Guide de l’analyse de la composition logicielle : 5 défis clés de la SCA

Comprendre l’analyse de la composition logicielle : comment fonctionne la SCA ?

Aujourd’hui, le code de nombreuses applications — voire de la plupart d’entre elles — intègre des composants open source. Cependant, le code open source peut contenir des vulnérabilités critiques, comme l’exploit Log4Shell récemment découvert.

L’analyse de la composition logicielle est le meilleur moyen de détecter les vulnérabilités dans les packages open source et de savoir comment les corriger. Vous pouvez ainsi sécuriser votre code et préserver la santé de vos applications. Utilisez ce guide pour découvrir les bonnes pratiques d’utilisation des outils SCA.

La SCA n’est pas nouvelle, mais l’adoption croissante de l’open source ces dernières années en a fait un pilier essentiel des programmes de sécurité des applications. Les outils SCA se sont donc multipliés. Cependant, toutes les solutions SCA ne se valent pas. Les pratiques modernes de développement logiciel, notamment le concept de DevSecOps, exigent une approche de la SCA axée sur les développeurs : des outils adaptés aux équipes de développement, d’une part, et la capacité pour les équipes de sécurité de guider les développeurs afin qu’ils intègrent la sécurité tout au long du SDLC, d’autre part.

5 défis liés à l’analyse de la composition logicielle (SCA)

Comme indiqué ci-dessus, la SCA est un terme générique qui désigne les méthodologies de sécurité des applications et les outils qui analysent les applications (comme SAST), généralement pendant le développement, afin de cartographier les composants open source utilisés et de repérer les vulnérabilités et les problèmes de licence logicielle qu’ils peuvent introduire. Pour gérer et atténuer efficacement les risques associés à ces composants open source, les organisations qui déploient des méthodologies SCA et des outils doivent relever plusieurs défis liés à la manière dont l’open source est utilisé pour créer les applications modernes.

En savoir plus sur SAST et SCA et sur la façon de les utiliser pour livrer des logiciels sécurisés.

1. Un manque de visibilité

La manière dont le code open source est intégré à la base de code d’une application pose un énorme défi en matière de visibilité. Un développeur peut inclure directement plusieurs packages open source dans son code. Or, ces packages dépendent à leur tour d’autres packages open source, dont le développeur n’a pas forcément connaissance. Ces dépendances indirectes, ou transitives, peuvent s’étendre sur plusieurs niveaux, ce qui rend extrêmement difficile d’obtenir une visibilité de bout en bout sur les composants open source réellement utilisés par une application.

La plupart des vulnérabilités de sécurité se trouvent dans ces dépendances transitives, ce qui aggrave encore le problème. Le rapport Snyk sur l’état de la sécurité de l’open source révèle que pas moins de 86 % des vulnérabilités de node.js sont détectées dans des dépendances transitives. Des chiffres similaires ont été observés pour Java et Ruby. Cela signifie que la plupart des vulnérabilités des applications se trouvent généralement dans du code open source dont les développeurs ignorent même qu’il est utilisé.

Les applications cloud natives utilisent l’open source d’une autre manière susceptible de poser un problème de visibilité aux organisations : sous forme d’une ou plusieurs couches composant un conteneur. Les images de conteneurs peuvent comprendre divers composants open source, qu’il faut également identifier et analyser pour détecter les vulnérabilités. La couche d’abstraction offerte par les conteneurs aux développeurs, avantageuse du point de vue du développement, constitue aussi une faiblesse du point de vue de la sécurité.

2. Comprendre la logique des dépendances

Pour identifier précisément les dépendances utilisées par une application et les vulnérabilités qu’elles introduisent, il faut bien comprendre la gestion des dépendances propre à chaque écosystème. La résolution des packages lors de l’installation, les fichiers de verrouillage et les dépendances de développement sont autant de facteurs qui influent sur la détection des vulnérabilités dans les packages open source et déterminent les mesures correctives à prendre. Une solution SCA doit comprendre ces subtilités pour éviter de générer trop de bruit avec des faux positifs.

