Skip to content
Representative enterprise scenario

สภาพแวดล้อมซอฟต์แวร์ความปลอดภัย

ผู้จำหน่ายซอฟต์แวร์ความปลอดภัยต้องตรวจสอบลอจิกการตรวจจับ, การแยกแบบมัลติเทนแนนต์ และไปป์ไลน์การรีลีส ภายใต้การตรวจสอบอย่างเข้มงวดจากลูกค้า

ซอฟต์แวร์ความปลอดภัยทางไซเบอร์SaaS แบบมัลติเทนแนนต์ พร้อมเซลล์ที่กำกับดูแลโดยเฉพาะ
Representative enterprise scenarioซอฟต์แวร์ความปลอดภัยทางไซเบอร์

การส่งมอบที่ปลอดภัยสำหรับเอนจินตรวจจับและบริการความปลอดภัยบนคลาวด์

ภาพรวมสถานการณ์
อุตสาหกรรม
ซอฟต์แวร์ความปลอดภัยทางไซเบอร์
สภาพแวดล้อม
Secure SDLC, การตรวจจับ และผลิตภัณฑ์ความปลอดภัยแบบมัลติเทนแนนต์
ความท้าทายหลัก
การถดถอยแบบเงียบในการตรวจจับและการแยกเทนแนนต์
ความสามารถของ Zof
Security Testing และ Remediation Fleets
รูปแบบการนำไปใช้งาน
SaaS แบบมัลติเทนแนนต์ พร้อมเซลล์ที่กำกับดูแลโดยเฉพาะ
บริบทการดำเนินงาน
โปรไฟล์บริษัทแบบไม่ระบุตัวตน

องค์กรซอฟต์แวร์ความปลอดภัยทางไซเบอร์ส่งมอบเนื้อหาการตรวจจับ, คอนโทรลเพลนบนคลาวด์ และการเชื่อมต่อกับเอนด์พอยต์ ให้แก่ผู้ซื้อในภาคองค์กรและภาครัฐ

สภาพแวดล้อมการดำเนินงาน

การอัปเดตการตรวจจับที่รวดเร็ว, บริการแบบมัลติเทนแนนต์ และข้อกำหนด Secure SDLC ที่เข้มงวด ลูกค้าร้องขอหลักฐานแสดงแนวปฏิบัติในการตรวจสอบ

ความท้าทายด้านความน่าเชื่อถือ

การถดถอยของการตรวจจับเป็นสิ่งที่ลูกค้ามองเห็นได้ แต่จับได้ยากด้วยการทดสอบยูนิตเพียงอย่างเดียว ข้อบกพร่องในการแยกเทนแนนต์มีความรุนแรงสูงแต่พบได้ยากในการทดสอบสังเคราะห์

เหตุใดการทดสอบแบบดั้งเดิมจึงล้มเหลว

การฝึกซ้อม Red-team ทำเป็นระยะ ชุดทดสอบใน CI ไม่ได้จำลองโทโพโลยีของเทนแนนต์หรือไปป์ไลน์การตรวจจับแบบองค์รวม

รูปแบบการปรับใช้งาน Zof
รูปแบบการปรับใช้งาน Zof

Zof ทำงานในเซลล์ที่กำกับดูแลในแต่ละภูมิภาค โดยมีการแยกเชิงตรรกะในแต่ละสภาพแวดล้อม ไม่มีการใช้ข้อมูลลูกค้าจากระบบจริงเลย เทนแนนต์สังเคราะห์จะสะท้อนโครงสร้างโทโพโลยี

การใช้ System Graph

System Graph เข้ารหัสไปป์ไลน์การตรวจจับ, ขอบเขตของเทนแนนต์ และความสัมพันธ์ของบริการ เอเจนต์มุ่งเป้าไปที่จุดเสี่ยงที่มีรัศมีผลกระทบสูงในแต่ละ diff

การใช้ Testing Fleets

Testing Fleets รันเอเจนต์ด้านความปลอดภัย, API และการแยกแบบมัลติเทนแนนต์ในทุกรอบการรีลีส การอัปเดตเนื้อหาจะได้รับฟลีตการทดสอบถดถอยแบบเจาะจง

การใช้ Remediation Fleets

Remediation Fleets เสนอวิธีแก้ไขสำหรับการทดสอบการแยกหรือสัญญาที่ล้มเหลว ทีมวิศวกรรมความปลอดภัยเป็นผู้อนุมัติการ merge เส้นทางฉุกเฉินต้องมีการควบคุมแบบคู่

