代碼掃描是通過自動分析源代碼來識別潛在安全漏洞、缺陷和其他代碼質量問題的過程。它是安全應用開發的關鍵環節，能夠幫助團隊在軟件開發生命週期的早期階段檢測並修復問題。

代碼掃描工具主要使用靜態分析方法（在不運行代碼的情況下檢查代碼），這與動態分析工具在應用程序運行時進行分析的方式形成對比。

代碼掃描工具可分析代碼中的各類問題，包括：

安全漏洞： 可能被攻擊者利用的弱點，例如SQL注入、跨站腳本攻擊 (XSS) 和緩衝區溢出。
缺陷 (Bugs)： 代碼中可能導致意外行為或程序崩潰的錯誤。
代碼質量問題： 編寫拙劣或效率低下的代碼，可能難以維護或理解。
安全配置錯誤： 使應用程序易受攻擊的設置。
硬編碼的機密信息： 直接存儲在代碼中的敏感信息，如密碼或API密鑰。

一、什麼是安全代碼掃描？

安全代碼掃描是指在部署前自動分析應用程序的源代碼、二進制文件或字節碼，以識別潛在安全漏洞的過程。它會檢查軟件中已知的弱點，例如輸入驗證缺陷、不安全的編碼實踐以及可能被攻擊者利用的依賴項。

這種安全方法降低了由軟件缺陷引發的安全事件風險。它使開發團隊能夠在軟件開發生命週期 (SDLC) 的早期解決漏洞，從而最大限度地縮短風險暴露窗口。安全代碼掃描是現代 DevSecOps 戰略的組成部分，可確保將安全性嵌入到開發的每個階段。

二、代碼掃描的益處

及早檢測漏洞

通過將安全檢查直接集成到編碼過程中，可以在應用程序發佈到生產環境之前識別出注入缺陷、身份驗證弱點和不安全的依賴項等潛在問題。

及早發現漏洞還能通過阻止已知問題觸達最終用户來減少組織的攻擊面。這種主動的姿態能夠改善整體安全狀況，並增強利益相關者對所開發軟件的信心。

降低成本和複雜性

通過代碼掃描及早處理漏洞，可顯著降低修復安全問題相關的成本和複雜性。在發佈後發現的缺陷或漏洞通常需要緊急補丁，這可能會中斷開發週期並耗費大量資源。通過在部署前發現問題，組織可以避免與緊急修復、系統停機甚至客户數據泄露相關的高昂成本。

將代碼掃描集成到開發工作流中，可以簡化合規性工作，並有助於長期保持更清晰的代碼庫。團隊花費在調查和解決事件上的時間會更少，因為漏洞被作為常規開發活動的一部分進行管理，而不是被推遲處理。

加強合規性與治理

許多監管框架和行業標準，如 GDPR、HIPAA 和 PCI DSS，都要求組織證明其在軟件安全方面已盡到應有的注意義務。代碼掃描通過提供已執行主動安全測試的書面證據，使遵循這些指令變得更加容易。

自動化掃描工具會生成審計追蹤和報告，簡化了合預負擔，並確保組織能夠證明其對軟件安全的承諾。此外，代碼掃描通過在組織的開發團隊中強制執行應用安全策略來支持更強的治理。它將安全實踐標準化，並將其集成到軟件交付流程中。

三、代碼掃描能檢測哪些漏洞？

以下是代碼掃描工具通常可以檢測到的幾種常見漏洞類型。

SQL注入

當用户提供的數據在被包含到SQL查詢之前未經適當清理時，就會發生SQL注入漏洞。攻擊者利用這些弱點來運行任意SQL命令，可能獲得對數據庫的未授權訪問或操縱數據。代碼掃描工具能夠識別不安全的編碼模式，例如將用户輸入直接併入查詢，並標記出易受SQL注入攻擊的代碼行。

在開發過程的早期檢測SQL注入可以保護用户名、密碼和財務數據等敏感信息。修復方法包括採用安全編碼技術，例如使用參數化查詢或抽象了原始SQL命令的ORM框架。

跨站請求偽造 (CSRF)

