【SDL实践指南】人工代码审计思路

文章前言

在SDL安全测试环节的代码审计部分我们通常会使用代码审计工具对源代码进行安全扫描并对扫描结果进行审核从而筛选出其中存在的安全问题并以安全单的形式提交给研发人员进行修复,代码审计工具的好处在于快速全量,但是也会存在很多的误报和漏报问题,故而部分企业在有时间的情况下还会采用人工审核的方式对源代码进行二次安全审计,但是人工审计也存在一个普遍的安全问题就是耗时长且难以保证代码的完全覆盖

审计思路

下面以JAVA项目代码审计为例给出其审计思路:

代码层面

审计人员可以通过对项目代码中存在的不安全编码和使用不安全函数进行检索来查找存在的常见风险,例如:OWASP TOP 10漏洞

  • XXE

内容概要:本文详细探讨了基于樽海鞘算法(SSA)优化的极限学习机(ELM)在回归预测任务中的应用,并与传统的BP神经网络、广义回归神经网络(GRNN)以及未优化的ELM进行了性能对比。首先介绍了ELM的基本原理,即通过随机生成输入层与隐藏层之间的连接权重及阈值,仅需计算输出权重即可快速完成训练。接着阐述了SSA的工作机制,利用樽海鞘群体觅食行为优化ELM的输入权重和隐藏层阈值,从而提高模型性能。随后分别给出了BP、GRNN、ELM和SSA-ELM的具体实现代码,并通过波士顿房价数据集和其他工业数据集验证了各模型的表现。结果显示,SSA-ELM在预测精度方面显著优于其他三种方法,尽管其训练时间较长,但在实际应用中仍具有明显优势。 适合人群:对机器学习尤其是回归预测感兴趣的科研人员和技术开发者,特别是那些希望深入了解ELM及其优化方法的人。 使用场景及目标:适用于需要高效、高精度回归预测的应用场景,如金融建模、工业数据分析等。主要目标是提供一种更为有效的回归预测解决方案,尤其是在处理大规模数据集时能够保持较高的预测精度。 其他说明:文中提供了详细的代码示例和性能对比图表,帮助读者更好地理解和复现实验结果。同时提醒使用者注意SSA参数的选择对模型性能的影响,建议进行参数敏感性分析以获得最佳效果。
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