AppSec платформа
Mend.io
Mend.io – это зрелая платформа безопасности приложений, созданная в 2011 году. Она получила награды от G2, Cyber Security Excellence Awards и других.
Платформа предоставляет следующие инструменты:
- Поиск уязвимостей в исходном коде (SAST)
- Выявление рисков библиотек (SCA)
- Сканирование образов контейнеров
- Обновление зависимостей
- Безопасность компонентов ИИ в приложениях
Запрос на бесплатную пробную версию Mend.io
Платформа Mend.io
Mend SAST
Статическое тестирование безопасности приложений (SAST) – это инструмент для поиска уязвимостей в исходном коде приложений. Ключевые возможности:
- Быстрое полное сканирование по сравнению с традиционными сканерами
- Параллельное сканирование для лучшей масштабируемости
- Инкрементное сканирование, которое анализирует только новый или измененный код
- Taint-анализ, который определяет, могут ли ненадежные данные попасть в опасные операции без надлежащей обработки
- Выявление секретов
- Настройка глубины сканирования
- Возможность исключения низковероятных находок для некоторых языков программирования
- Предложения по устранению некоторых уязвимостей (можно отключить)
Mend SAST разработан для организаций, которым требуются точные результаты на уровне кода, улучшенная приоритезация и возможность масштабирования с разработкой.
Mend SCA
Анализ программных компонентов (SCA, Software Composition Analysis) обеспечивает видимость используемых в приложениях библиотек и помогает выявлять риски безопасности в них. Ключевые возможности:
- Инвентаризация библиотек и их версий, включая транзитивные зависимости (Software Bill of Materials, SBOM)
- Покрытие SBOM для библиотек с открытым кодом, коммерческих и пользовательских библиотек
- Экспорт в стандартные форматы, такие как SPDX и CycloneDX
- Анализ досягаемости, чтобы понять, может ли злоумышленник получить доступ к уязвимой библиотеке
- Данные о возможности эксплуатации, включая доступность эксплойтов, их зрелость и риск EPSS
- Обнаружение вредоносных пакетов
- Анализ рисков лицензирования
Mend SCA помогает командам сосредоточиться на библиотеках, представляющих реальный риск, вместо того, чтобы рассматривать каждую проблему одинаково.
Mend Container
Mend Container проверяет безопасность образов контейнеров. Ключевые возможности:
- SBOM и риски безопасности библиотек в образах контейнеров
- Анализ досягаемости
- Данные о возможности эксплуатации
- Анализ рисков лицензирования
- Выявление секретов в слоях образов
- Интеграция с Docker Hardened Images (DHI)
- Интеграция с Kubernetes (Native Kubernetes, Amazon EKS, Microsoft AKS, Google GKE), чтобы показать, какие образы контейнеров выполняются и где
Доступно локальное сканирование и интеграция с реестрами (например, Docker Hub, Amazon ECR, Microsoft Azure ACR, Google Artifact Registry и JFrog Artifactory).
Mend Renovate
Mend Renovate автоматически обнаруживает устаревшие зависимости и создает pull-запросы на их обновление. Он включает оценку уверенности, что обновление пройдет без нарушения работы программы. То, на чем она базируется:
- Сколько прошло времени по публикации релиза
- Процент внедрений пользователями Renovate
- Успешность прохождения автоматизированных unit-тестов
Это уменьшает технический долг и помогает командам принимать решения по обновлению с большей уверенностью и меньшим риском сбоев.
Mend AI
Mend AI обеспечивает видимость рисков компонентов ИИ в приложениях:
- Список компонентов ИИ, используемых в приложении (AI-BOM)
- Известные уязвимости
- Вредоносные пакеты
- Риски лицензирования
- Безопасность конфигураций агента ИИ
Mend AI Premium – это дополнительный компонент, который покупается отдельно и расширяет безопасность ИИ, обеспечивая:
- Отчет о безопасности моделей ИИ
- Улучшение безопасности системных промптов (внутренние инструкции модели)
- AI Red Teaming – передача вредоносных запросов для проверки модели на наличие слабых мест
Клиенты Mend.io
Дополнительные возможности платформы
- Интеграция Invicti (DAST + IAST) для централизованного управления уязвимостями
- Просмотр результатов сканирования непосредственно в репозитории
- Автоматизированные политики (остановка пайплайна, отправка пикетов и электронных писем, установка SLA)
- Расширенная отчетность (соответствие, находки, SBOM)
- Проверка безопасности предложений ИИ-помощника в IDE (SAST+SCA)
FAQ
Какая разница между Mend SAST, Mend SCA и Mend Container?
Mend SAST анализирует исходный код приложения для обнаружения уязвимостей.
Mend SCA сосредотачивается на сторонних библиотеках, включая транзитивные зависимости (библиотеки, используемые другими библиотеками), для выявления рисков безопасности и лицензирования.
Mend Container анализирует образы контейнеров для обнаружения уязвимых библиотек и секретов (учетных данных, ключей и т.п.).
Можно ли интегрировать Mend.io в рабочие процессы CI/CD и разработки?
Да. Например, можно останавливать пайплайн, отправлять тикеты и интегрироваться с ИИ-помощниками в IDE, чтобы проверять безопасность предлагаемого кода и библиотек.
Чем подход Mend.io отличается от других решений?
Mend.io имеет продвинутый подход на основе приоритезации, с помощью чего команды могут сосредоточиться на важнейших результатах благодаря:
1. Данным о досягаемости и возможности эксплуатации.
2. Продвинутому taint-анализу и настройке глубины сканирования.
3. Расширенному контексту для безопасности образов контейнеров.
4. Оценке уверенности для обновления зависимостей.
5. Углубленному контексту безопасности компонентов ИИ.
Какие есть варианты развертывания?
Mend.io предоставляет облачный и гибридный вариант развертывания.
В гибридном варианте агент устанавливается на машине (любая операционная система). Он выполняет сканирование полностью локально, а не в облаке. После завершения сканирования в облако (соответствующие GDPR и другим нормативным стандартам) отправляются только результаты.
Результаты Mend SCA можно обрабатывать полностью локально в CLI.
Могу ли я получить индивидуальное предложение на определенные модули?
Да. Для этого, пожалуйста, свяжитесь с нами удобным для вас способом: buy@corewin.ua
Если вы рассматриваете покупку Mend.io, пожалуйста, свяжитесь с нами удобным для вас способом:
