CodeQL Action:为您的代码安全保驾护航
2024-09-25 18:02:17作者:裘晴惠Vivianne
项目介绍
CodeQL Action 是一款由 GitHub 推出的开源项目,旨在通过运行 GitHub 行业领先的语义代码分析引擎 CodeQL,对代码库进行全面的安全漏洞扫描。扫描结果将自动上传至 GitHub,并在 Pull Request 和仓库的安全标签页中展示,帮助开发者及时发现并修复潜在的安全问题。CodeQL 运行一系列由社区和 GitHub Security Lab 开发的查询,这些查询能够识别代码中的常见漏洞,确保代码的安全性。
项目技术分析
CodeQL Action 的核心技术在于其强大的语义代码分析引擎 CodeQL。CodeQL 不仅能够理解代码的结构,还能深入分析代码的逻辑,从而发现传统静态分析工具难以捕捉的复杂漏洞。CodeQL Action 支持多种编程语言,并且可以通过扩展查询集来适应不同的代码库需求。
此外,CodeQL Action 提供了两种配置方式:默认设置和高级设置。默认设置适合大多数用户,而高级设置则允许用户进行高度自定义的代码扫描配置,满足更复杂的安全需求。
项目及技术应用场景
CodeQL Action 适用于以下场景:
- 开源项目维护:开源项目通常面临来自全球开发者的代码贡献,CodeQL Action 可以帮助维护者快速识别并修复潜在的安全漏洞,确保项目的安全性。
- 企业内部代码库:企业内部的代码库往往包含大量敏感信息,CodeQL Action 可以定期扫描代码库,发现并修复安全漏洞,保护企业的核心资产。
- CI/CD 流水线集成:CodeQL Action 可以无缝集成到 CI/CD 流水线中,每次代码提交或 Pull Request 时自动进行安全扫描,确保代码的安全性。
项目特点
- 行业领先的语义分析:CodeQL 引擎能够深入分析代码逻辑,发现复杂的安全漏洞。
- 自动上传结果:扫描结果自动上传至 GitHub,方便开发者查看和处理。
- 灵活的配置选项:支持默认设置和高级设置,满足不同用户的需求。
- 社区支持:CodeQL Action 的查询集由社区和 GitHub Security Lab 共同开发,不断更新以应对新的安全威胁。
- 兼容性强:支持多种编程语言,并且可以与 GitHub Enterprise Server 无缝集成。
通过使用 CodeQL Action,开发者可以大幅提升代码的安全性,减少潜在的安全风险。无论您是开源项目的维护者,还是企业内部代码库的管理员,CodeQL Action 都是您不可或缺的安全工具。立即尝试,为您的代码安全保驾护航!
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-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。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
306
2.7 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
136
165
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
233
309
暂无简介
Dart
598
130
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++
630
230
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
671
🎉 (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
1.06 K
615
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
196
72
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
36
672