軟體組成分析: 了解你的應用程式由哪些部分組成

每個應用程式都是由開源元件、第三方元件和內部元件建構而成的。 SMART TS XL 掃描您現有的程式碼庫,建立準確的物料清單,並顯示其中隱藏的多層許可和安全風險。

GOOD適用於每個應用程式
層傳遞依賴關係
執照以及 CVE 標誌
什麼是SCA?

什麼是軟體成分分析?

軟體成分分析 (SCA) 可以識別程式碼庫中的開源元件,並提高團隊的程式碼可見性。組織利用 SCA 建立所有程式碼元件(包括開源、專有和第三方商業元件)的清單,然後評估和管理程式碼品質、安全性和許可合規性。

如果沒有 SCA,手動追蹤這些組件是一項艱鉅的任務,經常會導致程式碼被忽略以及由此帶來的漏洞。

未被發現的開源元件可能有授權合規性問題,影響您的聲譽、智慧財產權和利潤,以及攻擊者會利用的漏洞。 SMART TS XL 是一個軟體成分分析引擎,它可以掃描您現有的程式碼庫,並分解應用程式背後的互連繫統。

沒有 SMART TS XL

  • 沒有一份清單列出每個應用程式包含的內容。
  • 傳遞依賴關係不可見
  • 審計過程中發現的許可證
  • 事件發生後發現了有漏洞的版本

與 SMART TS XL

  • 針對每個應用提供準確的物料清單
  • 對多層依賴關係進行了深入評估。
  • 未知且有風險的許可證已被標記,需進行審查。
  • 過時且有漏洞的版本很早就出現了。
你得到什麼

軟體成分分析的益處

識別 CVE

識別所使用組件中的常見漏洞和風險。

揭露隱藏威脅

利用傳遞依賴關係揭示隱藏在多層結構中的威脅。

授權和知識產權合規性

識別開源授權和知識產權合規風險,包括未知授權。

材料清單

為所有應用創建準確的物料清單(BOM)。

決策指標

產生能夠推動更好決策的指標,並優先考慮對業務至關重要的應用程式。

持續可見性

在軟體開發生命週期中實現靈活的掃描和快速回饋。

它是如何進行的?

SMART TS XL 編制物料清單

1

瀏覽

掃描現有程式碼庫及其建置和依賴文件。

Java · .NET · JS
2

庫存/貨物

列出所有開源元件、第三方元件和專有元件。

214個組成部分
3

評估

檢查版本、許可證和已知漏洞,逐層深入。

3 個 CVE 漏洞 · 2 則評論
4

優先

依風險程度和應用的關鍵程度對結果進行排序。

首先修復:log4j-core
透過人工智慧提問

成分分析(簡明英文版)

本頁所有內容也可作為問題使用。在 ASK AI 內提問 SMART TS XL或者您的團隊已經透過 MCP 連接器使用的助手。它調用 SMART TS XL讀取索引代碼,並提供每個事實背後的來源資訊。只讀,權限與您的使用者相同。

ChatGPT克勞德副駕駛雙子座格羅克
您的AI助理+ SMART TS XL例

為我們的Java應用程式建立物料清單。

SMART TS XL · 智慧搜尋
SMART TS XL · smartts_get_member_content
答案 · 來自您的索引代碼

12 個 Java 應用程式使用了 1,906 個元件:1,214 個開源元件、83 個第三方元件和 609 個內部元件。 claims-web 使用的元件最多,有 214 個。

  • 12應用程序
  • 1,906個組成部分
  • 物料清單已準備就緒

範例問題和結果

深入探討

SCA 能為您的團隊帶來什麼

獲得全面可見性

完全公開您的整個程式碼庫中的開源訊息,以便您的團隊可以找到程式碼並在需要時進行更改。

自動追蹤開源元件

僅憑人力已無法追蹤攻擊者繞過安全邊界的每一種方式。自動化掃描會追蹤漏洞、依賴項和許可證,並報告發現的每一個實例。

漏洞修復和優先排序

評估每個漏洞的技術風險、修復工作量和變更規模,確定開源程式庫中哪些漏洞是相關的,並有把握地確定優先順序。

持續安全監控

對於頻繁變更的程式碼,或在出現新漏洞的情況下保持不變的程式碼,靜態檢查是不夠的。持續監控可保持程式碼的即時可見性,並可根據預先配置的觸發條件發出警報。

保持開源許可證合規性

標記許可證未知的組件,用簡單易懂的語言概括許可證義務,幫助開發和法律團隊評估包含某個組件的影響。

SCA 關注什麼

開源元件、過時的庫版本、安全漏洞、使用和合規性資料的許可證以及許可證到期日。

結果

經 5.7 億行程式碼驗證

9×快速影響分析
18×更快的程式碼發現
$ 5M大多數客戶在第一年就節省了費用
$ 10M第一年被花旗銀行拯救

閱讀更多客戶評價 →

常見問題

關於成分分析的問題

涵蓋哪些組件類型?

開源、第三方商業和專有元件,包括其他元件間接引入的依賴項。

SCA 能否取代我們的安全掃描器?

它與它相輔相成。 SMART TS XL 增加了庫存資訊以及每個組件的使用位置的交叉引用,以便可以將發現結果追溯到依賴它們的應用程式和程式碼。

我們如何開始?

聯絡我們或預約線上演示。我們將掃描範例應用程序,並與您的團隊一起梳理其物料清單。

查看您自己程式碼的成分分析。

在即時會話中,我們會載入您的作品集樣本,並透過網頁介面和您已在使用的 AI 助理進行構圖分析。

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