透过安全事件看软件组成分析SCA

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原创最新推荐文章于 2026-07-04 09:24:42 发布 395 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

软件供应链成分分析（SCA）的自动化检测与修复方案关键技术包括：依赖关系解析（支持Python、Java等12种主流语言）、许可证匹配（覆盖超过200种开源协议）、漏洞数据库同步（集成CVE、NVD等8个权威源）。根据Gartner 2023年报告，超过75%的企业已将SCA纳入其DevOps流程，但传统人工检测方式存在响应延迟（平均超过72小时）和误报率过高（达40%）的痛点。Red Hat提出的智能替换算法（SMART-REPL）通过分析项目规模（代码行数、模块数）和业务需求（合规等级、成本预算），可将许可证合规率从68%提升至93%。阅读详情

前言

过去的一年里，SolarWinds和Kaseya以及Apache log4j漏洞等黑客入侵事件让软件供应链风险得到了更多的关注，也给人们敲响了新的警钟：

无论是通过渗透软件交付管道，还是利用开源组件中现有的漏洞，攻击者都在利用供应链控制的漏洞来危害组织及其客户；安全漏洞威胁已然成为我们无法回避的问题。

开源软件数量呈指数增长，导致我们根本无法单纯通过人力对漏洞进行筛查；且庞大的开源数量群让库间关系越发复杂，我们很难察觉到漏洞的存在。

在快速发展的时代里，效率至上是大家默认的规则。为了尽快产出，研发人员必然会采用大量的开源组件和第三方库。

与此同时，开发者更多关注自身编码是否安全可行，却忽略了这些“外来者”的风险。显而易见的是，当第一个问题出现，后续影响都会接踵而来，从而引发多米诺骨牌效应，造成难以估量的经济损失。

层出不穷的软件安全事件也印证了这一点：黑客只需找到软件供应链中的一个漏洞就可以发起攻击，开发人员却要对整个软件供应链进行维护。一旦出现被攻击的情况，留给研发人员的时间便会被压缩。

我们必须对开源漏洞的审查完成更加自动化和高效化的要求。

为了解决开源应用威胁这一问题，SCA技术应运而生，这是目前对应用程序进行安全检测最有效的办法之一。

SCA简介

01. 什么是SCA

SCA（Software Composition Analysis）软件成分分析，通过检测软件许可证、依赖项以及代码库中的已知漏洞和潜在漏洞来分析开源组件，使 DevOps 能够管理其安全风险和许可证合规性。

简单来说，SCA是一项通过分析软件包含的一些信息和特征来实现对该软件的识别、管理、追踪的技术。

02.SCA发展历程

2002年前后出现了第一个开源手动扫描器。尽管该扫描器对提升组织代码库的可见性起到了一定的效果，但同时也会导致很高的误报率。这种错误需要人工干预来解决，与我们最初敏捷开发环境的需求相悖。

时间来到2011年，随着技术的进步，已经能够实时自动检测漏洞和许可问题。与此同时，SCA技术与软件开发工具(如存储库、构建工具、包管理器和CI服务器)集成在一起，极大程度上帮助开发人员掌握开源管理和安全性。

在随后的演进过程中，逐渐丰富了连续自动检测和安全漏洞优先级功能：当软件或者组件的已知漏洞较多时，通过自动识别最大风险的安全漏洞，组织机构可以首先解决优先事项。

直到今天，SCA拥有能够自动修复安全漏洞的技术，可以帮助开发人员确定漏洞所在的位置，为修复提供有关影响构建的可能性数据，从而根据漏洞检测、漏洞严重性、CVSS评分或发布新版本时触发的安全漏洞策略启动自动修复工作流，帮助研发人员不断修补开源组件，减少已知漏洞数量，从而帮助我们远离安全漏洞风险。

03. SCA工作原理

SCA 工具可检查包管理器、清单文件、源代码、二进制文件、容器映像等。

其中，已识别的开源被编译成物料清单（SBOM），然后将其与各种数据库进行比较。但大多数情况下，SCA 扫描程序是从 CI/CD 管道中的生成目录中读取的，有时也会位于开发人员桌面或暂存于服务器上。

SCA可以采用多种策略识别代码库中来自第三方产品的文件，例如一个从已知软件产品中的文件预先计算的哈希列表。当扫描程序运行时，它会遍历计算机软件中所有文件的哈希值，并将它们与其列表进行匹配。因为每个文件的哈希值都是唯一的，所以当哈希匹配时，程序便会知道检测片段中装载了哪些组件以及相关的组件信息。

此外，许多扫描程序可以解析源文件，可以方便定位囊括在自己的代码中的专有代码片段。

由于 SCA 扫描程序会更新其已知漏洞列表，即使代码保持不变，每次运行扫描程序时也可能得到不同的结果。这意味着上述过程是可持续发展的，哪怕在软件上线后的几年时间里，人们依然可以依据经常更新其已知漏洞列表去发现软件中的缺陷，极大便利了研发人员对已发布软件的维护。