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1.源代码审计工具之：SonarQube
2.5 款阿里常用代码检测工具，源码免费用！检测
3.代码测试方式和工具
4.boruta源代码中涉及到的源码二项分布假设检验
5.网页中观察超链接存与否最直接的方法是
6.梳理 | 代码克隆检测技术

源代码审计工具之：SonarQube

       SonarQube是一个开源的代码分析平台，用于持续分析和评估项目源代码的检测质量。它能检测出项目中的源码重复代码、潜在bug、检测冻品溯源码代码规范和安全性漏洞等问题，源码并通过web UI展示结果。检测

       1. Sonar简介

       1.1 SonarQube是源码什么？

       1. 代码质量和安全扫描和分析平台。

       2. 多维度分析代码：代码量、检测安全隐患、源码编写规范隐患、检测重复度、源码复杂度、检测代码增量、源码测试覆盖率等。

       3. 支持+编程语言的代码扫描和分析，包括Java、Python、C#、JavaScript、Go、C++等。

       4. 涵盖了编程语言的静态扫描规则：代码编写规范和安全规范。

       5. 能够与代码编辑器、CI/CD平台完美集成。

       6. 能够与SCM集成，可以直接在平台上看到代码问题是由哪位开发人员提交。

       7. 帮助程序猿写出更干净、更安全的代码。

       静态扫描主要针对开发人员编写的源代码。

       通过定义好的代码质量和安全规则，对开发人员编写的盈利app源码代码进行扫描和分析。

       将分析的结果多维护的呈现出来，以方便开发人员进行代码的优化和规范编写。

       1.2 SonarQube的各个功能：

       1.2.1 代码可靠性

       1. BUG检测

       2. 设置需要的代码标准

       3. 代码异味

       4. 代码安全性

       5. 对于开发的各个路径进行检测

       1.2.2 软件安全性

       1. Security Hotspots: 代码存在安全问题的部分

       2. Vulnerabilities: 代码是否存在漏洞

       1.3 SonarQube如何工作？

       Sonar静态代码扫描由两部分组成：SonarQube平台和sonar-scanner扫描器。

       SonarQube: web界面管理平台。

       1）展示所有的项目代码的质量数据。

       2）配置质量规则、管理项目、配置通知、配置SCM等。

       SonarScanner: 代码扫描工具。

       专门用来扫描和分析项目代码。支持+语言。

       代码扫描和分析完成之后，会将扫描结果存储到数据库当中，在SonarQube平台可以看到扫描数据。

       SonarQube和sonarScanner之间的关系：

       2 检测

       Sonar是一个用于代码质量管理的开源平台，用于管理源代码的质量，可以从七个维度检测代码质量。通过插件形式，可以支持包括Java、C#、C/C++、PL/SQL、Cobol、JavaScript、Groovy等等二十几种编程语言的代码质量管理与检测。

       2.1 Rules提示

       2.1.1 Rule界面

       2.1.2 Rule正确实例提示

       2.2 糟糕的复杂度分布

       文件、类、方法等，如果复杂度过高将难以改变，这会使得开发人员难以理解它们，且如果没有自动化的海龟模型 源码单元测试，对于程序中的任何组件的改变都将可能导致需要全面的回归测试。

       2.3 重复

       显然程序中包含大量复制粘贴的代码是质量低下的，Sonar可以展示源码中重复严重的地方。

       2.4 缺乏单元测试

       Sonar可以很方便地统计并展示单元测试覆盖率。

       2.5 没有代码标准

       Sonar可以通过PMD、CheckStyle、Findbugs等等代码规则检测工具规范代码编写。

       2.6 没有足够的或者过多的注释

       没有注释将使代码可读性变差，特别是当不可避免地出现人员变动时，程序的可读性将大幅下降，而过多的注释又会使得开发人员将精力过多地花费在阅读注释上，亦违背初衷。

       2.7 潜在的bug

       Sonar可以通过PMD、CheckStyle、Findbugs等等代码规则检测工具检测出潜在的bug。

       2.8 糟糕的设计（原文Spaghetti Design，意大利面式设计）

       通过Sonar可以找出循环，展示包与包、类与类之间的相互依赖关系，可以检测自定义的架构规则；通过Sonar可以管理第三方的jar包，可以利用LCOM4检测单个任务规则的应用情况，检测耦合。

