1.AUTOGEN | 上手与源码分析
2.代码分析神器：understand、源码bouml
3.库博软件源代码静态分析工具（英文简称CoBOT SAST）介绍
4.当前市面上的分析代码审计工具哪个比较好?
5.数据分析最常用的 16 款开源工具
6.四款源代码扫描工具

AUTOGEN | 上手与源码分析

       AUTOGEN是一个开源平台，主要功能是平台创建和管理自动化对话代理(agent)。这些代理能执行多种任务，源码包括回答问题、分析执行函数，平台p26源码甚至与其它代理进行交互。源码本文将介绍AUTOGEN中的分析关键组件，即Conversation Agent，平台并简单分析其多代理功能的源码源码实现。

       根据官网文档和参考代码，分析AUTOGEN利用OpenAI提供的平台服务来访问语言模型(Logic Unit)。任何部署了OpenAI兼容API的源码语言模型都可以无缝集成到AUTOGEN中。利用OpenAI的分析Tool功能，AUTOGEN能够调用函数，平台而不是使用自定义提示来引导逻辑模型选择工具。在请求体中提供候选函数信息，OpenAI API将从中选择最有可能满足用户需求的函数。每个agent都可使用send和receive方法与其他agent进行通信。

       在Autogen中，每个agent由Abilities & Prior Knowledge、Action & Stimuli、Goals/Preference、Past Experience等部分组成。语言模型(逻辑单元)通过调用OpenAI服务来实现，利用OpenAI提供的Tool功能调用函数。每个agent都维护自己的历史记录，以List[Message]的形式保存，包含对话信息和执行函数的结果等。

       Conversable Agent是Autogen的基本智能体类型，其他如AssistantAgent或UserProxyAgent都是基于此实现。在初始化时，通过配置列表来初始化OpenAI对象。generate_reply是核心功能，根据接收到的消息和配置，通过注册的处理函数和回复生成函数产生回复。此过程包括消息预处理、历史消息整理和回复生成。通过定制化钩子处理特定逻辑，考虑到调用工具、对话、参考历史经验等功能，generate_reply的大致运行流程如下：首先处理最后接收的消息，然后整理所有消息进行回复生成。

       Autogen将多种不同功能的agent整合到Conversable Agent中。generate_reply时，会根据消息判断是否需要终止对话或人工介入。回复逻辑包括关联或不关联函数的情况。通过代码执行器，代理安全执行GPT生成的小数计算源码代码，AutoGPT自带了Docker、Jupyter和本地三种代码执行器。多Agent对话通过initiate_chat函数启动，使用send和receive函数确保信息正确传递。这种设计允许灵活组合多个ConversableAgent，实现自定义的Agent系统。

       Autogen还提供GroupChat功能，允许多个Agent进行自由讨论或固定流程的工作流。开源社区的autogen.agentchat.contrib部分提供了许多自动化对话系统的贡献。此外，官方notebook中讨论了Agent优化器，允许自定义输出，将对话信息输出到前端UI界面。

       总之，Autogen作为Agent搭建工具，提供了基础功能，允许创建和管理自动化对话代理。其设计将执行工具与逻辑模型整合，简化了多代理对话和多功能任务的实现。通过源码分析，可以看到其灵活的架构和丰富的功能实现，为开发者提供了构建复杂对话系统的基础。

代码分析神器：understand、bouml

       在工程源码分析中，面对复杂的函数调用关系，特别是开源项目如Linux、Android源码或第三方库时，自行梳理难度较大。这时，借助代码分析工具能提供极大帮助。以下介绍两款工具：understand和bouml。

       bouml是一款面向对象语言分析工具，支持C++、Java、IDL、PHP、Python、MySQL等。在4.版本之前提供免费版，但可能存在一些bug，例如误删调用关系后无法恢复。对于专业使用，建议购买正版。bouml主要用于分析类继承与函数调用关系。

       understand软件虽无免费版本，但CSDN上能找到注册机下载。支持多种编程语言，包括C、C++、文档源码笔记C#、Ada、Java、Fortran、Delphi、Jovial等，尤其适合嵌入式工程师。了解其功能后，网上能找到大量使用教程。

       bouml利用UML生成调用关系图，提供时序图等可视化展示，有助于理解函数生命周期。除此之外，市场上还有更多付费UML工具，功能更加强大。

       understand则提供了详细的代码分析功能，通过官网scitools.com可了解更多信息。在源码分析过程中，运用understand和bouml可大幅提升效率与准确性。

