Obiguard SOC — ศูนย์ปฏิบัติการด้านความปลอดภัยของเรา — รวบรวมบันทึก เมตริก เทรซ ไลบรารีที่พึ่งพา และคอมมิตของคุณไว้ในที่เดียว แล้วแปลงเป็นการแจ้งเตือน ช่องโหว่ CVE ของไลบรารีที่จับคู่กับข้อมูลการโจมตีจริง และแผนผังบริการที่สร้างขึ้นเองจากสิ่งที่กำลังทำงานอยู่จริง
สตรีมบันทึก เมตริก และโค้ดจากระบบที่คุณใช้งานอยู่แล้ว
บันทึกสะสมอยู่ในเครื่องมือหลายสิบตัวโดยไม่มีการเชื่อมโยงกัน กว่าที่คนจะสังเกตเห็นรูปแบบ ปัญหาต้นเหตุก็ดำเนินมาแล้วหลายชั่วโมง
เครื่องมือสแกนไลบรารีบอกได้ว่าอะไรมีช่องโหว่ แต่ไม่ได้บอกว่าการแก้ไขนั้นปลอดภัยที่จะนำไปใช้หรือไม่ ช่องโหว่นั้นกำลังถูกโจมตีอยู่ในขณะนี้หรือเปล่า หรือส่วนอื่นในองค์กรของคุณพึ่งพาแพ็กเกจเดียวกันนี้อีกหรือไม่
ไม่มีใครอัปเดตแผนผังบริการด้วยมือได้ตลอดเวลา การไล่ตามคำขอที่ช้าไปยังโฮสต์หรือไลบรารีที่เป็นต้นเหตุจึงต้องสลับไปมาระหว่างแดชบอร์ดที่ไม่ได้ถูกออกแบบมาให้ทำงานร่วมกัน
การตรวจสอบด้านความปลอดภัยเกิดขึ้นในการตรวจประเมินตามกำหนดการ ไม่ใช่ทุกครั้งที่ push ปัญหาที่ผู้ตรวจสอบน่าจะจับได้จึงหลุดเข้าสู่ระบบจริงโดยตรง
ทุกที่เก็บโค้ดที่เชื่อมต่อจะถูกสแกนหาไลบรารีที่มีช่องโหว่ในทุกครั้งที่ push และวันละหนึ่งครั้ง แต่ละรายการที่พบจะระบุไฟล์และบรรทัดที่ต้องแก้ไขอย่างชัดเจน และก่อนที่คุณจะอัปเกรดก็มีรายงานความเสี่ยงด้านความเข้ากันได้ พร้อมคะแนนความปลอดภัย 0–100 และขอบเขตผลกระทบต่อที่เก็บโค้ดอื่นทั้งหมดที่พึ่งพาแพ็กเกจเดียวกัน จากนั้น Threat Intelligence จะตรวจสอบทุกรายการที่พบเทียบกับแคตตาล็อก Known Exploited Vulnerabilities (KEV) ของ CISA และคะแนนการคาดการณ์การโจมตี EPSS ของ FIRST.org ดังนั้น CVE ที่กำลังถูกโจมตีจริงจะถูกแจ้งเตือนทันที แทนที่จะรออยู่ในคิวนับร้อยรายการที่จัดอันดับด้วย CVSS เพียงอย่างเดียว ทุกคอมมิตไปยังที่เก็บโค้ดที่เชื่อมต่อยังได้รับการตรวจสอบโค้ดด้วย LLM โดยอัตโนมัติ เพื่อพบปัญหาก่อนที่จะถูกนำไปใช้งานจริง
สตรีมบันทึก เมตริกของโฮสต์ และเทรซแบบกระจายทั้งหมดผ่าน OpenTelemetry — รวมถึงการติดตั้ง OTel Collector ด้วย Helm ที่สร้างให้สำหรับ EKS, GKE และ AKS Live Logs แสดงทุกเหตุการณ์แบบเรียลไทม์พร้อมตัวกรองตามระดับ แหล่งที่มา และข้อความเต็ม Metrics ติดตาม CPU หน่วยความจำ ดิสก์ และเครือข่ายของแต่ละโฮสต์ Traces แสดงค่าหน่วงเวลาและอัตราข้อผิดพลาดของแต่ละบริการ และ Service Map สร้างตัวเองโดยอัตโนมัติจากเทรซที่รับเข้ามา คุณจึงเห็นว่าอะไรเรียกอะไร — และอะไรกำลังมีปัญหาอยู่ — โดยไม่ต้องวาดเอง
