Qu’est-ce que l’analyse de composition logicielle (SCA) ?

Qu’est-ce que l’analyse de composition logicielle ?

Votre équipe de développement vient de déployer une mise à jour critique en production. Le déploiement réussit. Trois semaines plus tard, vous découvrez que la mise à jour contenait un composant open source vulnérable activement exploité par des attaquants. La bibliothèque avait plusieurs versions de retard, était signalée comme critique dans la National Vulnerability Database, et se trouvait dans une dépendance transitive dont vous ignoriez l’existence.

Les logiciels open source constituent désormais l’écrasante majorité des bases de code d’entreprise, les applications comportant des centaines de dépendances. L’analyse de composition logicielle (SCA) existe pour empêcher que ces angles morts ne deviennent des vecteurs de compromission. La SCA est le processus d’analyse des logiciels visant à identifier, évaluer et gérer les risques liés aux composants open source et tiers. Vous analysez le code source, les binaires ou les manifestes de paquets pour inventorier chaque composant, les comparer aux bases de données de vulnérabilités, vérifier la conformité des licences et générer des rapports exploitables. Lorsqu’elle est intégrée à votre pipeline CI/CD, la SCA bloque les composants vulnérables avant qu’ils n’atteignent la production.

Comprendre ce que fait la SCA ne représente que la moitié du tableau. L’ampleur du risque open source dans le développement logiciel moderne explique pourquoi elle est devenue une exigence de sécurité plutôt qu’un outil facultatif.

Pourquoi l’analyse de composition logicielle est importante

Les composants open source présentent un risque réel à une échelle que la plupart des équipes sous-estiment. Selon la feuille de route de CISA pour la sécurité des logiciels open source, une étude a révélé la présence de logiciels open source dans 96 % des bases de code étudiées dans divers secteurs. Le NIST a reconnu un arriéré croissant de vulnérabilités soumises au NVD et nécessitant une analyse, les soumissions de CVE ayant augmenté de 32 % rien qu’en 2024. Cet arriéré empêche les organisations de hiérarchiser correctement les risques à l’aide de directives de gravité normalisées.

De récentes attaques de la chaîne d’approvisionnement l’illustrent :

• L’attaque SolarWinds en 2020 a compromis les processus de build logiciel, affectant plus de 18 000 organisations, dont des agences gouvernementales américaines et des entreprises du Fortune 500.
• La vulnérabilité Log4Shell (CVE-2021-44228) en décembre 2021 a exposé des millions d’applications utilisant la bibliothèque Log4j à l’exécution de code à distance. La CISA l’a qualifiée comme l’une des vulnérabilités les plus graves jamais découvertes.
• La compromission de Codecov en 2021 a compromis des pipelines CI/CD, exposant des identifiants et du code source de plus de 29 000 clients pendant deux mois avant d’être identifiée.

Chaque incident a exploité des faiblesses dans des composants open source ou des processus de build que la SCA est conçue pour détecter. La SCA s’intègre à vos opérations de sécurité sous forme de surveillance continue, et non d’analyse ponctuelle. Votre plateforme SCA vous alerte lorsque de nouvelles vulnérabilités affectent les composants de production et bloque les builds contenant des vulnérabilités connues ou des licences incompatibles. Lorsque des attaquants injectent des packages malveillants dans des référentiels publics, vos outils SCA comparent les hachages des composants à des signatures de référence connues pour détecter altération de la chaîne d’approvisionnement.

La SCA est l’une des nombreuses méthodes de test de sécurité des applications. Comprendre en quoi elle diffère de la SAST et de la DAST permet de clarifier la place de chacune dans votre programme de sécurité.

SCA vs SAST vs DAST

Les tests de sécurité des applications se divisent en trois disciplines distinctes, chacune ciblant une surface d’attaque différente dans votre base de code.

