风险管理实践-对接组件库-安全管控流程引入管理。从0到1：全量扫描有风险的组件出库。入库申请：开发申请组件入库安全/质量部门管理。卡点要求：严重或高危漏洞的组件必须排除。入库组件有风险又必须使用：项目负责人申请限制级组件使用。安全使用管理：禁止私自使用未引入的开源软件。组件工具自带阻断功能。审查项目开发所用的组件是否在私服仓库引用。

侧信道分析（SCA）对计算系统的安全构成威胁。研究探讨了深度学习技术在侧信道分析中的应用，包括攻击模式和新兴方法。评估了不同深度学习增强的侧信道分析方案及其性能。为安全密码学提供新的研究方向。

静态SCA工具在识别和管理应用程序中的第三方依赖及风险方面起着重要作用。然而，静态SCA工具常常面临误报和修复优先级的问题，导致用户疲于处理。为了减轻这种“警报疲劳”，需要提高准确性、减少误报、排序修复优先级，并提供更详细的漏洞描述信息。运行时SCA通过分析运行时环境中的组件，可以更准确地识别漏洞可达性，帮助优化修复工作。运行时SCA还可以实现运行时威胁的自我免疫。通过组件安全加固和应急风险响应，可以提高应用的安全性。运行时SCA可以与静态SCA相结合，形成闭环管理流程，解决开源组件漏洞治理的难点。

软件供应链是指开源组件的依赖关系，引入开源组件时可能会引入其他组件和漏洞。目前的软件供应链漏洞检测工具包括OWASP Dependency-Check、Snyk、GitHub Dependabot、Maven Security Versions、Npm audit、Eclipse Steady、WhiteSource等。它们通过分析依赖关系和漏洞数据库来检测漏洞，并提供自动化的漏洞扫描和修复功能。

软件供应链漏洞是指在引入开源组件时可能引入其他组件的漏洞。研究发现，70.5%的开源代码库存在安全漏洞，其中46.6%是由其他开源项目引入的。目前有多种软件供应链漏洞检测工具，如OWASP Dependency-Check、Snyk、GitHub Dependabot等。它们通过分析应用程序的依赖关系来检测漏洞，并提供自动化的漏洞扫描和报告生成。这些工具能够帮助开发人员和安全专家发现和修复应用程序中的漏洞，提升应用程序的安全性和可靠性。

本文介绍了二进制软件成分分析的背景、原理和应用。开源组件成为软件开发的核心基础设施，但也带来了风险和安全隐患。通过对二进制软件进行成分分析，可以检测潜在风险并提供有价值的信息。文章详细介绍了二进制软件成分分析的需求、风险分析、定义和生成过程、原理和实践应用。二进制软件成分分析可以提高软件的安全性和可靠性，保障数字供应链安全。

SBOM是一种用于软件供应链安全的关键技术工具，可以统一描绘软件资产信息格式，协助评估采购软件和自研软件的风险，可融入构建过程，提高软件透明性，解决软件资产管理的痛点，并可融入自动化流程。

现代软件大多是组装而非纯自研，引入了安全问题，软件供应链安全治理的重点是软件资产的第三方组件威胁审查和软件安全合规性管理，SBOM作为软件供应链安全关键的技术工具，可以达到统一描绘软件资产信息格式、协助对采购软件和自研软件风险评估等目的，围绕SBOM建立安全管理流程，以提高软件透明性，形成可交换传递的接口标准，构筑一套适应自身业务弹性发展的共生积极防御体系。

SCA是一项通过分析软件包含的一些信息和特征来实现对该软件的识别、管理、追踪的技术。软件成分分析是任何安全开发生命周期的标准基本部分，及时发现问题可以降低成本，提高敏捷性，使软件更安全，并帮助开发团队

据 SAP 称，当今85%的安全攻击针对的是软件应用程序，因此一些列应用程序安全测试工具也应运而生。

如何做好安全测试，我们重点从应用程序安全测试AST、软件组成分析SCA和渗透测试三个方面来看一下。

SCA（Software Composition Analysis）软件成分分析，指通过对软件源码、二进制软件包等的静态分析，挖掘其所存在的开源合规、已知漏洞等安全合规风险，是一种业界常见的安全测试手段

SCA是什么？我想可能很多人都有这个问题。SCA的全称叫做Software Composition...