軟件使用的飛速增長和日新月異的變化將促使安全人員去學(xué)習(xí)更多新的安全知識(shí)，去了解相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)和相應(yīng)緩解措施，以及去部署更先進(jìn)的安全策略。掌握到行業(yè)的趨勢無疑能幫助他們更好地降低風(fēng)險(xiǎn)。

　　近年來，云計(jì)算、人工智能（AI）、機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）、物聯(lián)網(wǎng)（IoT）和大數(shù)據(jù)在很大程度上推動(dòng)了企業(yè)運(yùn)營方式的演變。值得一得的是，所有這些技術(shù)都是由軟件驅(qū)動(dòng)的。有鑒于此，防止和減少軟件漏洞以維持企業(yè)健康發(fā)展至關(guān)重要。

　　為了更好地推動(dòng)軟件安全的發(fā)展，讓我們來參考一下新思科技軟件質(zhì)量與安全部門(Synopsys Software Integrity Group)的預(yù)測。這些預(yù)測將有助于企業(yè)保持警惕，最大限度地減少軟件安全風(fēng)險(xiǎn)。

　　大部分軟件仍然主要是在沒有正式標(biāo)準(zhǔn)和流程的情況下編寫的。與構(gòu)建橋梁不同，軟件開發(fā)并不是標(biāo)準(zhǔn)化、可重復(fù)的工作。開源持續(xù)了很長時(shí)間，現(xiàn)在已經(jīng)司空見慣。可以想象，更多的信任將放在基于開源軟件的通用構(gòu)建模塊中。此外，垂直領(lǐng)域軟件開發(fā)標(biāo)準(zhǔn)將更快出現(xiàn)。

　　當(dāng)生命依賴于正確的軟件執(zhí)行時(shí)，我們會(huì)將更多的努力放在標(biāo)準(zhǔn)、可審計(jì)性和問責(zé)制上，這一點(diǎn)在汽車和飛機(jī)內(nèi)的安全關(guān)鍵系統(tǒng)上已經(jīng)得到充分證實(shí)。這些標(biāo)準(zhǔn)可能是自下而上的，也可能是由政府監(jiān)管的。金融服務(wù)、區(qū)塊鏈以及移動(dòng)解決方案安全性等領(lǐng)域也有機(jī)會(huì)執(zhí)行這樣的標(biāo)準(zhǔn)。

　　2019年，我們可能看到垂直市場組成聯(lián)盟，以建立更多面向特定領(lǐng)域的安全標(biāo)準(zhǔn)，并改善信任和互換性。其中大部分可以基于開源組件構(gòu)建。

　　隨著經(jīng)濟(jì)的增長，各大企業(yè)也面臨著新的競爭壓力。這迫使企業(yè)需要重新武裝自己。數(shù)字化如火如荼，新的云環(huán)境也正在改變企業(yè)部署APP的方式。因此，企業(yè)需要在APP應(yīng)用和軟件安全方面保持警惕。

　　我們預(yù)計(jì)將會(huì)有更多投資會(huì)放在云端安全上。此外，給員工普及應(yīng)用安全和軟件安全的概念以及這方面的培訓(xùn)需求也會(huì)越來越多。

　　很多人會(huì)意識(shí)到AI和ML已經(jīng)在他們周圍出現(xiàn)，對生活、家庭、健康及工作的決策等都有影響。

　　那AI/ML能為軟件安全和網(wǎng)絡(luò)安全做什么呢？這讓人期待。網(wǎng)絡(luò)安全很重要的一部分是數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和分析。這就需要具備基于多個(gè)不同的數(shù)據(jù)源（猶如海底撈針）來查找單個(gè)威脅和威脅活動(dòng)以及執(zhí)行威脅行動(dòng)者歸因的能力。

