【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-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
MiniMax-M2.7MiniMax-M2.7 是我们首个深度参与自身进化过程的模型。M2.7 具备构建复杂智能体应用框架的能力,能够借助智能体团队、复杂技能以及动态工具搜索,完成高度精细的生产力任务。Python00- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
HY-Embodied-0.5这是一套专为现实世界具身智能打造的基础模型。该系列模型采用创新的混合Transformer(Mixture-of-Transformers, MoT) 架构,通过潜在令牌实现模态特异性计算,显著提升了细粒度感知能力。Jinja00
LongCat-AudioDiT-1BLongCat-AudioDiT 是一款基于扩散模型的文本转语音(TTS)模型,代表了当前该领域的最高水平(SOTA),它直接在波形潜空间中进行操作。00
ERNIE-ImageERNIE-Image 是由百度 ERNIE-Image 团队开发的开源文本到图像生成模型。它基于单流扩散 Transformer(DiT)构建,并配备了轻量级的提示增强器,可将用户的简短输入扩展为更丰富的结构化描述。凭借仅 80 亿的 DiT 参数,它在开源文本到图像模型中达到了最先进的性能。该模型的设计不仅追求强大的视觉质量,还注重实际生成场景中的可控性,在这些场景中,准确的内容呈现与美观同等重要。特别是,ERNIE-Image 在复杂指令遵循、文本渲染和结构化图像生成方面表现出色,使其非常适合商业海报、漫画、多格布局以及其他需要兼具视觉质量和精确控制的内容创作任务。它还支持广泛的视觉风格,包括写实摄影、设计导向图像以及更多风格化的美学输出。Jinja00
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
674
4.31 K
deepin linux kernel
C
28
16
Ascend Extension for PyTorch
Python
517
626
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++
945
886
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
398
301
🎉 (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
1.56 K
908
暂无简介
Dart
920
225
Oohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
335
381
昇腾LLM分布式训练框架
Python
142
169
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
133
212