数字时代的软件开发普遍遵循敏捷实践，发布和部署周期都很短，开发团队非常依赖开源来加速创新迭代速度。因此，对团队项目中包含的每个开源组件进行跟踪非常重要，可以避免法律风险，保持强大的安全态势。
在DevSecOps环境中，SCA可以明确开源组件的可见性，帮助企业精准把控开源组件风险，避免软件带病上线。近年来，SCA逐渐成为企业软件治理的“必备神器”，强大能力的背后离不开关键技术的支撑，开源网安在为上百家客户服务的实践中认为，软件成分分析技术、组件多链路依赖分析技术、二进制分析、漏洞级代码溯源分析、函数级漏洞可达性定位检测等几大技术是决定SCA检测能力的关键，本期我们将对这些关键技术进行深入解析。
基于包管理器的SCA分析技术
基于源码溯源的SCA分析技术
多链路组件依赖分析技术
制品二进制成分分析技术
对被检测的二进制制品文件进行递归提取内容，通过文件格式识别引擎识别格式，对不同格式的文件分别调用特征提取引擎，提取二进制制品文件的特征信息。使用特征匹配算法，通过图相似、函数相似、语义相似等算法与开源组件特征库进行匹配运算，确定引入的开源组件名称和版本，结合开源知识库的数据支持，获取开源组件的许可和漏洞风险信息，提取二进制特征的同时找出制品中的敏感信息，生成敏感信息清单，有效发现软件中潜藏的薄弱点。
安全漏洞可达性分析技术
随着数字化的深入，更多未知风险也将推动SCA的应用范围变广、检测能力增强以及更加智能化。因此，企业在选择SCA工具时，需要通过关键技术了解其检测能力与发展潜力，匹配自身安全需求，建立最佳开源治理体系，保障数字化建设的安全发展。
原文始发于微信公众号（安全牛）：软件成分分析SCA关键技术解析
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