　　AI/ML可以通過數(shù)據(jù)建模和模式識(shí)別來提高以上過程的速度、規(guī)模和準(zhǔn)確性。然而，很多刊出的文章都對此表示懷疑和擔(dān)憂。有的時(shí)候，企業(yè)可能會(huì)有一種安全的假象，但是事實(shí)并非如此。我們還需要更多時(shí)間和投入完善數(shù)據(jù)模型和模式識(shí)別，以確保AI/ML技術(shù)能夠有效提升軟件安全。

　　我們應(yīng)該期待看到大公司繼續(xù)投資AI/ML技術(shù)。與此同時(shí)，宣傳AI/ML能力的初創(chuàng)企業(yè)也將在2019年繼續(xù)崛起。但是，可能還需要幾年時(shí)間才能完全實(shí)現(xiàn)AI/ML的真正愿景。

　　在亞太地區(qū)，許多國家正在推進(jìn)智慧城市和智能國家計(jì)劃。這也為新一輪的IoT網(wǎng)絡(luò)攻擊提供了機(jī)會(huì)。不法分子可以利用數(shù)據(jù)中毒進(jìn)行攻擊，其中的錯(cuò)誤信息將通過部署在目標(biāo)城市或全國范圍內(nèi)的傳感器影響決策。

　　我們還將看到一些舊問題仍然存在：硬編碼憑證和未修補(bǔ)的組件，沒有良好設(shè)計(jì)的空中下載技術(shù)(OTA)更新以及持續(xù)更新策略。

　　原因是這些行業(yè)正在收集的數(shù)據(jù)的價(jià)值正在增加。我們必須進(jìn)行投資以保護(hù)醫(yī)療、零售及其他行業(yè)的數(shù)據(jù)。需要再次強(qiáng)調(diào)的是：安全培訓(xùn)必不可少。

　　對開發(fā)人員使用第三方應(yīng)用程序編程接口(API)的敏感性提高

　　它是絕大多數(shù)IT企業(yè)的盲點(diǎn)，類似于十年前的開源使用。大多數(shù)公司都了解確保他們發(fā)布的API免受外部攻擊的重要性，但很少有公司會(huì)通過從內(nèi)到外調(diào)用第三方API來跟蹤他們自己的代碼在Web服務(wù)的使用。

　　依賴第三方服務(wù)的方式還存在其它法律和業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。公司還必須考慮到他們可能無意中傳遞到防火墻外的未知

　　現(xiàn)在有許多質(zhì)量和安全解決方案，每個(gè)都有自己的目的、優(yōu)勢和產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。可能是滲透測試、日志監(jiān)控和入侵檢測，或自動(dòng)化軟件安全測試解決方案。雖然功能和技術(shù)不斷發(fā)展，但它們也會(huì)創(chuàng)造出更多的信息和數(shù)據(jù)點(diǎn)。

　　我們很容易淹沒在信息海洋中，而忽視了一些必需品。其實(shí)，關(guān)鍵是將這些數(shù)據(jù)融合在一起，以制定基于風(fēng)險(xiǎn)和業(yè)務(wù)的決策。一方面，我們面臨的挑戰(zhàn)在于"海底撈針"；另一方面，我們需要組合來自不同方法和域的數(shù)據(jù)，以了解整體狀態(tài)。

　　2019年，我們需要的并不是更多數(shù)據(jù)，而是更好的決策支持。

　　2019年，軟件將繼續(xù)在我們的日常生活和工作中發(fā)揮越來越重要的作用。我們需要工具和支持將安全性貫穿到整個(gè)軟件開發(fā)周期、公司文化和業(yè)務(wù)流程的各個(gè)方面，從而確保公司更快地構(gòu)建安全、高質(zhì)量的軟件。

　　以上的預(yù)測文章是在網(wǎng)絡(luò)安全專家的支持和專業(yè)指導(dǎo)下完成。他們是：新思科技的黑鴨按需(Black Duck On-Demand)業(yè)務(wù)總經(jīng)理Phil Odence；新思科技首席科學(xué)家Sammy Migues；新思科技高級(jí)技術(shù)專家Ralf Huuck；新思科技管理顧問Olli Jarva以及新思科技高級(jí)技術(shù)總監(jiān)Mark Zurich。