1. Analyse de composition logicielle (SCA) examine les composants open source et bibliothèques tiers intégrés à vos applications. Elle identifie les vulnérabilités connues, les risques liés aux licences et les menaces de la chaîne d’approvisionnement dans du code que votre équipe n’a pas écrit. La SCA analyse les manifestes de paquets, les binaires et les arbres de dépendances, puis recoupe les résultats avec des bases de données de vulnérabilités comme le NVD et GitHub Security Advisories.
2. Static Application Security Testing (SAST) analyse votre code source propriétaire à la recherche de failles de sécurité, notamment les vulnérabilités d’injection, la gestion non sécurisée des données et les faiblesses d’authentification, dans du code que votre équipe a écrit. La SAST fonctionne sans exécuter l’application, en analysant le code source brut ou le bytecode compilé afin de signaler les problèmes avant l’exécution.
3. Dynamic Application Security Testing (DAST) teste les applications en cours d’exécution depuis l’extérieur en simulant de véritables attaques contre des points de terminaison actifs. La DAST détecte les vulnérabilités d’exécution comme cross-site scripting (XSS), les défaillances d’authentification et les erreurs de configuration du serveur qui n’apparaissent que lorsque l’application est déployée et répond aux requêtes.

Les bases de code d’entreprise contiennent principalement des composants open source, vous avez donc besoin des trois. Exécutez d’abord la SCA dans votre pipeline CI/CD pour détecter les dépendances vulnérables avant que la SAST n’examine votre code propriétaire, puis validez avec la DAST sur l’application déployée. Cette approche en couches couvre à la fois le code que vous écrivez et le code dont vous héritez.

Une fois ces distinctions clarifiées, l’étape suivante consiste à comprendre les composants fondamentaux qui rendent les plateformes SCA efficaces.

Composants fondamentaux de la Software Composition Analysis

Les plateformes SCA combinent quatre capacités complémentaires qui transforment les inventaires de composants en renseignements de sécurité exploitables.

1. L’inventaire open source et l’identification des vulnérabilités constituent la base. Votre outil SCA effectue une résolution approfondie des dépendances, en cartographiant les bibliothèques que vous avez explicitement déclarées dans les fichiers package.json ou pom.xml ainsi que les dépendances transitives que ces bibliothèques extraient. Selon les recommandations OWASP sur les dépendances, la grande majorité des vulnérabilités existent dans les dépendances transitives plutôt que dans les dépendances directes que vous contrôlez. L’outil recoupe votre inventaire avec plusieurs bases de données de vulnérabilités, notamment la National Vulnerability Database (NVD), la base de données CVE de MITRE, GitHub Security Advisories et les bulletins de sécurité spécifiques aux fournisseurs.
2. Gestion de la conformité des licences assure un suivi autonome des licences open source dans l’ensemble de votre portefeuille logiciel. L’outil identifie les types de licences et signale les conflits potentiels entre licences incompatibles. Les évaluations d’analystes indépendants identifient l’analyse et les recommandations sur les licences comme des critères clés qui distinguent les plateformes SCA de niveau entreprise des outils d’analyse basiques.
3. Software Bill of Materials (SBOM) génère des inventaires complets répertoriant tous les composants, versions, licences et relations. Votre outil SCA exporte les SBOM dans des formats standardisés comme CycloneDX ou SPDX, permettant l’interopérabilité entre les outils de sécurité et la conformité aux exigences réglementaires. Selon les recommandations du Secure Software Development Framework (SSDF) du NIST, les organisations doivent générer de manière autonome des documents de provenance SBOM et SLSA pendant le développement afin d’identifier, d’évaluer et d’arrêter les risques liés à la chaîne d’approvisionnement logicielle.
4. Application des politiques et priorisation des risques relie les trois autres capacités. Votre plateforme SCA applique des politiques configurables qui bloquent automatiquement les builds contenant des vulnérabilités de haute gravité, des licences non approuvées ou des composants provenant de sources non fiables. Les implémentations avancées ajoutent l’analyse d’atteignabilité et la notation prédictive d’exploitabilité pour prioriser les résultats selon le risque réel plutôt que selon le nombre brut de vulnérabilités.