       3. Sonar组成

       4. Sonar集成过程

       开发人员在他们的IDE中使用SonarLint运行分析本地代码。

       开发人员将他们的代码提交到代码管理平台中（SVN、GIT等），

       持续集成工具自动触发构建，调用SonarScanner对项目代码进行扫描分析，

       分析报告发送到SonarQube Server中进行加工，

       SonarQube Server加工并且保存分析报告到SonarQube Database中，通过UI显示分析报告。

5 款阿里常用代码检测工具，免费用！拍大白源码

       阿里提供了五款实用的代码检测工具，旨在提升代码质量和安全性，助力团队高效协作。这些工具在日常研发中发挥着关键作用，它们的集成在云效 Codeup 平台上，只需几步即可免费体验。

       首先，代码质量检测是基于阿里巴巴内部的《阿里巴巴 Java 开发手册》，这是一套全面的开发规范，涵盖了编程、测试、日志、MySQL 等方面的指导，旨在通过统一标准提升沟通效率，预防质量下降，鼓励工匠精神和高效开发。检测工具通过 IDE 插件和代码评审集成，深度融入开发流程，云效 Codeup 内置的规约检测能力，有助于快速发现并修复潜在问题。

       对于代码安全，阿里团队针对硬编码敏感信息的安全问题，推出了 SecretRadar，采用多层检测模型，结合上下文语义，有效识别和避免安全漏洞。同时，源伞检测引擎源码漏洞检测功能，利用形式化验证技术，可以发现长期存在的复杂漏洞，提升软件安全水平。

       这些工具的uct算法源码应用广泛，包括代码提交时的全量问题检查，代码评审中的自动化审查，以及代码度量分析，帮助开发者及时发现问题并进行优化。通过将代码检测融入DevOps流程，降低了人工成本，提高了代码质量与安全。

       参加云效的1 分钟代码自动捉虫活动，不仅可以体验这些工具，还有机会赢取奖品，是提升团队代码质量与安全的便捷途径。立即参与，让代码质量与安全升级变得更简单，同时享受阿里云提供的优质服务和活动优惠。

代码测试方式和工具

       代码测试方式和工具有哪些？

       代码测试方式主要分为手动审查和工具扫描。手动审查是指开发者逐行阅读和检查代码，寻找可能的问题，比如代码风格错误、未使用的变量、潜在的安全漏洞等。工具扫描则使用自动化工具对代码进行快速、大规模的检查，这些工具能够识别出常见的编程错误、模式匹配问题以及不符合编码规范的地方。

       静态分析工具是代码测试的重要工具，例如 SonarQube、PMD、FindBugs、ESLint、JSHint 等。它们可以分析源代码，生成详细的报告指出潜在问题。代码覆盖率工具如 JaCoCo、Cobertura 等，确保代码覆盖所有预期的功能和边缘情况，帮助查找未测试部分的缺陷。

       静态类型检查器如 TypeScript、Java 的 Type Checking 等，帮助发现类型错误。安全审计工具如 OWASP ZAP、Sonatype Nexus 等，专门针对安全问题，检测敏感信息泄露、SQL 注入等风险。

       持续集成/持续部署(CI/CD)中的自动化测试，在构建流程中集成代码审计，确保每次提交都经过严格的代码质量检查。代码异味检测工具能检测不良设计习惯或编码风格问题。

       动态代码分析（Dynamic Code Analysis, DCA）与静态代码分析（SCA）不同，DCA 工具在代码执行时监测其行为，以识别运行时的安全问题，例如运行时的内存泄漏、缓冲区溢出等。

       利用开源工具，如 Semgrep，可以获取针对多种编程语言的规则集合。对于自动化代码审计工具，它们通常具备管理误报（False Positives）和漏报（False Negatives）的机制，以提高审计的准确性。

boruta源代码中涉及到的二项分布假设检验

       假设检验是概率统计学中的基础，它基于小概率事件反证法思想，用于验证样本数据对总体假设是否可信。如果观察到的样本特征与原假设大相径庭，这促使我们怀疑原假设的真实性，并可能拒绝之。

       在Boruta算法中，特征保留与否通过0-1编码反映。为了探究最终特征选择是纯随机性影响结果，自然想到应用二项分布假设检验。算法内部在每轮迭代时执行此检验，以确认选择结果并非纯粹基于偶然性。