當經過身份驗證的用户被誘騙通過Web應用程序提交非預期的操作時，就會發生跨站請求偽造 (CSRF) 攻擊。攻擊者利用會話來執行未授權操作，通常是通過在第三方網站或電子郵件中嵌入惡意請求。

代碼掃描工具能夠檢測缺失的CSRF令牌，並檢查用户操作的驗證是否充分，幫助開發者在開發過程中發現並修復漏洞。緩解CSRF依賴於持續執行反偽造驗證機制，例如在請求中使用唯一令牌，並確保在沒有適當授權的情況下無法進行狀態變更。

跨站腳本攻擊 (XSS)

跨站腳本攻擊 (XSS) 漏洞允許攻擊者將腳本注入到其他用户查看的網頁中，從而導致數據被盜、會話劫持或網站篡改。當應用程序在瀏覽器中渲染用户生成的內容之前未能對其進行適當的清理或轉義時，通常會產生此類漏洞。

代碼掃描解決方案能夠系統地識別對用户輸入和輸出的不安全處理，並標記出潛在的XSS攻擊向量。解決XSS對於保護交互式應用程序至關重要，特別是那些處理敏感數據或個人信息的應用。開發者必須持續應用輸出編碼、輸入驗證和內容安全策略 (CSP)，以防止攻擊者利用這些缺陷。

遠程代碼執行 (RCE)

遠程代碼執行 (RCE) 漏洞使攻擊者能夠在目標系統上運行任意代碼，通常會導致服務器或關鍵基礎設施被完全攻陷。這些漏洞可能源於輸入驗證不足、不安全地使用系統調用或不安全的函數使用。

代碼掃描有助於精確定位高風險的編碼模式，例如對不受信任數據的反序列化或對系統命令的無限制執行。RCE威脅屬於最嚴重的安全風險之一，因為成功的利用可能導致數據泄露、在內部網絡中的橫向移動，甚至攻擊自動化。

緩衝區溢出

當程序向緩衝區寫入的數據超過其容量時，就會發生緩衝區溢出漏洞，這會覆蓋相鄰的內存區域，並可能導致任意代碼執行。它們在缺少自動邊界檢查的語言（如C和C++）中最為常見。

代碼掃描工具會分析內存處理操作，以發現不安全的實踐，例如未檢查的數組成員索引、不安全的複製函數或緩衝區分配不足。防止緩衝區溢出需要強制執行邊界檢查、使用內存安全的函數，以及採用旨在防止此類錯誤的編程語言和庫。

硬編碼的機密信息

源代碼中硬編碼的機密信息，如密碼、API密鑰和加密密鑰，是導致未授權訪問的常見途徑。軟件一旦發佈，攻擊者常常會掃描公開的代碼庫或已部署的應用程序，以尋找這些暴露的機密信息。

代碼掃描工具可以自動識別硬編碼值的模式，提醒開發者在代碼進入生產環境前移除這些憑證。關鍵的修復措施是用安全存儲方案（如環境變量或機密管理服務）替代硬編碼的機密信息。

四、代碼掃描在AI與LLM安全中的作用

針對AI生成代碼的安全掃描

以 GitHub Copilot 為代表的人工智能代碼助手的興起，給傳統的代碼掃描工具帶來了必須應對的新安全挑戰。儘管這些工具提高了開發者的生產力，但它們也增加了將不安全或不合規的代碼注入應用程序的風險。

研究表明，相當一部分由AI生成的代碼可能包含漏洞，而開發者往往未經核實就信任這些輸出。這創造了一類新的風險——由自動化大規模引入的漏洞。為應對此問題，代碼掃描實踐必須演進，以檢測AI生成的代碼，並評估其安全性和許可證問題。

掃描器應能識別表明代碼由AI生成的模式，並針對已知的風險結構進行定向檢查。這種可見性使組織能夠強制執行安全策略，確保盡職調查，並降低部署有缺陷或有法律問題代碼的風險。

