使用SBOM工具为Gradle项目生成构建感知的SBOM文件
在软件开发过程中,软件物料清单(SBOM)对于安全审计和依赖管理至关重要。本文将详细介绍如何利用microsoft/sbom-tool为Gradle项目生成包含完整依赖信息的构建感知SBOM。
背景知识
SBOM(Software Bill of Materials)是记录软件组件及其关系的清单文件。对于基于Gradle构建的Java项目,传统的SBOM生成方式可能无法捕获完整的依赖树,特别是间接依赖关系。microsoft/sbom-tool提供了解决方案,但需要正确配置才能生成完整的构建感知SBOM。
传统方法的局限性
直接运行sbom generate命令通常只会生成项目文件级别的SBOM,而不会包含构建过程中的依赖信息。这是因为Gradle的依赖解析是动态进行的,需要特殊处理才能捕获完整的依赖树。
解决方案:通过Gradle锁文件生成SBOM
1. 修改build.gradle配置
首先需要在项目的build.gradle文件中添加依赖锁定配置。在dependencies{}块之前添加以下内容:
configurations {
releaseRuntimeClasspath {
resolutionStrategy.activateDependencyLocking()
}
}
这段配置会为releaseRuntimeClasspath配置启用依赖锁定功能,这是生成完整依赖树的关键步骤。
2. 检查可用配置
在命令行中运行以下命令可以查看所有可用的配置:
gradle resolvableConfigurations
要检查特定配置(如releaseRuntimeClasspath)的依赖关系,可以运行:
gradle dependencies --configuration releaseRuntimeClasspath
3. 生成锁文件
执行以下命令生成gradle.lockfile:
gradle dependencies --write-locks
这个锁文件会记录当前项目的所有依赖关系,包括直接和间接依赖。
4. 生成SBOM
最后,使用sbom-tool生成包含完整依赖信息的SBOM:
sbom generate -b . -bc . -pn mygradle-project -pv 1.0 -ps dinesh -nsb https://dinesh.com -v Verbose
参数说明
-b
:指定构建目录-bc
:指定构建组件目录-pn
:项目名称-pv
:项目版本-ps
:项目供应商-nsb
:命名空间基础URI-v
:详细级别
技术原理
这种方法的核心在于利用了Gradle的依赖锁定机制。当启用dependencyLocking并生成锁文件后,Gradle会将依赖解析的结果持久化到gradle.lockfile中。SBOM工具可以读取这个文件,从而获取完整的依赖信息,包括传递性依赖。
最佳实践建议
- 将gradle.lockfile纳入版本控制系统,确保团队所有成员使用相同的依赖版本
- 在CI/CD流程中集成SBOM生成步骤,确保每次构建都生成最新的SBOM
- 定期审查SBOM文件,及时发现和解决潜在的安全漏洞
- 对于多模块项目,需要在每个子模块中单独配置依赖锁定
通过这种方法生成的SBOM不仅包含项目本身的文件信息,还完整记录了构建过程中的所有依赖关系,实现了真正的构建感知SBOM,为软件供应链安全提供了坚实基础。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~042CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0299- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