อัปโหลดรายงาน lcov จากตัวรันการทดสอบใดก็ได้ — Jest, pytest-cov, gcov2lcov สำหรับ Go และเครื่องมืออื่นที่สร้าง lcov ได้ — โดยใช้ GitHub Action บรรทัดเดียวหรือสคริปต์ curl/jq ธรรมดา SOC ติดตามความครอบคลุมระดับบรรทัดของแต่ละที่เก็บโค้ดตามช่วงเวลา ดังนั้นเมื่อค่าลดลงคุณจะเห็นทันที แทนที่จะรอการตรวจประเมินรอบถัดไป
ติดตั้ง OTel Collector สำหรับบันทึก เมตริกของโฮสต์ และเทรซ — การติดตั้ง OTel Collector ด้วย Helm ที่สร้างให้ครอบคลุม EKS, GKE และ AKS เชื่อมต่อ GitHub เพื่อดึงข้อมูลการปรับใช้ การ push และการรันเวิร์กโฟลว์
บันทึก เมตริก และเทรซจะปรากฏทันทีใน Live Logs, Metrics และ Traces — ค้นหา กรอง และส่งออกได้ ขณะที่ Service Map วาดตัวเองจากทราฟฟิกที่ไหลอยู่จริง ไม่ต้องสร้างแดชบอร์ดก่อน
การแจ้งเตือนเกิดจากปริมาณบันทึกและการจับคู่กฎ CVE Radar สแกนทุกครั้งที่ push และวันละหนึ่งครั้ง จากนั้น Threat Intelligence จะตรวจสอบสิ่งที่พบเทียบกับ CISA KEV และ FIRST.org EPSS ทุกคอมมิตยังได้รับการตรวจสอบโค้ดด้วย LLM โดยอัตโนมัติ — ทั้งหมดนี้โดยที่คุณไม่ต้องเขียนกฎการตรวจจับแม้แต่ข้อเดียว
เพิ่ม obiguard-coverage-upload-action (หรือขั้นตอน curl/jq ธรรมดา) ในเวิร์กโฟลว์ใดก็ตามที่สร้างรายงาน lcov อยู่แล้ว แล้ว SOC จะเริ่มติดตามแนวโน้มความครอบคลุมระดับบรรทัดของที่เก็บโค้ดนั้นในทุกการรัน
ทุกการแจ้งเตือน ช่องโหว่ CVE ภัยคุกคามที่จับคู่ได้ และข้อค้นพบในโค้ดจะถูกให้คะแนนความรุนแรงและจัดอันดับ — CVE ที่ถูกโจมตีจริงมาก่อน พร้อมไฟล์และบรรทัดที่แน่นอนและคะแนนความปลอดภัยของการอัปเกรด — ทีมของคุณจึงรู้ว่าควรหยิบงานใดขึ้นมาทำต่อ
ทุกการแจ้งเตือน ช่องโหว่ CVE ภัยคุกคามที่จับคู่ได้ และข้อค้นพบในโค้ดจะเก็บประวัติไว้ — ไม่ใช่เพียงการแจ้งเตือนที่หายไปเมื่อรับทราบแล้ว นี่คือร่องรอยการตรวจสอบของ SOC เอง แยกต่างหากจาก Audit Ledger ที่ Governance AI เขียนลงไป
เปิด SOC แล้วเชื่อมต่อแหล่งบันทึก ที่เก็บโค้ด หรือตัวรวบรวมเมตริกแรกของคุณได้ในไม่กี่นาที