库博软件源代码静态分析工具（英文简称CoBOT SAST）介绍

       库博软件源代码静态分析工具（CoBOT SAST）在软件开发和质量保障中扮演着关键角色。与动态测试和传统手段相比，静态分析能更系统高效地剖析代码结构，通过白盒分析方式，显著减少漏报风险。研究表明，早期发现和修复缺陷成本远低于后期，因此，越来越多的企业采用CoBOT SAST进行源代码检测，确保符合IEC、DO-B/C等工业和安全标准。

       CoBOT SAST集成了多种国际先进技术和深度学习，针对多种主流编程语言提供全面的缺陷检测，包括边界条件漏洞、SQL注入等类问题。它与Git、SVN等源代码管理系统无缝对接，并支持缺陷管理与持续集成工具，实现了编码规则检查、安全漏洞检测等功能。此外，工具还支持自定义开发接口，允许用户针对特定行业或内部编码标准进行定制，弥补了市场上的普遍不足。

       该工具的优势在于其精确的缺陷检测能力，兼容多种国际和国内标准，无需搭建完整运行环境，能在片段代码中直接分析。国内研发，自主可控，视频源码交易且提供SDK接口和可视化视图，支持国产化环境，服务响应迅速，定制灵活。总体来看，CoBOT SAST作为一款全面且适应性强的源代码静态分析工具，能显著提升软件开发过程中的质量和安全性。

当前市面上的代码审计工具哪个比较好?

       1. 第一类：Seay源代码审计系统

        这是一款基于C#语言开发的PHP代码安全性审计系统，主要运行于Windows平台。它能发现SQL注入、代码执行、命令执行等多种漏洞，覆盖了常见的PHP安全问题。该软件提供了一键审计、代码调试、函数定位等功能，并支持插件扩展和自定义规则配置。此外，它还具备代码高亮、编码调试转换以及数据库执行监控等强大功能。

       2. 第二类：Fortify SCA

        Fortify SCA是惠普研发的商业软件产品，专注于源代码的白盒安全审计。作为一款收费软件，它提供了跨平台的Windows、Linux、Unix以及Mac版本。该工具通过内置的五大主要分析引擎对应用软件的源代码进行静态分析。

       3. 第三类：RIPS

        RIPS是一款基于PHP的开源代码安全审计工具，由国外安全研究员开发。尽管程序体积小巧（仅有KB），但它能调用PHP内置解析器接口token_get_all，并使用Parser进行语法分析，实现跨文件的变量及函数追踪。RIPS在扫描结果中直观地展示漏洞形成过程及变量传递，具有较低的误报率。它能发现SQL注入、XSS跨站、文件包含等多种漏洞，并提供多种样式的代码高亮显示。

数据分析最常用的 款开源工具

       随着企业数据量的急剧增长，实时数据分析变得愈发重要。为了应对这一需求，开源BI工具成为数据处理的热门选择。以下是款常用于数据分析的开源工具，它们在提升数据处理效率、简化分析流程方面发挥着关键作用。

       1. **BIRT**：BIRT 是一款强大的开源 BI 软件，专注于数据可视化与报表生成。其集成的源码视频大全组件能够嵌入 Web 应用，提供可视化报表设计与图表引擎，广受用户青睐。

       2. **Clicdata**：Clicdata 提供的 ClicData Personal 版本适合个人用户，具备1 GB数据存储与无限仪表板。高级版本支持大量数据连接、自动数据更新与多用户共享。

