DefectDojo处理Fortify扫描报告时的严重性等级映射问题分析
2025-06-16 22:41:46作者:江焘钦
问题背景
在安全测试工具链集成过程中,DefectDojo作为一款开源的漏洞管理平台,经常需要处理来自不同扫描工具的报告。近期用户反馈在导入Fortify扫描报告(FPR格式)时,发现漏洞严重性等级出现了不匹配的情况。
具体现象
用户提供的Fortify原始报告显示:
- 危急(Critical):0个
- 高危(High):0个
- 中危(Medium):12个
- 低危(Low):72个
然而导入DefectDojo后,仪表盘显示:
- 危急(Critical):12个
- 高危(High):72个
- 中危(Medium):0个
- 低危(Low):0个
虽然总数84个问题保持一致,但严重性等级完全错位,导致风险评估出现偏差。
技术分析
根本原因
这一问题源于DefectDojo对Fortify报告中的严重性指标解析逻辑存在不足。Fortify使用自己的一套严重性评估体系,而DefectDojo在导入时未能正确映射这些等级到自身的分类标准。
影响范围
类似问题不仅出现在Fortify报告中,用户反馈Tenable的.nessus文件也存在相同类型的严重性映射问题。这表明这是一个跨多种扫描工具的通用性问题。
解决方案
开发团队通过合并的改进方案优化了严重性计算逻辑,使其更接近或等同于Fortify的原始优先级值(Friority)。这一变更主要涉及:
- 重新定义Fortify严重性到DefectDojo标准的映射关系
- 确保原始报告中的评估标准得到准确保留
- 统一不同工具的严重性评估体系
最佳实践建议
对于安全团队在使用DefectDojo处理第三方扫描报告时,建议:
- 导入后立即验证严重性等级的准确性
- 对于关键评估项目,进行人工复核
- 关注DefectDojo的版本更新,及时获取相关修复
- 遇到类似问题时,提供匿名化的原始报告以便问题重现
总结
问题管理平台与各种扫描工具的集成是安全运维中的关键环节。DefectDojo团队通过持续改进,解决了Fortify报告严重性映射的问题,提升了平台的数据准确性和可靠性。用户应当保持对这类集成问题的关注,确保风险评估的准确性不受技术细节影响。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C095
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
477
3.55 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
227
95
暂无简介
Dart
727
175
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
287
340
Ascend Extension for PyTorch
Python
285
319
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.27 K
702
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
10
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
849
442
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19