3. Submergé par les vulnérabilités

Le nombre considérable de vulnérabilités détectées empêche de bien cerner les vulnérabilités et les risques qu’elles représentent pour l’organisation. La base de données de vulnérabilités Snyk Intel s’est enrichie de plus de 10 000 vulnérabilités, ce qui témoigne de leur augmentation continue.

Qu’est-ce que cela signifie pour les organisations ? En fin de compte, cette hausse se répercute généralement sur leur backlog de vulnérabilités, c’est-à-dire la liste des vulnérabilités détectées qui nécessitent une intervention et qui comprend souvent des milliers de problèmes. Les équipes de développement et de sécurité disposant de ressources limitées, il est extrêmement difficile de prioriser les efforts sans les compétences en sécurité ou les outils adaptés intégrant une expertise avancée dans ce domaine. Les niveaux de gravité basés sur le CVSS sont couramment utilisés pour évaluer les risques et prioriser les efforts, mais cette méthode présente quelques faiblesses inhérentes qui compliquent son utilisation.

4. Où trouver une base de données de vulnérabilités ?

Les informations sur les vulnérabilités connues sont dispersées dans différentes sources de données. La National Vulnerability Database (NVD) est couramment utilisée pour recevoir des mises à jour sur les vulnérabilités. Cependant, de nombreuses informations de sécurité sur les vulnérabilités sont également disponibles ailleurs, notamment dans les systèmes de suivi des problèmes, les forums en ligne, les newsletters consacrées à la sécurité, etc. La NVD n’ajoute pas toujours les vulnérabilités assez rapidement. Par exemple, 92 % des vulnérabilités JavaScript présentes dans la NVD avaient d’abord été ajoutées à Snyk. Ce décalage peut être déterminant lorsqu’il est essentiel de réduire au maximum les périodes d’exposition. Être informé à temps d’une vulnérabilité peut tout changer.

5. Aller vite, une nécessité

Les développeurs avançant à toute vitesse, les équipes de sécurité ont du mal à suivre. Sous pression pour livrer du code plus rapidement et plus fréquemment, les développeurs adoptent de plus en plus l’open source. Traditionnellement, les équipes de sécurité, qui manquent de personnel et de ressources, ont tenté de mettre en place des contrôles de sécurité à différentes étapes du cycle de développement logiciel. Mais cela a en réalité ralenti le développement. Dans d’autres cas, peut-être encore plus préjudiciables au programme global de sécurité des applications d’une organisation, ces contrôles finissent par être contournés ou ignorés.

C’est ainsi qu’ont émergé les concepts de DevSecOps et de Shift Left en matière de sécurité : confier la responsabilité de la sécurité aux équipes de développement afin de limiter les perturbations des workflows tout en garantissant la sécurité. Une nouvelle génération de solutions SCA a été conçue dans cette optique, permettant de mettre en place des tests de sécurité de l’open source dès les premières étapes du développement. Une approche axée sur les développeurs, comme celle de Snyk, complète le Shift Left en favorisant l’adoption par les développeurs.

Pourquoi l’analyse de la composition logicielle (SCA) est-elle importante ?

Selon Gartner, plus de 70 % des applications présentent des failles liées à l’utilisation de l’open source. Comme le montre le cas d’Equifax, l’exploitation de ces failles peut avoir des conséquences désastreuses pour une organisation.

Les applications modernes sont de plus en plus composées de code open source. On estime que l’open source représente jusqu’à 90 % du code des applications. Bien sûr, celles-ci ne sont pas uniquement constituées d’open source. En réalité, les organisations qui cherchent à sécuriser leur base de code sont confrontées à un défi : les applications sont assemblées à partir de différents éléments, qui doivent tous être sécurisés pour gérer et atténuer efficacement les risques.

Pourquoi utiliser un outil d’analyse de la composition logicielle ?

Les composants open source deviennent des éléments essentiels des logiciels dans pratiquement tous les secteurs. Les outils SCA vous aident à suivre les composants open source utilisés par vos applications, un aspect essentiel tant pour la productivité que pour la sécurité.

Comment choisir un outil d’analyse de la composition logicielle ?