Ensemble, ces capacités forment le moteur qui pilote en pratique l’analyse et le scan SCA.

Fonctionnement de la Software Composition Analysis

Techniques d’analyse

La SCA moderne utilise quatre techniques d’analyse complémentaires pour établir une vue complète de la composition de votre logiciel :

1. Analyse des manifestes examine les fichiers du gestionnaire de paquets comme package.json, pom.xml ou requirements.txt pour identifier les dépendances déclarées.
2. Analyse du code source analyse le code de l’application pour trouver les bibliothèques importées.
3. Analyse binaire examine les applications compilées lorsque l’accès au code source est limité.
4. Cartographie de l’arbre des dépendances construit des graphes de dépendances complets couvrant plusieurs couches.

Vous placez la SCA au début de votre pipeline CI/CD, avant les activités SAST and DAST, afin d’empêcher les bibliothèques vulnérables d’atteindre la production. Des contrôles autonomes s’exécutent sur tous les artefacts dans les pull requests, y compris les manifestes de dépendances.

Correspondance et remédiation

Votre outil SCA effectue une corrélation multi-bases de données, en interrogeant la NVD, les bases de données CVE, GitHub Security Advisories et les bulletins de sécurité spécifiques aux fournisseurs afin de maximiser la couverture. Le workflow de correspondance répertorie tous les composants avec des informations de version exactes, interroge des bases de données consolidées de vulnérabilités pour déterminer si les versions installées se situent dans des plages vulnérables et analyse les types de licences pour détecter les conflits de politique.

Une SCA efficace génère également des recommandations de remédiation : chemins de mise à niveau de version, analyse de disponibilité des correctifs et notation des risques. Votre plateforme doit fournir des recommandations autonomes sur la version minimale sûre qui corrige les vulnérabilités. Ce workflow fonctionne en continu, surveille les composants déjà en production et vous alerte lorsque de nouvelles vulnérabilités sont divulguées.

Ces capacités d’analyse et de correspondance constituent la base technique. Les outils construits au-dessus d’elles apportent la valeur opérationnelle sur laquelle les équipes de sécurité s’appuient au quotidien.

Capacités fondamentales des outils SCA

Les outils SCA traduisent les données brutes d’analyse en workflows de sécurité opérationnels sur lesquels votre équipe peut agir. Cinq capacités distinguent les outils SCA efficaces des scanners de dépendances basiques.

• Surveillance continue et alertes suit vos composants déployés par rapport aux vulnérabilités nouvellement divulguées en temps réel. Un composant qui a passé tous les contrôles au moment du build peut devenir un risque critique dès qu’un chercheur publie un nouveau CVE. Votre outil SCA doit vous alerter en quelques heures, sans attendre la prochaine analyse planifiée.
• Application des règles du pipeline CI/CD vous fournit des points de contrôle de politique qui font automatiquement échouer les builds lorsque des vulnérabilités critiques ou des licences non approuvées sont détectées. Cela déplace la remédiation au point d’introduction plutôt qu’après la découverte post-déploiement, lorsque les correctifs coûtent une fraction des correctifs urgents en production.
• Analyse d’atteignabilité détermine si votre application invoque réellement les chemins de code vulnérables au sein d’une dépendance signalée. Une bibliothèque peut contenir une CVE connue, mais si votre application n’appelle jamais la fonction affectée, le risque pratique diminue considérablement. Cette analyse réduit le bruit des alertes et concentre vos efforts de remédiation là où l’exploitabilité est réelle.
• Guidage de remédiation automatisé fournit des chemins de mise à niveau exploitables, y compris les versions minimales sûres, la disponibilité des correctifs et les avertissements de rupture de compatibilité pour chaque détection. Au lieu de déverser une liste de vulnérabilités sur vos développeurs, les outils SCA efficaces mettent en évidence le correctif spécifique et son impact en aval sur votre arbre de dépendances.
• Export SBOM et rapports de conformité génère des inventaires lisibles par machine aux formats CycloneDX ou SPDX, prenant en charge les pistes d’audit et les exigences réglementaires. Ces rapports cartographient chaque composant, version, licence et relation dans votre portefeuille d’applications, prêts pour les audits internes, les demandes des clients ou les soumissions de conformité fédérales.

