首页
/ Grype安全扫描工具中忽略规则配置的注意事项

Grype安全扫描工具中忽略规则配置的注意事项

2025-05-24 03:45:37作者:秋阔奎Evelyn

Grype作为一款流行的开源安全扫描工具,在软件供应链安全领域发挥着重要作用。然而,用户在使用过程中可能会遇到忽略规则配置不生效的问题,特别是当尝试通过安全公告ID(如CVE或GHSA编号)来忽略特定安全问题时。

问题现象分析

在实际使用场景中,用户经常需要忽略某些已知或已接受的安全问题。Grype提供了通过配置文件(.grype.yml)来定义忽略规则的机制。常见配置方式包括:

  1. 仅通过软件包名称忽略
  2. 通过安全公告ID+软件包信息组合忽略

测试发现,当仅配置软件包名称时,忽略规则能够正常工作;但当添加安全公告ID作为过滤条件时,规则却意外失效。

根本原因探究

经过深入分析,发现问题出在忽略规则中的fix-state字段配置上。Grype对安全问题的修复状态有严格判断:

  • 当安全问题实际状态为"fixed"(已修复)
  • 但忽略规则中配置为"unknown"(未知)状态时
  • 这种状态不匹配会导致整个忽略规则失效

正确配置方法

要使安全公告ID过滤生效,需要注意以下几点:

  1. 对于GHSA( GitHub安全公告)编号的安全问题,直接使用GHSA ID即可
  2. 对于CVE编号的安全问题,需要配合--by-cve命令行参数使用
  3. 除非特别需要,否则不要添加fix-state字段
  4. 保持软件包名称和类型与实际情况一致

有效配置示例:

ignore:
  - security-advisory: "GHSA-jr5f-v2jv-69x6"
    package:
      name: axios
      type: npm

最佳实践建议

  1. 先进行完整扫描,确认要忽略的安全问题的准确信息
  2. 对于同时有GHSA和CVE编号的安全问题,优先使用GHSA ID
  3. 使用grype -v参数查看详细匹配信息,帮助调试忽略规则
  4. 保持忽略规则简洁,只包含必要的过滤条件

通过理解Grype的忽略规则工作机制,开发者和安全团队可以更高效地管理安全扫描结果,聚焦于真正需要关注的安全问题。

登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐

项目优选

收起
leetcodeleetcode
🔥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
51
14
Cangjie-ExamplesCangjie-Examples
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
290
847
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (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
485
388
HarmonyOS-ExamplesHarmonyOS-Examples
本仓将收集和展示仓颉鸿蒙应用示例代码,欢迎大家投稿,在仓颉鸿蒙社区展现你的妙趣设计!
Cangjie
356
292
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
110
195
cherry-studiocherry-studio
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
365
37
CangjieMagicCangjieMagic
基于仓颉编程语言构建的 LLM Agent 开发框架,其主要特点包括:Agent DSL、支持 MCP 协议,支持模块化调用,支持任务智能规划。
Cangjie
578
41
CangjieCommunityCangjieCommunity
为仓颉编程语言开发者打造活跃、开放、高质量的社区环境
Markdown
977
0
MateChatMateChat
前端智能化场景解决方案UI库,轻松构建你的AI应用,我们将持续完善更新,欢迎你的使用与建议。 官网地址:https://matechat.gitcode.com
688
86
金融AI编程实战金融AI编程实战
为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Jupyter Notebook
51
51