【亲测免费】 OWASP依赖检查(DependencyCheck)项目教程
2026-01-16 09:51:51作者:羿妍玫Ivan
1. 项目目录结构及介绍
在下载并解压DependencyCheck项目后,您会看到以下基本目录结构:
.
├── build.gradle # 用于Gradle构建系统的配置文件
├── src # 源代码目录
│ └── main # 主要源代码和资源
│ ├── java # Java源码
│ └── resources # 资源文件
└── ...
build.gradle: 这是Gradle构建脚本,定义了项目的依赖、插件和其他构建规则。src/main/java: 存放主要的Java源代码。src/main/resources: 包含项目运行时所需的非Java资源。
2. 项目启动文件介绍
DependencyCheck作为一个软件组件分析工具,没有传统的单一入口点或可执行文件。它通过不同的接口(如Ant任务、命令行工具、Gradle/Maven插件)使用。以下是不同场景下的启动方式:
- 命令行工具: 在命令行中运行
dependency-check.sh或dependency-check.bat(取决于操作系统)。 - Gradle/Maven插件: 更新您的构建文件(
build.gradle或pom.xml)以添加依赖检查插件并调用相应的任务。 - Jenkins 插件: 在Jenkins配置中安装和配置
dependency-check插件以自动运行扫描。
3. 项目配置文件介绍
DependencyCheck的主要配置文件是dependency-check.properties。这个文件可以自定义默认的行为,例如数据存储路径、报告格式等。默认情况下,该文件位于类路径下,但可以在运行时通过-D标志提供一个自定义位置。
一些常见的配置项包括:
data.directory: 用于存储缓存和NVD数据的目录,默认是~/.dependencycheck。analysis.locale: 分析过程中使用的语言环境,默认是en_US。report.format: 报告输出的格式,可用值有HTML,XML,CSV,JSON或ALL。
如果您希望自定义这些设置,可以在您的项目根目录创建一个dependency-check.properties文件,并按需修改上述配置。或者,也可以通过命令行参数传递这些配置,例如 -Ddata.directory=/path/to/custom/data.
请注意,DependencyCheck也支持使用--settings参数指向自定义的dependency-check-settings.xml文件来包含更复杂的配置设置。
以上就是DependencyCheck的基本介绍和配置指南,更多的详细信息,可以通过查看项目文档、阅读源码以及参与社区讨论来获取。祝您使用愉快!
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
567
3.83 K
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++
892
667
Ascend Extension for PyTorch
Python
376
445
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
349
200
昇腾LLM分布式训练框架
Python
116
145
🎉 (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
1.37 K
777
暂无简介
Dart
797
197
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
308
359
openJiuwen 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
TSX
1.13 K
271