Ces capacités opérationnelles produisent des résultats mesurables en matière de sécurité et de conformité dans l’ensemble de votre portefeuille d’applications.

Principaux avantages de la Software Composition Analysis

Lorsqu’elle est mise en œuvre efficacement, la SCA offre trois résultats mesurables qui justifient son adoption par les équipes de sécurité, de conformité et de développement.

• Visibilité des vulnérabilités sur l’ensemble des chaînes d’approvisionnement : La SCA vous offre une visibilité fondamentale sur les dépendances, en identifiant les vulnérabilités, les licences et les sources des composants. Le volume de packages malveillants publiés dans les registres open source a fortement augmenté d’une année sur l’autre, les attaquants ciblant de plus en plus npm, PyPI et d’autres dépôts pour distribuer des malwares via la chaîne d’approvisionnement logicielle. Le NIST a reconnu un retard croissant du NVD qui laisse de nombreuses nouvelles CVE sans scores de gravité, limitant la capacité des outils de sécurité existants à évaluer correctement le risque. La SCA comble cette lacune grâce à des renseignements propriétaires sur les vulnérabilités et à l’analyse d’atteignabilité.
• Facilitation de la conformité réglementaire : Les cadres fédéraux exigent désormais des capacités de SBOM et de surveillance des vulnérabilités que fournissent les outils SCA. Secure Software Development Framework du NIST exige des organisations qu’elles génèrent de manière autonome des SBOM et des documents de provenance SLSA pendant le développement. Executive Order 14028 a fait passer la sécurité de la chaîne d’approvisionnement logicielle du statut de bonne pratique facultative à celui d’exigence de conformité affectant l’éligibilité aux contrats fédéraux. Le Cyber Resilience Act de l’UE exige que les produits comportant des éléments numériques soient développés selon des pratiques secure-by-design.
• Prévention des risques amplifiée par l’IA : Le développement assisté par l’IA accélère le rythme des changements de dépendances tout en introduisant de nouveaux schémas d’erreur. Une étude évaluée par des pairs publiée via USENIX a constaté que les LLM générant du code présentaient des taux d’hallucination de packages de 19,6 % en moyenne, recommandant des packages logiciels qui n’existent pas. Les agents d’IA peuvent amplifier le risque parce qu’ils ne vérifient pas la provenance, la politique ou les indicateurs de malveillance connus. La SCA fournit la couche de gouvernance qui empêche les assistants de codage IA d’introduire des composants vulnérables ou malveillants à la vitesse machine.

Même avec ces avantages, la conformité des licences reste l’un des risques les plus sous-estimés auxquels la SCA répond.

Software Composition Analysis et conformité des licences open source

Les violations de licences open source entraînent de réelles conséquences juridiques et financières. Selon les directives de la CISA sur la consommation des SBOM, la violation d’une licence open source peut entraîner la suspension de la vente ou le rappel du logiciel, des amendes et une atteinte à la réputation. Ces conséquences peuvent se répercuter sur les organisations en aval sous forme de coûts imprévus ou de perte soudaine de support.

Chaque composant open source est assorti d’une licence, et les licences se répartissent en deux grandes catégories :

• Licences permissives comme MIT, Apache 2.0 et BSD vous permettent d’utiliser, de modifier et de distribuer du code dans des applications propriétaires avec des obligations minimales, généralement une simple attribution.
• Licences copyleft comme la GNU General Public License (GPL) imposent des exigences plus strictes : si votre code propriétaire devient une œuvre dérivée de composants sous licence GPL et que vous distribuez l’œuvre combinée, cette œuvre dérivée doit également être publiée sous GPL. Cet effet « viral » peut forcer la divulgation de code source propriétaire que vous n’aviez jamais eu l’intention de rendre open source.

