Verbessern Sie die Anwendungssicherheit, indem Sie den Code bereits in frühen Phasen des Softwareentwicklungsprozesses (SDLC) mit Static Application Security Testing (SAST) prüfen. Entwickler können so Schwachstellen im Quellcode gezielt identifizieren und Sicherheitsaspekte nahtlos über IDEs und CI/CD-Pipelines in den Entwicklungsprozess integrieren. SAST ist der erste Schritt, um Sicherheitslücken frühzeitig zu erkennen und zu beheben – bevor daraus Risiken entstehen.
Umfassende Sprachunterstützung für unterschiedliche Technologieumgebungen
Umfassende Sprachunterstützung für unterschiedliche Technologieumgebungen
Die moderne SAST-Lösung von HCL AppScan unterstützt über 30 Programmiersprachen und ermöglicht dadurch Entwicklerteams in unterschiedlichsten Technologieumgebungen einen einfachen Zugang zu statischen Sicherheitstests. Egal ob Legacy-Code oder moderne Frameworks – das SAST-Tool von HCL AppScan wurde entwickelt, um sicheres Programmieren effizient zu unterstützen und in bestehende Entwicklungsprozesse integrierbar zu machen.
Nahtlose Integration in Ihre Entwicklungsumgebung
Nahtlose Integration in Ihre Entwicklungsumgebung
Effiziente Softwareentwicklung erfordert nahtlose Abläufe – die SAST-Tools von HCL sind dafür entwickelt, sich problemlos in führende CI/CD-Plattformen, IDEs, Defect-Tracking-Systeme und weitere zentrale DevOps-Werkzeuge einzufügen. Dazu zählen u. a. Visual Studio, GitHub, GitLab, Jenkins, ServiceNow, Azure DevOps, Jira und viele mehr. Diese umfassende Integrationsfähigkeit ermöglicht einen durchgängigen Entwicklungsworkflow, bei dem Sicherheit von Anfang an mitgedacht wird – ohne die Geschwindigkeit der Entwicklung zu beeinträchtigen. Ein echter Mehrwert für moderne Entwicklungsteams.
KI-gesteuerte Scan-Genauigkeit mit IFA 2.0
KI-gesteuerte Scan-Genauigkeit mit IFA 2.0
Mit IFA 2.0 (Intelligent Finding Analytics) verbessern Sie die Genauigkeit Ihrer Scans erheblich – und reduzieren gleichzeitig den manuellen Aufwand. Die Lösung nutzt KI, um bis zu 98 % aller Fehlalarme automatisch herauszufiltern. Die verbleibenden Funde werden anschließend in Fix-Gruppen zusammengefasst, sodass sich mehrere Probleme durch eine einzige Codeanpassung beheben lassen.
Größere Scanabdeckung mit KI
Größere Scanabdeckung mit KI
HCL AppScan SAST nutzt leistungsstarke KI- und Machine-Learning-Methoden mit Intelligent Code Analytics (ICA), um die Scan-Abdeckung deutlich zu erweitern. ICA erkennt automatisch neue APIs, überprüft alle verwendeten Drittanbieter-APIs und Frameworks und bewertet deren potenzielle Sicherheitsauswirkungen.
Geheimnisse scannen
Geheimnisse scannen
Unsere SAST-Technologie hilft dabei, versehentlich im Quellcode abgelegte vertrauliche Informationen wie Zugangsdaten, Sozialversicherungsnummern, API-Schlüssel und ähnliche Geheimnisse zu identifizieren. Das frühzeitige Erkennen und Entfernen solcher „Secrets“ ist ein essenzieller Bestandteil der Sicherheit der Software-Lieferkette – denn falls diese Informationen in falsche Hände geraten, könnten sie für Angriffe auf Anwendungen ausgenutzt werden.
Auto-Fix
Die HCL AppScan CodeSweep-Technologie bietet eine automatische Reparaturfunktion mit SAST-Scanning, mit der der Code in der getesteten Anwendung automatisch korrigiert werden kann, wenn in der IDE eine Schwachstelle erkannt wird. Derzeit können mehr als 50 % der Befunde in CodeSweep-Scans automatisch korrigiert werden. Unsere bestehende CodeSweep-GitHub-Integration wird um eine automatische Korrektur ergänzt, indem Pull-Anforderungen mit dem vorgeschlagenen automatischen Fix automatisch erstellt werden.
Korrekturempfehlungen
HCL AppScan SAST bietet effektive Anleitungen zur Fehlerbehebung, wobei Sie auf Sicherheitsfehler oder gängige Entwicklungsfehler in Ihrem Code aufmerksam gemacht werden. Zusätzlich zu den Warnmeldungen erstellt und empfiehlt SAST entsprechende Fehlerbehebungen für den Anwender und unterstützt den Lösungsprozess mithilfe der kontinuierlich aktualisierten HCL AppScan Security Knowledgebase.
Verfügbare Ressourcen
Sie denken, dass Sie keine SAST-isfaction bekommen können? Falsch gedacht