       3. **ELK Stack**：ELK Stack 作为日志分析平台，集成机器学习技术，用于实时数据流可视化。Logz.io 提供的云服务基于 ELK Stack，为商业应用提供 AI 驱动的日志分析。

       4. **Helical Insight**：Helical Insight 提供了丰富的 BI 功能，包括电子邮件调度、可视化、导出与多租户管理。用户可以借助 API 添加自定义功能，享受类似于 Google 界面的查询体验。

       5. **Jedox**：Jedox 在台式机与移动设备上提供强大计划与报告功能，旨在通过实时建模解决 Excel 管理难题。云与本地高级版提供试用期。

       6. **Jasper Reports Server**：该工具嵌入 Web 或移动应用，提供报告与分析功能，并作为信息存储库，支持实时或计划交付。还集成管理付费 BI 报告与分析平台。

       7. **KNIME**：KNIME 是一个用于数据分析的开源平台，包含1,多个模块与工具，支持多种算法与示例分析。适合数据分析师与 BI 高管使用。

       8. **Pentaho**：Pentaho 的报表平台允许用户创建多种格式的报告，包括 PDF、Excel、HTML 等，提供数据可视化，使信息更容易理解。

       9. **Microsoft Power BI**：Power BI 的免费版本提供1 GB数据容量与每日数据更新功能，其仪表板能提供来自多个平台的深入见解，包括 Salesforce、Google Analytics 等。

       . **Rapidminer**：Rapidminer 提供完整的分析模块构建环境，支持数据准备、建模与部署。社区支持活跃，提供免费套餐与高级版。

       . **ReportServer**：该软件集成 BI 报表引擎，提供单个用户界面，便于分析明确目标。社区免费版与企业版提供不同功能与支持。

       . **Seal Report**：Seal Report 是一个开源代码框架，支持基于数据库信息生成报告与仪表板。提供数据透视表、动态 SQL 源等功能。

       . **SpagoBI**：SpagoBI 是一个开源商业智能套件，包含报告、图表与数据挖掘工具，由开放源代码能力中心开发。

       . **SQL Power Wabit**：SQL Power Wabit 提供单一框架支持临时查询与 OLAP 分析，几乎可在任何数据库平台上使用。拖放界面支持实时仪表板创建。

       . **Tableau Public**：Tableau Public 允许用户创建交互式图表与实时仪表板，并分享到互联网。支持在各种设备上自定义显示，连接 Google 表格，自动更新数据。

       . **Zoho Reports**：Zoho Reports 作为 BI 平台，连接几乎所有数据源，生成可视化报告与仪表板。内置分析引擎处理大规模数据，返回实时见解。免费版支持两个用户。

       这些工具不仅在功能上满足了数据处理的多样需求，也在成本上为用户提供了显著优势，成为数据分析领域不可或缺的利器。

四款源代码扫描工具

       在软件开发的世界里，找到并修复源代码中的隐患是保障产品质量和安全的关键。今天，我们将深入探讨四款备受信赖的源代码扫描工具，它们分别是Veracode、Fortify SCA、Checkmarx以及端玛DMSCA，它们各自凭借独特的特性在行业中脱颖而出。

Veracode，全球广泛采用的静态代码分析工具，以其3D可视化安全漏洞攻击路径而闻名，帮助开发者快速定位和分析漏洞，显著提升软件安全防护能力。

Fortify SCA，专注于静态代码分析的强大工具，支持多种编程语言和主流框架，可以根据项目需求进行定制化，确保代码质量与企业标准同步。

Checkmarx，以其全面的扫描管理能力著称，服务独立，无论是团队协作，还是自动化任务和云服务，都能无缝对接，降低使用成本，不影响开发进度。

       端玛DMSCA，作为企业级的解决方案，不仅操作系统和编译器独立，还提供低误报、高准确度的扫描，误报率几乎为零，节省了大量的审计时间和成本。它还能够深入业务逻辑和架构，动态查找潜在风险。