Le risque se multiplie via les dépendances transitives. L’installation d’un seul package peut entraîner des dizaines de dépendances supplémentaires, chacune avec sa propre licence. Votre application peut contenir des centaines d’obligations de licence réparties sur plusieurs couches de l’arbre de dépendances, et un seul composant copyleft enfoui trois niveaux plus bas peut déclencher des exigences de conformité qui affectent l’ensemble de votre produit. Un suivi manuel à cette échelle n’est pas faisable.

Les outils SCA répondent à cela en analysant de manière autonome votre base de code, en identifiant chaque licence dans les dépendances directes et transitives, et en signalant les conflits avant qu’ils n’atteignent la production. Votre plateforme SCA doit appliquer les politiques de licence dans le pipeline CI/CD, bloquer les builds qui introduisent des types de licence non approuvés et alerter les équipes juridiques lorsque des composants copyleft apparaissent dans des bases de code propriétaires. Ce niveau de gouvernance est essentiel pour les organisations qui gèrent le risque de la chaîne d’approvisionnement à l’échelle de l’entreprise, et particulièrement critique lors des fusions-acquisitions, où une utilisation non divulguée de la GPL découverte lors de la due diligence a fait échouer des transactions ou déclenché d’importantes réductions de valorisation.

Malgré ces capacités, l’adoption de la SCA s’accompagne de véritables défis que vous devez anticiper.

Défis et limites de la Software Composition Analysis

La SCA n’est pas une solution à déployer puis à oublier. Les organisations rencontrent quatre défis récurrents qui peuvent compromettre même les mises en œuvre bien financées.

1. Faux positifs et problèmes de précision des données : Des renseignements sur les vulnérabilités de mauvaise qualité et une correspondance imprécise nuisent à l’efficacité de la SCA. La fatigue liée aux alertes s’installe lorsque les outils génèrent des milliers de détections sans distinguer les vulnérabilités exploitables des risques théoriques. L’écart de notation de gravité, où de nombreuses nouvelles vulnérabilités n’ont pas de scores NVD, rend la priorisation sur l’ensemble des portefeuilles d’applications d’entreprise encore plus difficile.
2. Complexité de la priorisation de la remédiation : Vous devez distinguer lesquelles de vos nombreuses dépendances par application présentent réellement un risque exploitable. Les scores CVSS seuls sont insuffisants. Vous avez besoin des données EPSS (Exploit Prediction Scoring System), d’une analyse d’atteignabilité montrant si les chemins de code vulnérables sont invoqués, et d’un contexte métier sur la criticité de l’application. La plupart des implémentations SCA ne disposent pas de ce type de priorisation.
3. Complexité des dépendances transitives : Les dépendances de vos dépendances créent des défis de remédiation en cascade. La mise à niveau d’un composant peut introduire de nouvelles vulnérabilités ou rompre la fonctionnalité de l’application. Selon les directives OWASP sur les dépendances, les équipes de développement doivent comprendre pleinement les chaînes de relations complètes, depuis les dépendances de premier niveau à travers plusieurs couches jusqu’au composant vulnérable. Cela nécessite des compétences en sécurité applicative dont beaucoup d’équipes de développement ne disposent pas.
4. Friction liée à l’intégration dans le workflow des développeurs : Les analyses de sécurité qui ralentissent la vélocité du développement sont contournées. Lorsque les outils SCA génèrent des rapports que les développeurs doivent examiner manuellement sur des plateformes distinctes, la remédiation stagne. Vous avez besoin d’une intégration IDE, d’une analyse des pull requests avec retour inline, et d’une priorisation des risques utilisant l’analyse d’atteignabilité pour réduire la fatigue liée aux alertes. Les vulnérabilités critiques prennent souvent de longues périodes à être corrigées malgré leur identification autonome, souvent parce qu’une mauvaise expérience développeur crée des obstacles opérationnels.