LLM應用中的風險

嵌入在應用程序中的大語言模型 (LLM) 帶來了另一個攻擊面。諸如提示注入、不安全的插件設計和模型過度依賴等風險，現已成為安全軟件開發的一部分。OWASP 定義了針對LLM的十大漏洞列表，包括訓練數據投毒和模型竊取。

代碼掃描工具應擴大其範圍，以分析LLM是如何集成到應用程序中的，特別是如何處理輸入和輸出，以及是否部署了輸入清理或訪問控制等防護措施。

五、關鍵的代碼掃描方法

軟件成分分析 (SCA)

軟件成分分析 (SCA) 專注於識別現代應用程序普遍使用的第三方庫、框架和依賴項中的漏洞及許可證風險。這些工具會掃描軟件的物料清單，將依賴項與國家漏洞數據庫 (NVD) 等漏洞數據庫進行匹配，從而高亮顯示可能影響應用安全的已知問題。

SCA 提供了對可能從開源或專有軟件中繼承的間接風險的可見性。SCA 工具有助於團隊根據嚴重性和可利用性來確定修復的優先級，並且對於維持許可證合規性和降低供應鏈攻擊風險具有不可估量的價值。

靜態應用安全測試 (SAST)

靜態應用安全測試 (SAST) 在不運行應用程序的情況下檢查其源代碼、字節碼或二進制文件。SAST 工具對代碼結構和邏輯進行深入分析，以發現諸如注入缺陷、不當身份驗證和不安全數據處理等漏洞。

由於 SAST 在應用程序執行前運行，因此它非常適合早期階段的安全檢查，並使開發者能夠在合併或發佈代碼之前識別和修復問題。SAST 解決方案可集成到集成開發環境 (IDE)、代碼倉庫和 CI/CD 流水線中，提供實時反饋並支持快速迭代。通過自動化安全代碼審查，SAST 提高了開發效率和覆蓋範圍。

交互式應用安全測試 (IAST)

交互式應用安全測試 (IAST) 結合了 SAST 和動態應用安全測試 (DAST) 的元素，後者在應用程序運行時對其進行評估，通過模擬真實攻擊來發現漏洞。IAST 通常通過植入代理程序，在應用程序運行時從內部進行分析。IAST 工具監控代碼執行、數據流以及組件間的交互，以便在功能測試期間實時發現安全問題。

IAST 對於檢測需要上下文驗證的漏洞（如不安全的數據處理、身份驗證缺陷和邏輯錯誤）非常有效。由於 IAST 工具在運行中的應用程序內部操作，它們能向開發者和測試人員提供實時反饋，從而實現快速修復。

大語言模型輔助的靜態應用安全測試 (LSAST)

大語言模型輔助的靜態應用安全測試 (LSAST) 通過將本地託管的大語言模型與靜態掃描結果相結合，改進了傳統的 SAST。這種方法允許 LLM 同時分析被掃描的代碼和初始的 SAST 發現，專注於識別傳統工具可能遺漏的漏洞。與純粹的 LLM 掃描不同，LSAST 通過避免使用第三方 API 和採用離線模型，限制了隱私風險。

LSAST 通過集成一個知識檢索系統來進一步提高檢測能力，該系統能根據被掃描代碼的功能或結構相似性，獲取最新、相關的漏洞報告。這些報告提供了實時上下文，幫助 LLM 結合新發現的威脅來推理代碼。評估表明，LSAST 能夠檢測到標準掃描器遺漏的高風險問題。

六、代碼掃描最佳實踐

組織應考慮以下實踐，以確保其代碼得到徹底的掃描和保護。

在工作流中自動化代碼掃描

在開發工作流中自動化代碼掃描，可確保無論團隊規模或項目速度如何，安全檢查都能得到一致的應用。這包括配置工具，使其在代碼提交、拉取請求或合併等事件上自動運行掃描。

例如，將 SAST 或 SCA 工具集成到基於 Git 的工作流中，可以在每次推送新分支或提交合並請求時觸發掃描。這能提供近乎即時的反饋，幫助開發者在引入問題的同一上下文中修復問題。