การกำกับดูแลและการอนุมัติโดยมนุษย์

นโยบาย Secure SDLC กำหนดชุดเอเจนต์ที่จำเป็น บันทึกการเปลี่ยนแปลงที่ลูกค้ามองเห็นจะอ้างอิงรหัสการรันการตรวจสอบ

การผสานการทำงาน

GitHub Enterprise, Buildkite, Slack และเครื่องมือจัดการช่องโหว่ เชื่อมต่อกับการออร์เคสเตรชัน

ผลลัพธ์และข้อสรุปสำคัญ
ผลลัพธ์ตัวอย่าง

องค์กรด้านวิศวกรรมรายงานว่าการทบทวนการถดถอยลดลงจากหลายวันเหลือเพียงไม่กี่ชั่วโมง, สามารถระบุการเปลี่ยนแปลงเวิร์กโฟลว์ที่มีความเสี่ยงสูงได้ก่อนการรีลีส และสร้างหลักฐานที่พร้อมสำหรับการตรวจสอบในทุกการรันการตรวจสอบเพื่อแบ่งปันกับทีมความปลอดภัยของลูกค้า

ข้อสรุปสำหรับผู้บริหาร

สำหรับผู้จำหน่ายด้านความปลอดภัย ความน่าเชื่อถือคือความไว้วางใจ จงตรวจสอบ system graph ของการตรวจจับและเทนแนนต์ ไม่ใช่แค่โมดูล

สถานการณ์ในองค์กรเพิ่มเติม

ขั้นตอนถัดไป

เสริมความแข็งแกร่งให้การส่งมอบที่ปลอดภัยด้วยฟลีตที่มีการกำกับดูแล

ดูว่า Testing และ Remediation Fleets เข้ากับ SDL และโมเดลเทนแนนต์ของคุณได้อย่างไร

สถานการณ์ตัวอย่างนี้เป็นโมเดลอุตสาหกรรมแบบไม่ระบุตัวตนที่ใช้เพื่ออธิบายว่า Zof AI สามารถปรับใช้งานในสภาพแวดล้อมองค์กรที่คล้ายกันได้อย่างไร โดยไม่ได้ระบุหรือบ่งบอกถึงความสัมพันธ์กับลูกค้ารายใดรายหนึ่งโดยเฉพาะ
01พื้นผิวการปฏิบัติงาน

พื้นผิวเดียวสำหรับดูสถานะ การปฏิบัติงาน และสิ่งที่ต้องให้ความสนใจเป็นลำดับต่อไป

The Zof home is not a marketing dashboard. It is the operational surface engineering, QA, and SRE teams use every day: quality posture, in-flight runs, coverage by module, and the actions a leader should look at next.

KPI การปฏิบัติงาน

  • การรัน
  • ความครอบคลุม
  • ความเสี่ยง

แสดงสดในทุกสภาพแวดล้อมที่คุณปล่อยรุ่นไป

แกนหลักของงาน

  • ข้อกำหนด
  • เทสต์
  • กำหนดการ

ตั้งแต่ข้อกำหนดจนถึงการทดสอบการถดถอยตามกำหนดเวลา

ราวกั้นความปลอดภัย

  • RBAC
  • SSO
  • การตรวจสอบ

ทุกการกระทำสามารถระบุตัวบุคคลที่รับผิดชอบได้

LIVE/console
ศูนย์บัญชาการหน้าหลักของ Zof AI แสดงการรัน 12 ครั้งที่ผ่าน 94% ปัญหาวิกฤตที่เปิดอยู่ 3 รายการ ความครอบคลุม 84% แถบความสามารถในการตรวจสอบย้อนกลับสี่โมดูล ไปป์ไลน์ข้อกำหนด กำหนดการที่จะมาถึง และการดำเนินการถัดไปที่แนะนำ พร้อมแถบด้านข้างแสดงการรันที่กำลังทำงานอยู่
Home view · Checkout Service · Staging · captured live from the product.
  • 01 · RUNS · 24H

    94% pass

    12 runs across staging

  • 02 · COVERAGE

    84%

    Across four modules

  • 03 · ACTIVE RUNS

    3 running

    Live on this branch

  • 04 · NEXT ACTIONS

    Recommended

    Triage gaps, new spec

สถานการณ์จำลองการแก้ไขสำหรับซอฟต์แวร์ความปลอดภัย | Zof AI