Ces défis sont réels, mais la plupart découlent de décisions d’implémentation plutôt que de limites fondamentales du SCA. Savoir où les déploiements échouent vous aide à éviter les pièges les plus courants lors de votre propre déploiement.

Erreurs courantes d’implémentation de la Software Composition Analysis

Les équipes de sécurité d’entreprise commettent systématiquement cinq erreurs lors de l’implémentation du SCA. Les éviter améliore considérablement votre retour sur investissement SCA.

• Ignorer les dépendances transitives : La majorité des vulnérabilités existent dans les dépendances transitives, pourtant les équipes se concentrent sur les dépendances directes. Les attaquants ciblent spécifiquement ces couches cachées parce qu’elles sont moins visibles et hors du contrôle direct des développeurs.
• Ne pas prioriser selon l’exploitabilité : Traiter toutes les CVE comme étant d’importance égale crée une fatigue liée aux alertes écrasante. Même si le code vulnérable est atteignable, ce qui compte est l’exploitabilité. Pourtant, de nombreuses équipes s’appuient uniquement sur les scores CVSS sans se demander si les vulnérabilités sont réellement exploitables dans leur contexte spécifique. Une correspondance imprécise des vulnérabilités gaspille les ressources de remédiation tandis que les vulnérabilités réellement exploitables restent non traitées.
• Négliger la conformité des licences : De nombreuses équipes implémentent des outils SCA en se concentrant exclusivement sur l’identification des vulnérabilités tout en ignorant les risques de conformité des licences. Les audits de logiciels commerciaux révèlent régulièrement des conflits de licences, y compris des composants open source distribués sans licence ou avec des licences personnalisées qui créent des obligations juridiques ambiguës. Ces risques peuvent faire dérailler des transactions de fusion-acquisition ou déclencher des litiges en propriété intellectuelle.
• Mauvaise intégration CI/CD : Exécuter les analyses trop tard dans le cycle de vie du développement augmente les coûts de remédiation. Générer des rapports de vulnérabilités sans imposer d’action en faisant échouer les builds lorsque des vulnérabilités critiques sont détectées laisse des lacunes. Négliger l’intégration IDE éloigne les résultats de l’endroit où les développeurs travaillent. Traiter le SCA comme une analyse ponctuelle plutôt que comme une surveillance continue des composants déjà en production fait manquer les menaces nouvellement divulguées.
• Manque de formation des développeurs : Sans formation appropriée, les développeurs considèrent les résultats de sécurité comme des obstacles plutôt que comme des renseignements exploitables. Ils ne comprennent pas les risques liés aux dépendances transitives, manquent de connaissances sur les différentes stratégies de remédiation et ne peuvent pas interpréter les rapports de vulnérabilités pour déterminer le risque réel. Selon le guide OWASP sur les dépendances, les équipes de développement ont besoin de compétences en sécurité applicative pour analyser l’impact des vulnérabilités et comprendre les relations transitives complexes.

Éviter ces cinq erreurs vous place en avance sur la plupart des déploiements SCA en entreprise. Un ensemble de bonnes pratiques éprouvées renforcera davantage votre programme.

Bonnes pratiques de Software Composition Analysis

La différence entre le SCA comme exercice de conformité formel et le SCA comme contrôle de sécurité efficace repose sur cinq pratiques opérationnelles.

