软件成分分析技术介绍

软件成分分析技术介绍

1.关于软件成分分析

SCA,Software Composition Analysis,软件成本分析是一种对二进制软件的组成部分进行识别、分析和追踪的技术。在开源软件日益盛行的今天,开源安全威胁成为企业组织无法回避的话题,与此同时,应用交付规模和频率的正在快速增长,软件成分分析对于安全合规风险管控和安全态势感知都是必不可少的能力。

2.基本原理

SCA 的目标是第三方基础组件/可执行程序/源代码等类型的以二进制形式存储的文件,包括但不限于源代码片段或 Package,可执行的二进制组件/程序,基础 lib,tar/tgz 压缩文件,镜像/镜像层,广义的软件构建过程等等。因此,所有以二进制形式存储的文件皆可以是其分析目标。

SCA 的方法不局限于具体的软件开发语言技术栈,即不关注是 Java、Python、C/C++、Golang 或者是 Node,还是 Docker(OCI)Image ,或者是广义的构建过程,而是从文件层面关注目标的各组成文件本身,以及文件与文件之间的关联关系以及彼此组合成目标的过程细节。简而言之,SCA 是一种跨开发语言的二进制文件分析技术。

软件成分分析分为两种模式,静态和动态。静态模式是使用工具对目标二进制文件进行解压,识别和分析各个部分的关系;动态模式则是依赖于活动过程,在活动执行的同时收集必要的活动元数据信息,通过数据的方式对目标组件各个部分之间的关系进行标定。动态模式主要针对组件缺乏自描述信息的场景,如 tgz 文件,而静态模式比较适合有自描述信息的文件,如 docker image。

在这里插入图片描述

3.用户场景

3.1 软件版本收敛治理

当某个软件作为镜像交付的一部分发布到线

### 软件成分分析的定义 软件成分分析(Software Composition Analysis,简称 SCA)是一种用于识别和分析软件项目中使用的第三方组件、库和框架的技术。该技术主要用于检测软件中使用的开源和商业组件的版本、依赖关系、已知漏洞以及许可协议合规性。随着现代软件开发大量依赖开源组件,SCA 已成为保障软件供应链安全的重要手段[^1]。 ### 软件成分分析的原理 SCA 工具通常通过扫描源代码、构建配置文件(如 `pom.xml`、`package.json`)或二进制文件,识别出项目中使用的具体组件及其版本信息。随后,这些信息会被与漏洞数据库(如 NVD、GitHub Security Advisory)进行比对,以发现是否存在已知的安全漏洞或许可证风险。SCA 还可以跟踪组件间的依赖关系,识别间接依赖中的潜在问题[^2]。 部分 SCA 工具采用基于签名的检测方式,通过比对已知组件的哈希值或元数据来确认其身份;另一些则采用基于代码相似性的分析方法,识别代码片段是否与已知组件匹配。 ### 软件成分分析软件开发中的应用 在软件开发过程中,SCA 被广泛集成到 CI/CD 流程中,用于在构建阶段自动检测依赖项中的安全问题和许可证合规性。开发团队可以在代码提交或构建阶段就获得组件安全状态的反馈,从而在问题进入生产环境之前进行修复。SCA 有助于提高代码质量,降低因第三方组件引入的安全风险[^3]。 此外,SCA 也常用于软件物料清单(Software Bill of Materials, SBOM)的生成,帮助企业清晰了解其软件产品中所包含的所有组件,满足监管合规要求。 ### 软件成分分析软件安全中的作用 SCA 在软件安全领域发挥着关键作用,特别是在漏洞管理方面。通过持续监控组件的安全状态,组织可以及时发现并修复已知漏洞,防止攻击者利用这些漏洞发起攻击。例如,Log4j 漏洞(CVE-2021-44228)爆发后,SCA 工具帮助大量企业快速识别受影响的系统并进行修复。 SCA 还能识别软件中的过时组件,提示开发者升级到更安全的版本。同时,它还可以检测开源许可证的合规性,防止因违反开源协议而引发的法律风险。 ### 示例代码 以下是一个使用开源 SCA 工具 `Dependency-Check` 的示例命令,用于检测项目中的已知漏洞: ```bash dependency-check.sh --project myapp --scan ./lib ``` 该命令将扫描 `./lib` 目录下的所有依赖库,并生成一份包含已知漏洞和组件信息的报告。 ###
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