漫谈SCA(软件成分分析)测试技术:原理、工具与准确性
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发布时间：2024-09-16 15:07
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时间：2024-09-16 15:28
摘要：本文详细阐述了SCA技术的基本原理和应用场景，并对业界顶尖SCA商用工具进行了深入分析，同时探讨了技术发展趋势，旨在帮助读者对SCA技术有一个全面的认识，以便更准确地应用SCA工具发现软件中的安全问题，提升软件安全质量。
本文内容源自华为云社区《漫谈SCA测试技术(一)》，原作者为安全技术猿。
1、SCA的定义：SCA，即软件成分分析，其核心在于通过分析软件的组成信息和特征，实现对软件的识别、管理和追踪。在当今软件开发中，引入开源软件以避免重复开发成为共识。然而，随之而来的开源安全威胁也成为企业关注的焦点。应用SCA技术进行安全检测，是应对这一挑战的有效手段。
2、基本原理：SCA是一种通用的分析方法，适用于Java、C/C++、Golang、Python、JavaScript等多种开发语言。它关注的是文件层面的内容、文件之间的关联关系以及组合过程。SCA的分析目标可以是源代码或编译后的二进制文件，对程序架构、编译方式等不敏感。SCA分析过程包括解压目标文件、提取特征、识别和分析特征、构建应用程序画像以及关联已知漏洞清单。SCA分析无需运行目标程序，因此具有分析过程对外部依赖少、分析全面、快捷、效率高等优点。
3、业界TOP SCA工具分析：根据Forrester最新SCA报告，从10个维度对不同工具进行评分，最终评选出业界TOP 10 SCA工具魔力象限图。
4、影响SCA分析准确性的因素分析
5、总结：注1：Top 10开源软件编程语言：JavaScript(51%)、C++(10%)、Java(7%)、Python(7%)、Ruby(5%)、Go(4%)、C(4%)、PHP(4%)、TypeScript(4%)、C#(3%)、Perl(2%)、Shell(1%) 注2：软件包是指产品用来安装、运行的发布包，里面包含了产品编译好的可以运行的二进制文件，比如.so/.jar/.exe/.dll/.pyc 注3：a.License风险管理；b.漏洞识别；c.主动式漏洞管理；d.策略管理；e.SDLC集成；f.容器和无服务器扫描；g.审计报告；h.风险报告；i.修复速度报告；j.厂商自行分析；
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