASPM) 解决方案。软件风险管理平台帮助安全和开发团队能够简化、协调及优化其应用安全测试,而且可以跨项目、跨团队和应用安全测试 (AST) 工具实现。软件风险管理平台结合了智能策略驱动的编排和漏洞管理功能与新思科技软件质量与安全部门广受市场认可的静态应用安全测试(SAST)和软件组成分析(SCA)引擎,并为其它开源和商业AST工具提供广泛支持。总的来说,新思科技 的ASPM解决方案可以赋能企业持续确保安全。
新思科技软件质量与安全部门总经理Jason Schmitt表示:“应用安全计划需要有效且高效地降低软件风险,以创造更高价值。许多拥抱数字化转型的企业都在努力应对大规模软件风险管理的复杂性和运营成本。 新思科技软件风险管理平台为团队提供应用安全状况的整体视图,同时加快实现价值并降低 AppSec 计划的总体成本。”
Gartner报告指出:“应用安全态势管理分析软件开发、部署和操作过程中的安全信号,以提高可见性、更高效地管理漏洞并实施控制。安全领导者可以使用 ASPM 来提升应用安全效率并更好地管理风险。”1
Gartner 预测,到2026年,超过40%的开发专有应用的企业将采用ASPM,以快速识别和解决应用安全问题。
软件风险管理平台基于新思科技 Code Dx 和Intelligent Orchestration智能编排产品的核心技术构建,经过重新设计和增强,可提供全面的ASPM解决方案,使团队能够:
登录新思科技官网,获取更多软件风险管理平台的详情。
1. 来源:Gartner报告 “Innovation Insight for Application Security Posture Management”,作者为Dale Gardner, Dionisio Zumerle及Manjunath Bhat,2023年5月4日 。
好文章,需要你的鼓励
在我们的日常生活中,睡眠的重要性不言而喻。一个晚上没睡好,第二天的工作效率就会大打折扣,而充足的睡眠不仅能让我们恢复精力,还能帮助大脑整理和巩固当天学到的知识。有趣的是,AI模型竟然也表现出了类似的“睡眠需求”。
Patronus AI发布突破性研究,构建了首个系统性AI代理错误评估体系TRAIL,涵盖148个真实案例和21种错误类型。研究发现即使最先进的AI模型在复杂任务错误识别上准确率仅11%,揭示了当前AI代理系统在长文本处理、推理能力和自我监控方面的重大局限,为构建更可靠的AI系统指明方向。
尽管模型上下文协议(MCP)自11月推出以来用户数量快速增长,但金融机构等监管行业仍保持谨慎态度。银行等金融服务公司虽然在机器学习和算法方面是先驱,但对于MCP和Agent2Agent(A2A)系统的采用较为保守。监管企业通常只使用内部代理,因为其API集成需要经过多年审查以确保合规性和安全性。专家指出,MCP缺乏基本构建块,特别是在互操作性、通信标准、身份验证和审计跟踪方面。金融机构需要确保代理能够进行"了解您的客户"验证,并具备可验证的身份识别能力。
这项研究首次从理论和实践证明AI模型可通过模仿生物睡眠-学习周期显著提升性能。研究发现AI训练中存在自发的"记忆-压缩循环",并据此开发了GAPT算法,在大语言模型预训练中实现4.8%性能提升和70%表示效率改善,在算术泛化任务中提升35%,为AI发展指出了注重信息整理而非单纯数据扩展的新方向。