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仿真区块链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，twincat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，wordle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qqplayer 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、octoprinter 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。