Mettre en œuvre une priorisation des vulnérabilités basée sur le risque : Allez au-delà du simple comptage des vulnérabilités vers une évaluation sophistiquée des risques. Déployez des outils qui modélisent statiquement les chemins d’appel à travers les dépendances transitives pour déterminer s’il existe un chemin probable entre votre code et le composant vulnérable. Priorisez à l’aide de plusieurs signaux :

• Scores CVSS pour la sévérité de référence
• Scores EPSS pour la probabilité réelle d’exploitation
• Analyse d’atteignabilité spécifique à votre base de code
• Contexte métier incluant la criticité des applications affectées

Gestion complète des SBOM : Générez des SBOM dans des formats standard (CycloneDX ou SPDX) à chaque build pour l’interopérabilité et la conformité réglementaire. Enrichissez les SBOM avec des métadonnées pertinentes pour la sécurité, notamment la provenance des composants, les emplacements de téléchargement et les empreintes cryptographiques afin d’améliorer la gestion des vulnérabilités et de suivre les obligations de licence.

Intégration de la sécurité en shift-left: Selon les recommandations de NIST SP 800-204D, les organisations doivent exécuter des contrôles autonomes sur tous les artefacts couverts dans les pull requests, y compris l’analyse de sécurité. Placez le SCA tôt dans votre cycle de vie de développement grâce à une analyse intégrée aux pipelines CI/CD avant que le code n’atteigne la production. Configurez les outils pour faire échouer les builds lorsque des vulnérabilités critiques sont détectées plutôt que de générer des rapports que les développeurs pourraient ignorer.

Workflows de remédiation efficaces : Suivez les recommandations OWASP qui exigent de comprendre pleinement l’ensemble des relations de dépendance avant de tenter une remédiation. Pour les dépendances open source, envisagez de créer des correctifs et des pull requests qui protègent votre organisation tout en aidant les autres à sécuriser leurs applications. Mettez en œuvre une surveillance continue dans laquelle votre plateforme SCA surveille les nouvelles vulnérabilités divulguées pour les composants déjà en production.

Formation des développeurs : Favorisez la sensibilisation aux risques open source afin que les équipes intègrent efficacement les pratiques SCA. Formez les développeurs au fait que les dépendances transitives introduisent souvent des vulnérabilités à leur insu. Fournissez des cadres combinant CVSS, EPSS et l’analyse d’atteignabilité plutôt que de traiter toutes les vulnérabilités avec le même niveau d’urgence. Couvrez les implications juridiques des différentes licences open source et les politiques organisationnelles concernant les types de licences acceptables.

Avec ces pratiques en place, la bonne plateforme transforme le SCA d’une charge manuelle en une couche de défense autonome.

Renforcez la Software Composition Analysis avec SentinelOne

Singularity Cloud Security renforce votre gestion des vulnérabilités en combinant l’analyse sans agent avec son Offensive Security Engine™. La plateforme produit des Verified Exploit Paths™ qui simulent le comportement réel des attaquants pour déterminer quelles vulnérabilités sont réellement atteignables et exploitables dans votre environnement, en distinguant les risques théoriques des faiblesses activement exploitables. Cette approche permet à votre équipe de sécurité de concentrer la remédiation sur les expositions qui comptent plutôt que de poursuivre des résultats à faible risque.

Shift-left avec CI/CD

Intégrez CNS aux pipelines CI/CD afin que les modèles IaC, les images de conteneurs et les registres soient analysés à chaque build pour détecter les mauvaises configurations, les vulnérabilités et les secrets divulgués. Les contrôles de politique peuvent bloquer uniquement les builds qui introduisent un risque exploitable, ce qui permet aux versions saines de continuer à avancer et réduit le besoin de correctifs urgents et de rollbacks risqués.

Analyser les dépôts de code, l’IaC et sécuriser les applications SaaS

Analysez en continu les référentiels et pipelines configurés avec l’analyse CNS pour détecter plus de 750 types de secrets sur les plateformes cloud, les fournisseurs de paiement, les services d’IA/LLM, les applications SaaS et les outils de développement. Détecter ces problèmes avant le déploiement réduit le risque de fuites de données coûteuses, d’interruptions de service et d’efforts de réponse aux incidents causés par des identifiants compromis.

