静态代码扫描概述
静态代码扫描是一种在不运行代码的情况下对代码进行分析和检查的技术，旨在发现潜在的错误、安全漏洞、不符合编码规范等问题。以下是关于静态代码扫描的解析：
基本概念
-
定义：静态代码扫描是在不执行代码的情况下，通过分析源代码、字节码或二进制文件来检测潜在错误和安全漏洞的技术。
-
与动态分析的区别：动态分析需要在真实或模拟环境中执行程序，主要用于性能测试、功能测试、内存泄漏测试等；而静态分析不运行代码，只是通过对代码的静态扫描进行分析。
工作原理
-
代码扫描：使用专门的工具（如linters、分析器和编译器）对代码库进行扫描，查找潜在错误、漏洞或不符合编码标准的情况。
-
规则匹配：工具基于预定义的规则集和算法对代码进行评估，识别出不符合规则的代码片段。
-
分析方法：
-
基于模式匹配的算法：通过定义一系列规则或模式，对代码进行匹配和识别，能够快速发现代码中的常见问题。
-
基于语法分析的算法：利用编程语言的语法规则和词法分析来理解和检查代码的结构，可以检测代码中的语法错误、未声明的变量使用等问题。
-
基于数据流分析的算法：对控制流图进行遍历，记录变量的初始化点和引用点，保存切片相关数据信息。
-
常见技术
-
词法分析：从左至右一个字符一个字符的读入源程序，将源代码转换为等价的符号流，生成相关符号列表。
-
语法分析：判断源程序结构上是否正确，通过使用上下文无关语法将相关符号整理为语法树。
-
抽象语法树分析：将程序组织成树形结构，树中相关节点代表了程序中的相关代码。
-
控制流分析：生成有向控制流图，用节点表示基本代码块，节点间的有向边代表控制流路径。
-
数据流分析：对控制流图进行遍历，记录变量的初始化点和引用点。
-
污点分析：基于数据流图判断源代码中哪些变量可能受到攻击，是验证程序输入、识别代码表达缺陷的关键。
优势
-
早期发现问题：在软件开发生命周期的早期阶段发现潜在问题，节省修复成本，缩短产品上市时间。
-
提高代码质量：帮助开发人员遵循编程规范和最佳实践，提高代码的可读性和可维护性。
-
提高开发效率：显著加快问题检测速度，减少手动代码审查中的人为错误。
-
确保安全：能够识别安全漏洞，如SQL注入、XSS攻击、缓冲区溢出等。
应用场景
-
软件开发：在编码阶段提前发现并修复问题，提高代码质量。
-
代码审查：作为自动化工具辅助人工代码审查，提高审查效率。
-
安全审查：检测代码中的安全漏洞，保障软件安全性。
工具示例
-
CoBOT SAST：库博静态代码分析工具是国内具有自主知识产权的静态代码分析工具，国内第一个通过CWE认证产品，是由北京大学联合北京北大软件工程股份有限公司研发的一款源代码检测工具，是应用多种国际先进代码分析、深度学习技术研发的源代码检测系统，将源代码检测融入企业的研发流程，实现了源代码编码规则检测、运行时缺陷检测、安全漏洞检测、度量统计、克隆检测、逆向架构图自动生成，并提供了检测器自主研发接口等功能，帮助组织快速构建源代码安全自主检测体系和能力。
-
Fortify Static Code Analyzer（SCA）：一款强大的静态分析工具，能够自动扫描代码，生成详细的漏洞报告，并提供修复建议。
-
SMART TS XL：一款动态的静态代码分析工具，采用复杂的算法来分析代码语法、结构和语义，识别潜在的错误和编码效率低下的问题。
-
Helix QAC 02：一个先进的静态分析工具，专门针对嵌入式软件和系统级应用进行了优化，提供大量的行业标准和自定义规则。
选择合适工具的要点
-
支持的语言：确保工具支持项目所使用的编程语言。
-
规则集的丰富程度：工具应提供全面的规则集，以覆盖各种潜在问题。
-
误报率：选择误报率低的工具，以减少开发人员在确认误报上浪费的时间。
-
集成能力：工具应能够与开发工具和持续集成环境轻松集成。
-
报告功能：工具应能够生成详尽的分析报告，方便问题跟踪和统计。