自動化還減少了對耗時且不一致的手動安全審查的依賴。通過將安全測試左移並嵌入到日常開發任務中，組織可以確保漏洞被增量地、而非被動地處理。此外，掃描結果可以內聯註釋在代碼審查工具中，使團隊更容易在不中斷工作流的情況下確定修復優先級。

將掃描集成到CI/CD流水線中

安全掃描應成為 CI/CD 流水線中內置的、強制性的一部分，以確保所有構建在部署前都經過嚴格的檢查。這包括集成在構建和測試階段自動運行的靜態和動態分析工具。

例如，可以將流水線配置為在代碼編譯步驟後運行 SAST 工具，並在應用程序部署到測試環境後觸發 DAST 工具。CI/CD 集成有助於檢測由近期代碼變更或第三方更新引入的漏洞，防止它們進入生產環境。

團隊可以在流水線中強制執行失敗條件，例如在發現嚴重問題時阻止部署，同時對低嚴重性的發現允許非阻塞性通知。這種平衡在維持開發速度的同時，也維護了安全標準。

使用上下文感知分析

上下文感知分析通過結合應用程序執行、數據流和用户輸入的洞察，提高了漏洞檢測的精確度。與基本的模式匹配工具不同，上下文感知的解決方案會分析變量在函數調用中的使用方式、輸入是否在正確的時間被清理，以及用户交互如何影響控制流。

例如，如果用户輸入在用於查詢之前通過了清理程序，上下文感知工具可以追蹤此行為，並判斷注入風險已被緩解。反之，如果數據是有條件地被清理，工具可以標記出繞過安全控制的特定分支。

這些洞察有助於根據真實風險而非理論上的漏洞來確定修復工作的優先級，使安全工作更具可操作性和有效性。

在您的安全SDLC中加入紅隊演練

紅隊演練為軟件開發生命週期引入了一個對抗性測試層，通過模擬真實世界的攻擊場景，來發現自動化工具可能忽略的複雜漏洞。這包括將多個低風險發現串聯成一個高影響力的漏洞利用、利用業務邏輯缺陷，或濫用配置錯誤的集成。

通過在預發佈或測試階段進行紅隊演練，組織可以識別出在身份驗證、授權、會話管理或數據暴露方面的系統性弱點。這些發現通常會反饋到安全編碼標準和威脅模型中，從而改進流程和實施。

紅隊演練還通過讓團隊準備好檢測、響應和從攻擊中學習，來構建運營韌性，從而在整個SDLC中強化主動的安全態勢。

培訓開發團隊

安全意識和培訓對於使開發者從一開始就編寫安全代碼至關重要。這不僅僅是一次性的培訓課程——與團隊相關的技術和威脅掛鈎的、持續的、針對特定角色的教育才是最有效的。

例如，從事Web應用開發的開發者應瞭解常見的 OWASP 十大風險，而編寫系統級代碼的開發者則應關注內存安全和輸入驗證。

培訓可以通過集成到開發環境中的工具來加強，例如能夠實時高亮顯示不安全模式並建議安全替代方案的 IDE 插件。掃描後的覆盤和回顧會議也可以作為學習機會，幫助團隊瞭解漏洞的根本原因以及如何預防它們。

七、Mend.io為AI原生世界提供安全代碼掃描

Mend SAST 提供專為當今人工智能原生應用量身打造的快速、準確且對開發者友好的靜態代碼分析。它能檢測超過75種語言和100多種框架的代碼漏洞——無需構建或運行應用程序。憑藉人工智能驅動的修復、最佳修復位置指導以及減少誤報的精準掃描，Mend SAST 賦能團隊在不減緩開發速度的情況下保護現代軟件。無縫的IDE和CI/CD集成、增量掃描以及統一的儀表板，使其能夠輕鬆地將安全性嵌入工作流，並在企業範圍內擴展。