Analysez les politiques sur des plateformes populaires comme AWS CloudFormation, Terraform et les manifestes Kubernetes (K8s), ainsi que les charts Helm. SentinelOne comprend plus de 1 000 règles prédéfinies pour des contrôles de sécurité prêts à l’emploi. Il s’appuie sur des cadres de conformité comme CIS, NIST, GPDR et PCI-DSS. Un moteur de politiques personnalisé permet à votre équipe de sécurité de créer et d’appliquer des règles personnalisées à l’aide de scripts OPA/Rego afin de répondre aux normes de l’entreprise. Vous pouvez également détecter automatiquement les clés API, les identifiants cloud et les jetons d’authentification dans les fichiers IaC et les dépôts.

Validez activement vos secrets

Les outils d’analyse des secrets traditionnels font remonter de longues listes d’identifiants, dont beaucoup ont déjà été renouvelés, révoqués ou associés à des services de test mis hors service. CNS valide si les secrets exposés sont toujours actifs et où ils sont utilisés, afin que les équipes évitent de perdre du temps sur d’anciennes détections/non redondantes et des clés à faible impact. Les efforts de remédiation se concentrent sur un ensemble beaucoup plus restreint d’identifiants actifs à forte valeur dont la compromission pourrait de manière réaliste entraîner une perte de données, une fraude ou une interruption de service.

Obtenez le contexte du chemin d’exploitation du code au cloud

Montrez aux développeurs exactement comment un risque dans le code ou le CI/CD, par exemple une mauvaise configuration, une image de base vulnérable ou un secret divulgué, peut être utilisé pour atteindre des ressources cloud spécifiques ou des données sensibles. CNS associe les détails du chemin d’exploitation et les actifs affectés à chaque détection, transformant des alertes génériques en tickets prêts à corriger, plus faciles à comprendre, à traiter et à prioriser.

Workflows de remédiation pilotés par l’Hyperautomation

Utilisez Hyperautomation pour acheminer les détections priorisées et étayées par l’exploitation vers Jira et d’autres outils de workflow avec les propriétaires, la sévérité et le contexte déjà associés. Les équipes sécurité et ingénierie travaillent à partir d’un backlog unique.

Purple AI peut utiliser un raisonnement agentique pour enquêter de manière autonome sur les alertes et inviter les analystes à convertir les investigations manuelles en workflows d’hyperautomation permanents. SentinelOne peut automatiser les actions de sécurité sur des outils tiers comme Jira, Okta, Slack et ServiceNow grâce à ses plus de 100 intégrations préconstruites via le Singularity Marketplace.

La plateforme génère des SBOM qui cataloguent les composants, bibliothèques et dépendances dans l’ensemble de vos charges de travail conteneurisées et cloud, prenant en charge les exigences de transparence de la chaîne d’approvisionnement logicielle dans le cadre du NIST SSDF et du décret exécutif 14028. Singularity Cloud Native Security analyse les dépôts de code, les modèles d’infrastructure as code et les registres de conteneurs afin d’identifier les vulnérabilités avant qu’elles n’atteignent la production, tandis que son moteur d’analyse des secrets détecte plus de 750 types d’identifiants codés en dur. Cela permet à votre équipe de sécurité pour obtenir de la visibilité sur l’ensemble de votre environnement cloud, en identifiant quelles applications contiennent des composants vulnérables et lesquelles nécessitent une remédiation immédiate.

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Points clés

Software Composition Analysis est passée d’un outil facultatif à une pratique de sécurité imposée au niveau fédéral, soutenue par le Secure Software Development Framework du NIST et l’Executive Order 14028. Comme les bases de code d’entreprise contiennent majoritairement des composants open source avec des centaines de dépendances par application, et que les recherches du secteur montrent qu’une majorité significative d’entre elles contiennent des composants vulnérables, la SCA offre une visibilité essentielle. 

Une mise en œuvre efficace nécessite une priorisation basée sur le risque à l’aide de l’analyse d’atteignabilité, la gestion des SBOM dans des formats standard, une intégration shift-left avec une analyse pre-commit, et une formation des développeurs aux risques de la chaîne d’approvisionnement.