       这些工具已被众多行业巨头，如银行、保险等头部企业所信赖，它们的推荐使用，是对高质量代码保障的有力支持。通过定制化的平台，它们不仅能推荐最佳修复位置，还能帮助企业建立和执行定制化的安全策略。

       在追求卓越的软件开发旅程中，选择一款适合的源代码扫描工具至关重要。无论你是初创团队，还是大型企业，都能在这些工具中找到适合你的那一款。想了解更多详细信息，不妨访问端玛安全或代码审计网的官方网站，那里有更全面的介绍和案例分析。

SonarQube和Fortify的区别对比

       在寻找可靠的源代码扫描工具时，SonarQube和Fortify经常被提及。作为这两个产品的中国核心合作伙伴，苏州华克斯信息科技有限公司在此为您揭示它们之间的区别。

       SonarQube是一个全面的代码质量分析平台，其核心在于提升代码质量，它能检测出项目中的漏洞和逻辑问题，支持多语言的插件。其价值主要体现在对代码的深度分析和管理上，包括可靠性、安全性、可维护性等七个维度。

       相比之下，Fortify SCA是一款专门针对软件源代码安全的静态分析工具。它通过五大核心分析引擎来检测漏洞，并与内置的安全规则集进行匹配，突出安全问题。在测试用例WebGoat的对比中，Fortify在安全级别上显示出更强的扫描能力，发现条Critical和High级别的漏洞。

       SonarQube则更侧重于代码质量问题，如重复代码、复杂度等，扫描出条阻断和严重级别漏洞，以及2K+条软件质量问题。然而，当涉及到深度安全漏洞，如跨文件处理和数据处理逻辑时，SonarQube的分析能力相较于Fortify有所不足，特别是对于复杂的污点传播问题。

       总的来说，如果主要关注代码质量和一般性漏洞，SonarQube是个不错的选择。而如果你特别关注软件安全，尤其是高级别的安全漏洞，那么Fortify SCA可能是更为精准的工具。两者各有侧重，用户应根据项目需求进行选择。

Sonarqube代码质量管理工具搭建

       SonarQube是一款专注于持续分析和评估项目源代码质量的平台，它具备代码质量检查、安全漏洞扫描以及代码规范验证等功能，旨在辅助开发者编写更加清晰和安全的高质量代码。

       以下是关于SonarQube搭建和Jenkins集成的简要说明：

       1. SonarQube搭建

       在搭建SonarQube时，可以选择社区版本，但请注意社区版本不支持多分支功能，因此需要安装第三方分支插件sonarqube-community-branch-plugin。

       1.1 环境准备

       由于SonarQube依赖ES，因此需要确保ES的vm.max_map_count大于，并且进程打开文件数量要足够。

       通过修改/etc/sysctl.conf文件来调整vm.max_map_count值，同时修改/etc/security/limits.conf文件以增加相应的配置。

       1.2 SonarQube安装

       下载并解压SonarQube，然后修改conf/sonar.conf文件，通过环境变量设置Java执行路径。

       1.3 安装分支插件

       下载并选择1..0版本，将下载的jar文件复制到SonarQube安装目录下的extensions/plugins中，并在conf/sonar.conf中添加相应配置。

       1.4 启动SonarQube

       启动正常后，在http://hostip:访问，登录默认账号/密码为admin/admin，第一次登录需修改密码。

       2. Jenkins集成

       将SonarQube集成到Jenkins中，包括安装SonarQube插件，并在构建配置中设置分析步骤。

       3. 踩坑总结

       1. ES环境检测问题

       2. Sonar分支插件安装版本匹配问题

       3. 分支插件启动后需添加执行参数sonar.branch.name，否则会报错

       4. Node.js版本要求，Java版本要求，在Jenkins流水线中可以通过tool选择当前工具版本

       5. 代码排除格式

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质量。它能检测出项目中的重复代码、潜在bug、代码规范和安全性漏洞等问题，并通过web UI展示结果。

       1. Sonar简介

       1.1 SonarQube是什么？

       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、安全隐患、编写规范隐患、重复度、复杂度、代码增量、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。