       通过引入Bonferroni校正，Boruta算法对每次假设检验应用更加严格的显著性水平，确保在多轮检验中不因偶然性导致误判。原假设显著性水平为0.时，次检验要求显著性为0./=0.，这在一定程度上过于苛刻，易导致弱关联性特征被错误删除。

       Boruta通过调整假设检验的显著性水平，引入了更灵活的FDR（False Discovery Rate）方法。其中，FDR的计算使用Bonferroni Holm修正法（BH检验），以确保检测的差异性不被随机性误判。举例来说，若总共有6次检验结果需要校正，按照α=0.，第四次检验的P值小于α*k/m（其中k=4，m=6）条件，表明排名第一至第四的检验结果为显著差异。

       Boruta的源代码简单明了，通过计算累计分布函数（CDF）以评估特征重要性的分布情况。特征选择的过程既包含单轮迭代内的概率分析，也涉及多次迭代的校正策略。最终，通过比较C值与设定的显著性阈值alpha（默认0.），来决定是否接受或拒绝特征。

       Boruta算法中的二项分布假设检验及其后续的校正方法，共同作用于确保特征选择过程的可靠性与严谨性。理解此流程的完整步骤需要对二项分布假设检验以及FDR的计算逻辑有深入的掌握，源代码提供了直观的操作指南，辅助用户高效实现这一复杂而关键的任务。

网页中观察超链接存与否最直接的方法是

       查看网页的HTML源代码

       在网页中，超链接通常使用HTML元素中的“”标签来表示。因此，要判断一个网页中是否存在超链接，最直接的方法就是查看该网页的HTML源代码。所有现代的网络浏览器都提供了查看页面源代码的功能，这通常可以通过右键点击页面并选择“查看页面源代码”或类似的选项来实现。

       例如，在Google Chrome浏览器中，你可以通过以下步骤查看页面的源代码：

       1. 打开你想要检查的网页。

       2. 右键点击页面上的任何位置，然后从弹出的菜单中选择“检查”或“检查元素”。

       3. 这将打开开发者工具，其中包含了页面的HTML源代码。你可以在这里搜索“”标签来查找超链接。

       除了手动检查HTML源代码外，你还可以使用各种开发者工具来自动检测超链接。例如，在Chrome的开发者工具中，你可以使用“元素选择器”功能来高亮显示页面上的所有超链接。

       此外，对于更复杂的分析，你还可以使用编程语言（如Python）和相关的网络爬虫库（如BeautifulSoup）来自动提取和分析网页中的超链接。这种方法不仅可以检测超链接的存在，还可以提供关于这些链接的更多详细信息，如它们的URL、锚文本等。

       总之，通过查看网页的HTML源代码或使用开发者工具和编程技术，你可以很容易地判断一个网页中是否存在超链接，并获取有关这些链接的更多信息。

梳理 | 代码克隆检测技术

       代码克隆（Code clone），是软件开发中常见的现象，指代码库中两个及以上相同的或相似源代码片段。它能够提高效率，但可能引入外部漏洞。本文整理了代码克隆检测技术的基本概念、类型、检测流程、算法分类、历史趋势、基准测试和开源工具。

       代码克隆主要分为句法克隆和语义克隆两大类，又可细分为四小类。句法克隆指文本相似的代码片段，而语义克隆指功能相似的代码片段。目前，学术界对前三类的检测已相对成熟，特别是针对Java和C++等语言的检测。然而，第四类语义克隆的检测准确率仍不高，未达到工业应用标准。

       代码克隆检测通常分三步进行：首先识别可能的代码片段；其次，评估片段之间的相似性；最后，确定是否属于克隆。目前，代码克隆检测主要分为五大类思想：文本级、标记级、句法级、语义级和学习级。

       在历史趋势方面，代码克隆检测的最早和开创性工作始于世纪年代初。近年来，随着机器学习方法的兴起，该领域的研究呈现出新的活力。除了工具本身，代码克隆检测的基准测试和有效性测试也得到了发展。其中，Bellon’s benchmark和BigCloneBench等基准测试对工具性能评估具有重要价值。

       目前，已有多款学术成果开源，供开发者和研究者使用。这些开源工具不仅能够帮助提高代码质量，还促进了代码克隆检测技术的研究和应用。

       综上所述，代码克隆检测技术在理论研究和实践应用中都发挥着重要作用。随着技术的不断进步，未来该领域有望取得更多突破，为软件开发提供更加高效、安全的解决方案。