Les outils SCA ne se valent pas et se déclinent sous de nombreuses formes. Face à la multitude de fournisseurs présents sur le marché, il est facile de se sentir dépassé. En nous appuyant sur les défis décrits ci-dessus, nous avons préparé une liste des 10 critères à prendre en compte pour choisir un outil SCA.

À quelles étapes du cycle de développement logiciel utilise-t-on les outils SCA ?

Les outils SCA sont intégrés à plusieurs étapes du cycle de développement logiciel (SDLC) afin de détecter et d’atténuer les risques liés aux dépendances open source. Pendant le développement, ils aident les développeurs à détecter rapidement les vulnérabilités en analysant les dépôts de code et les manifestes de dépendances. Lors de la compilation et des tests, ils garantissent que seuls des composants open source sécurisés et conformes sont utilisés avant le déploiement. Après le déploiement, ils fournissent également des informations de sécurité et des alertes en continu sur les vulnérabilités nouvellement découvertes.

Quelle est la différence entre la SCA et d’autres outils de test comme DAST, SAST et IAST ?

La SCA vise à détecter les vulnérabilités dans les composants open source et leurs dépendances, tandis que les autres outils de test de sécurité ciblent différents aspects de la sécurité des applications. L’analyse statique de la sécurité des applications (SAST) examine le code source propriétaire à la recherche de vulnérabilités avant son exécution. Les tests dynamiques de sécurité des applications (DAST) analysent les applications en cours d’exécution au moyen d’attaques simulées. Les tests interactifs de sécurité des applications (IAST) détectent les vulnérabilités en temps réel pendant l’exécution de l’application. La SCA traite spécifiquement les risques liés aux logiciels open source et garantit la conformité et la sécurité tout au long de la chaîne d’approvisionnement logicielle.

Pourquoi avons-nous besoin de l’analyse de la composition logicielle ?

Le logiciel dévore le monde, et l’open source dévore les logiciels. Il est difficile de surestimer le rôle de l’open source dans la transformation numérique. Avec le cloud et le DevOps, l’open source est l’un des principaux facteurs qui aident les entreprises à numériser leurs services et à tirer parti de leur technologie pour mieux rivaliser sur le marché très concurrentiel d’aujourd’hui.

En quoi l’open source est-il utile ? Créer des applications de toutes pièces prend du temps et mobilise des ressources. Utiliser des packages open source offrant les mêmes fonctionnalités permet de réduire ces coûts. De par sa nature, l’open source est très flexible et peut être facilement personnalisé si nécessaire. Soutenu par une communauté, il est souvent plus sûr, car il fait l’objet d’un examen plus approfondi. L’open source est bien sûr gratuit et aide également les organisations à éviter la dépendance vis-à-vis d’un fournisseur.

Tous ces avantages se traduisent par une efficacité accrue et expliquent le taux élevé d’adoption de l’open source par les organisations qui cherchent à accélérer leur mise sur le marché. Dans une autre étude de Tidelift, 68 % des personnes interrogées ont cité les économies d’argent et de temps de développement comme principale raison pour laquelle leur organisation encourage l’utilisation de l’open source dans le développement d’applications. Pour 48 % d’entre elles, c’est l’amélioration de l’efficacité du développement et de la maintenance des applications qui motive cette utilisation. L’adoption de l’open source progressait déjà fortement avant la COVID-19, mais la pandémie l’a accélérée. Gartner estime désormais que 90 % des organisations utilisent l’open source dans leurs applications.

Les chaînes d’approvisionnement logicielles modernes

L’open source n’est qu’un élément parmi d’autres de l’application cloud native moderne. Aujourd’hui, les applications sont davantage assemblées que développées. Outre les packages open source, elles sont constituées de code propriétaire, de conteneurs et d’infrastructure as code, pour ne citer que quelques-uns des éléments de cette nouvelle chaîne d’approvisionnement logicielle. Tous peuvent servir de points d’entrée à des acteurs malveillants.

