1.四款源代码扫描工具
2.代码统计分析工具（SourceCounter）- 开发工作量估算、码分测试用例、析工缺陷预测工具
3.软件度量工具有哪些
4.巨硬Application Inspector初体验On Mac
5.Obfuscator-llvm源码分析
6.源代码审计工具之：SonarQube

四款源代码扫描工具

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

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

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，通达信三价线源码如银行、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。

代码统计分析工具（SourceCounter）- 开发工作量估算、测试用例、缺陷预测工具

       代码统计分析工具概览

       代码统计分析工具是一款强大的开发辅助软件，专为代码统计、工作量估算和缺陷预测设计。最新版本的4.0更新了界面至wxWidgets 3.1.4，修复了编译错误并优化了图标。以下是工具的核心功能和使用指南。

       功能概览

       支持多种源代码格式，如C++、VB.Net等，全面统计代码行数、注释、空行和文件大小等数据。

       分析软件项目开发阶段的数据，包括工时、成本和质量指标，如单元测试、结合测试的缺陷密度预测。

       导出统计结果为CSV或HTML格式，便于数据分析和报告制作。

       灵活设置统计范围，网站内容管理系统源码支持多目录递归统计，自定义文件扩展名。

       提供工数、成本和质量指标的预测功能，支持单元测试和结合测试阶段的预测。

       主界面详解

       主界面由菜单栏、工具栏、统计设定和分析参数面板，以及结果、过滤器和状态栏构成。工具栏包含了导出、过滤器控制、全屏切换等功能键。

       使用教程

       1. 设置统计目录：选择要分析的代码文件，可选中子目录并设定代码类型。

       2. 开始统计：点击"开始"，实时查看统计结果，可随时暂停或继续。

       分析参数

       参数包括编码效率、成本系数和测试密度等，需要根据实际情况调整。

       结果展示

       结果面板提供详细分类，如文件、目录、总计和报表，支持排序和筛选。

       导出与联系

       软件支持HTML和CSV导出，便于分享和进一步分析。联系可通过微信或邮件获取帮助。

软件度量工具有哪些

       软件度量工具包括以下几种：代码分析工具、性能分析工具、代码覆盖率工具、缺陷追踪工具等。下面分别介绍这些工具及其功能特点。

       一、代码分析工具。它通过深度扫描源代码文件来识别和测量代码中的网狐6603网站源码各项指标。比如复杂度分析是代码分析工具的关键功能之一，能帮助开发人员找出设计复杂的部分并进行优化，避免后期可能出现的问题。这类工具常见的有静态代码分析工具SonarQube等。它通过静态扫描识别潜在的问题和不符合最佳实践的代码。使用它可以轻松量化软件的复杂度，从而提高软件质量。

       二、性能分析工具。性能分析工具用于测量软件在运行时的性能表现，如处理速度、响应时间等。它能够实时监控软件的性能数据，帮助开发人员识别瓶颈和优化软件性能。常见的性能分析工具如JMeter等，可以用于测试Web应用的性能和响应时间等关键指标。这类工具能够详细记录软件运行时的各种性能指标，帮助开发人员找出性能瓶颈并进行优化。

       三、代码覆盖率工具。在软件开发过程中，代码覆盖率是衡量测试质量的一个重要指标。代码覆盖率工具可以测量测试覆盖率并评估测试的质量。通过它，开发人员可以了解哪些代码被测试覆盖，哪些未被覆盖，从而有针对性地加强测试工作。常见的代码覆盖率工具如Cobertura等，它们提供了详细的代码覆盖率报告，帮助开发人员提高测试的质量和覆盖率。这种工具可以帮助开发团队确保关键代码得到充分测试，从而提高软件的可靠性和稳定性。

       四、缺陷追踪工具。缺陷追踪工具用于跟踪和管理软件开发过程中的缺陷和问题报告。它能够记录每个缺陷的详细信息，如问题描述、三线定乾坤指标源码影响范围等，并帮助开发团队跟踪缺陷的解决进度。缺陷追踪工具如Bugzilla等可以帮助开发团队更有效地管理和解决缺陷问题，从而提高软件的质量和可靠性。这类工具能够清晰地展示缺陷的状态和处理进度，有助于开发团队及时修复问题并提高客户满意度。

巨硬Application Inspector初体验On Mac

       Application Inspector 是微软开源的软件特征源码分析工具，主要功能在于源码分析与检查。用户需首先配置好 dotnet 环境，通过巨硬提供的安装包完成安装。接着，将/usr/local/lib加入profile并source使其生效，运行dotnet --version验证安装成功。

       随后，用户需将代码编译至目标平台，如osx-x，编译后，将运行成功提示信息反馈给用户。体验过程中，用户在命令行输入命令，进入编译后的目录，尝试运行Application Inspector。

       测试运行后，可以看到其支持的命令和功能，如analyze命令，用户可输入参数进行源码分析。对于本地源码，使用analyze命令，结果默认以html格式展示，检测速度快，完成后自动打开报告页面。

       报告页面设计美观，用户反馈体验时指出，安装与使用较为方便，输出结果美观。然而，对于特定语言如java源码，工具支持度一般，输出内容主要涉及js和html，作为代码审计工具，功能有限，可能与默认规则有关。用户建议，期待工具持续发展，增强功能，以提高其在代码审计领域的应用价值。

Obfuscator-llvm源码分析

       在逆向分析中，Obfuscator-llvm是一个备受关注的工具，它通过混淆前端语言生成的中间代码来增强SO文件的安全性。本文主要讲解了Obfuscator-llvm的三个核心pass——BogusControlFlow、Flattening和Instruction Substitution，它们在O-llvm-3.6.1版本中的实现。

       BogusControlFlow通过添加虚假控制流和垃圾指令来混淆函数，其runOnFunction函数会检查特定参数，如混淆次数和基本块混淆概率。在测试代码中，它会将基本块一分为二，插入随机指令，形成条件跳转，如“1.0 == 1.0”条件下的真跳转和假跳转。

       Flattening通过添加switch-case语句使函数结构扁平化，runOnFunction会检查启动标志。在示例代码中，它将基本块分隔，创建switch结构，并根据随机值跳转到不同case，使函数执行流程变得复杂。

       Instruction Substitution负责替换特定指令，runOnFunction会检测启动命令，遍历所有指令并随机应用替换策略，如Add指令的多种可能替换方式。

       虽然O-llvm提供了一定程度的混淆，但仍有改进空间，比如增加更多的替换规则和更复杂的跳转策略。作者建议，利用O-llvm的开源特性，开发者可以根据需求自定义混淆方法，提高混淆的复杂性和逆向难度。

       最后，对于对Obfuscator-llvm感兴趣的读者，可以参考《ollvm的混淆反混淆和定制修改》的文章进一步学习。网易云安全提供的应用加固服务提供了试用机会，对于保护软件安全具有实际价值。

       更多关于软件安全和源码分析的内容，欢迎访问网易云社区。

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。

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，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。