Betterscan CE 开源项目安装及使用指南
一、项目介绍
Betterscan CE(社区版)是一款全面的代码扫描工具,其基于QuantifedCode构建而成。它不仅能够检查多种编程语言(如PHP、Java、Python等),还能对基础设施作为代码(Infrastructure as a Code,简称IAC)进行安全和最佳实践评估,支持包括Docker、Kubernetes在内的众多平台。此外,Betterscan CE还具备强大的秘密扫描功能,可识别超过166种不同类型的秘密。
Betterscan CE具有以下特点:
- 集成多种静态分析工具于一身,提供超过6300种不同的检查项。
- 支持云原生环境及基础设施扫描,覆盖主要云服务提供商的配置审计。
- 能够扩展以接纳任何产生JSON输出的自定义工具。
- 可选择将状态存储在各种数据库或Git仓库中。
- 提供CLI、HTML、标准分析结果格式以及JSON等多种形式的报告输出。
该项目遵循BSD-3-Clause许可证发布,但经过修改的部分则采用AGPL-3.0许可。
二、项目快速启动
为了帮助您迅速上手并体验Betterscan CE的强大功能,下面将指导如何通过命令行方式进行快速部署。确保您的开发环境中已安装Git和Docker。
安装步骤
在您的代码目录中运行以下命令:
sh <(curl https://raw.githubusercontent.com/tcosolutions/betterscan-ce/main/cli.sh)
该命令将自动下载并执行Betterscan CE的最新版本。如果您倾向于获取HTML格式的详细报告,则应使用下面的命令:
sh <(curl https://raw.githubusercontent.com/tcosolutions/beterscan-ce/main/cli-html.sh)
使用示例
假设您的工作区位于~/myproject,您可以直接在这个目录下运行上述任一命令,Betterscan CE将会对所有文件进行深度扫描,查找潜在的安全漏洞、代码缺陷、不良习惯及泄露的秘密数据。
cd ~/myproject
sh <(curl https://raw.githubusercontent.com/tcosolutions/betterscan-ce/main/cli.sh)
三、应用案例和最佳实践
Betterscan CE适用于以下场景:
- 代码质量提升:利用静态分析找出潜在的bug、不良编码习惯;
- 安全性审查:检测可能存在的安全隐患,如SQL注入、XSS攻击、不当认证机制等;
- 合规性审核:确保应用程序遵守行业标准和法规要求;
- 基础设施审计:评估云环境中的资源是否按最佳实践配置,减少未授权访问风险;
- 机密管理:预防敏感信息如API密钥、数据库凭证等被意外公开。
对于每个应用场景,Betterscan CE提供了详细的报告和建议,帮助企业团队提高工作效率的同时,也降低了因疏忽导致的数据泄漏或其他安全事件的发生概率。
四、典型生态项目
虽然Betterscan CE本身已经涵盖了广泛的检查需求,但它同样鼓励用户贡献新的规则集或者改进现有算法。以下是几个在GitHub上得到广泛认可且与Betterscan CE紧密集成的项目实例:
- Semgrep:一款流行的语法级错误检测器,在Betterscan CE的支持列表中占有重要位置。
- tfsec:专注于Terraform模板的扫描工具,帮助开发者避免在IaC文件中引入安全漏洞。
- YARA:用于恶意软件搜索的灵活模式匹配引擎,增强Betterscan CE的威胁检测能力。
这些生态项目共同构成了一个多元化的、持续演进的安全防护体系,而Betterscan CE正是这一生态的核心。
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。C051
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
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
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0127
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00