Une vulnérabilité exploitée dans une partie de la chaîne d’approvisionnement peut servir à infecter l’ensemble de l’application, élargissant ainsi la surface d’attaque et rendant nécessaire sa protection. Par exemple, dans le cas du logiciel malveillant Octopus Scanner, GitHub a découvert un malware conçu pour repérer et installer une porte dérobée dans l’IDE open source Apache NetBeans. Cette méthode d’attaque — qui consiste à compromettre la chaîne d’approvisionnement en détournant le processus de compilation, puis à propager les artefacts qui en résultent, les projets concernés pouvant être clonés, dérivés et utilisés par de nombreux systèmes différents — rendait cette attaque intéressante, mais malheureusement pas unique. La récente attaque SolarWinds, qui visait cette fois des logiciels propriétaires, illustre encore davantage le risque croissant que représente la chaîne d’approvisionnement logicielle moderne pour les organisations.

Open ne signifie pas sécurisé

Les projets open source sont considérés comme plus sûrs à utiliser. Après tout, lorsqu’une communauté entière participe à la maintenance et au développement d’un projet, les problèmes sont repérés et corrigés plus rapidement. Cela concerne bien sûr les bugs, mais aussi les vulnérabilités de sécurité. Cela dit, l’open source n’est pas sans risque. En fait, on pourrait avancer que la raison même pour laquelle le code open source est souvent considéré comme plus sûr constitue aussi une faille dans son armure.

Par définition, les projets open source sont publics et accessibles à tous, y compris aux acteurs malveillants. Toute vulnérabilité découverte et corrigée dans ces projets est, de fait, exposée aux attaquants. Plus un projet open source est populaire, plus son package est une cible intéressante, car une attaque peut avoir des conséquences plus vastes. Pour reprendre l’exemple de la fuite de données d’Equifax évoquée plus haut, le package open source utilisé pour l’attaque — la bibliothèque Apache Struts de Java — est utilisé par un très grand nombre d’applications. L’attaque est ainsi restée célèbre pour l’ampleur de ses répercussions.

Bien sûr, les organisations qui utilisent l’open source le font « à leurs risques et périls » : aucun fournisseur ne les avertira des failles et aucun contrat signé ne les déchargera de leurs responsabilités. Il leur incombe entièrement de sécuriser ces composants.

L’avenir de l’analyse de la composition logicielle (SCA)

Compte tenu de l’adoption croissante de l’open source et de la médiatisation des récentes fuites de données et cyberattaques, l’intérêt pour la SCA va probablement croître. Le rôle de l’open source dans l’accélération de la transformation numérique devient de plus en plus évident, et rien ou presque ne laisse penser que ces tendances changeront de sitôt.

Les organisations s’appuient sur l’open source pour mieux rivaliser sur leurs marchés respectifs, tout en prenant davantage conscience qu’elles doivent en maîtriser l’usage en gérant et en atténuant les risques associés. Seuls les outils d’analyse de la composition logicielle qui répondent aux exigences clés énumérées ci-dessus aideront les organisations à atteindre cet objectif.

Solutions complètes d’analyse de la composition logicielle avec Snyk Open Source

Snyk a été désigné Leader et favori des clients dans le rapport Forrester Wave™ du quatrième trimestre 2024 sur l’analyse de la composition logicielle (SCA), avec les meilleures notes dans des domaines clés tels que la vision, l’innovation et le service client. Forrester a souligné l’engagement de Snyk en faveur de la réussite de ses clients ainsi que sa stratégie visant à intégrer la sécurité au processus de développement, en mettant en avant ses capacités avancées en matière d’analyse des risques, de correction et d’analytique.

Snyk Open Source aide des organisations telles que Salesforce, Google et Facebook à renforcer la sécurité de leurs applications. Les équipes de développement peuvent ainsi détecter, hiérarchiser et corriger automatiquement les vulnérabilités de sécurité et les problèmes de licence dans leurs dépendances et conteneurs open source, dès les premières étapes et tout au long du cycle de vie du développement logiciel (SDLC). Contrairement aux autres solutions de sécurité du marché, Snyk Open Source est un outil pensé pour les développeurs qui s’intègre facilement à leurs workflows et propose des corrections automatisées ainsi que des informations de sécurité exploitables, afin d’aider les organisations à identifier et à atténuer efficacement les risques.