首页
/ 在Cargo-Deny中忽略未维护的crate的方法

在Cargo-Deny中忽略未维护的crate的方法

2025-07-06 00:21:41作者:姚月梅Lane

在Rust生态系统中,cargo-deny是一个强大的工具,用于检查项目依赖中的安全漏洞、许可证合规性等问题。当遇到未维护的crate时,开发者需要知道如何正确配置cargo-deny来忽略这些警告。

问题背景

在Rust项目中,有时会依赖一些已经不再维护的crate。cargo-deny会检测到这些未维护的crate并发出警告。例如,当项目中使用了safemem这个crate时,cargo-deny会报告RUSTSEC-2023-0081警告,指出该crate自2019年以来就没有更新,且仓库已被作者归档。

解决方案

许多开发者会尝试在deny.toml配置文件中使用ignore字段来忽略这些警告,例如:

[advisories]
version = 2
ignore = [
  "safemem",
  "safemem@0.3.3",
]

然而,这种方法实际上只适用于忽略被yank的crate,对于未维护的crate并不适用。正确的做法是通过忽略特定的安全警告ID来处理这个问题。

正确配置方法

要忽略未维护的crate警告,应该在deny.toml文件中指定要忽略的安全警告ID:

[advisories]
version = 2
ignore = [
  "RUSTSEC-2023-0081",
]

这种配置方式明确告诉cargo-deny忽略特定的安全警告,而不是尝试通过crate名称来忽略。这种方法更加精确,也更符合cargo-deny的设计理念。

最佳实践

  1. 明确忽略原因:在忽略任何安全警告前,应该充分了解为什么可以安全地忽略它。对于未维护的crate,需要评估它是否真的不再需要更新。

  2. 添加注释:在配置文件中添加注释说明忽略的原因,方便后续维护:

[advisories]
version = 2
ignore = [
  # safemem虽然未维护,但功能稳定且无已知漏洞
  "RUSTSEC-2023-0081",
]
  1. 定期审查:即使暂时忽略了未维护的警告,也应该定期检查是否有替代方案可用。

通过正确配置cargo-deny,开发者可以在保证项目安全的同时,灵活处理那些虽然未维护但仍然可用的依赖项。

登录后查看全文
热门项目推荐

项目优选

收起
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
154
1.98 K
ops-mathops-math
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++
509
44
nop-entropynop-entropy
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
8
0
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
194
279
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
992
395
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
941
554
communitycommunity
本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
345
11
openGauss-serveropenGauss-server
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
146
191
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)。
Python
75
70