برنامه‌ها اهدافی متحرک هستند؛ آن‌ها در محیط‌های مختلف اجرا می‌شوند، مدام به‌روزرسانی می‌شوند و همین موضوع، ایمن‌سازی آن‌ها را چالش‌برانگیز می‌کند. امنیت برنامه در صورت پیاده‌سازی درست، می‌تواند شکاف میان تیم‌هایی که برنامه را توسعه می‌دهند و آن‌هایی که آن را مدیریت می‌کنند، از بین ببرد.
برای ایمن‌سازی مؤثر، نیاز است که شناخت دقیقی از رفتار برنامه، شبکه، بارهای کاری (Workloads)، و همچنین کاربران و دستگاه‌هایی که با آن تعامل دارند، وجود داشته باشد. این امنیت باید چابک و منطبق با تغییرات سریع محیط‌های دیجیتال باشد.
امنیت برنامه کاربردی در تمام طول چرخه عمر یک نرم‌افزار فعال است و به سه مرحله اصلی تقسیم می‌شود:
برنامه‌ها امروزه در محیط‌های ابری، ترکیبی و درون‌سازمانی اجرا می‌شوند و با سرعت زیادی تغییر می‌کنند. بنابراین، امنیت برنامه باید به همان اندازه پویا، انعطاف‌پذیر و مقیاس‌پذیر باشد.
برای اثربخشی بالا، امنیت باید به‌صورت یکپارچه با بارهای کاری و ابزارهای تیم‌های توسعه و عملیات (DevOps) ادغام شود، بدون آنکه باعث اختلال در فرآیند توسعه یا تحویل شود.
اجزای حیاتی امنیت برنامه‌ها:
حفاظت از بارکاری برنامه: یکی از مؤثرترین روش‌ها برای کاهش سطح حمله برنامه‌ها، محافظت از بارکاری آن‌هاست. استفاده از لیست مجاز (Allow List) و تقسیم‌بندی مایکرو (Micro-Segmentation)، اجازه می‌دهد فعالیت‌های مشکوک یا مخرب حتی در صورت نفوذ به زیرساخت‌های ابری، ترکیبی یا محلی، محدود و کنترل شوند. این کار از دارایی‌های حیاتی سازمان محافظت می‌کند.
تجزیه و تحلیل ابری برای برنامه‌ها: با بهره‌گیری از تحلیل امنیتی ابری، می‌توان دید جامعی بر تهدیدات در شبکه‌های ابری عمومی، خصوصی و ترکیبی داشت. این ابزارها امکان دریافت هشدارهای لحظه‌ای، مقیاس‌پذیری و پاسخ‌گویی سریع به تهدیدات را فراهم می‌کنند تا از تبدیل یک ضعف کوچک به یک بحران امنیتی بزرگ جلوگیری شود. تحلیل ابری اطلاعات موردنیاز برای بهبود وضعیت امنیتی را در اختیار تیم‌های امنیت و فناوری اطلاعات قرار می‌دهد.
احراز هویت چند عاملی (MFA): یکی از ستون‌های اصلی مدل امنیت بدون اعتماد (Zero Trust)، استفاده از احراز هویت چند عاملی است. این روش با ترکیب رمز عبور و تأیید از طریق دستگاهی معتبر (مانند تلفن همراه)، فقط به کاربران مجاز اجازه دسترسی می‌دهد. MFA باعث کاهش احتمال نفوذ و حملات فیشینگ می‌شود و امنیت ورود به سیستم‌ها را افزایش می‌دهد.
نظارت بر عملکرد برنامه: نظارت فعالانه بر عملکرد برنامه‌ها، نقش مهمی در پیشگیری از نقص‌های امنیتی دارد. با استفاده از یادگیری ماشینی (ML)، ناهنجاری‌ها به‌صورت خودکار شناسایی شده و اقدامات لازم پیش از بروز اختلال انجام می‌شود. این کار نه تنها اعتبار برند و تجربه کاربر را حفظ می‌کند، بلکه احتمال موفقیت حملات را نیز کاهش می‌دهد.