Sobelow 安全静态分析工具使用教程
2024-09-16 02:15:33作者:胡唯隽
1. 项目介绍
Sobelow 是一个专注于安全的静态分析工具,主要用于 Elixir 语言和 Phoenix 框架。它能够帮助安全研究人员快速识别代码中的安全问题,同时也为项目维护者提供了一个防止常见漏洞引入的工具。Sobelow 目前能够检测多种类型的安全问题,包括但不限于:
- 不安全的配置
- 已知漏洞的依赖项
- 跨站脚本 (XSS)
- SQL 注入
- 命令注入
- 代码执行
- 拒绝服务 (DoS)
- 目录遍历
- 不安全的序列化
Sobelow 通过不同的颜色标记来区分检测结果的置信度,红色表示高置信度,黄色表示中等置信度,绿色表示低置信度。
2. 项目快速启动
安装
首先,你需要在你的 Elixir 项目中添加 Sobelow 作为依赖项。你可以在 mix.exs 文件中添加以下代码:
def deps do
[
{:sobelow, "~> 0.13", only: [:dev, :test], runtime: false}
]
end
然后运行以下命令来安装依赖:
mix deps.get
你也可以全局安装 Sobelow:
mix escript.install hex sobelow
使用
安装完成后,你可以通过以下命令来扫描你的 Phoenix 项目:
mix sobelow
常用选项
--root或-r:指定应用的根目录。--verbose或-v:打印代码片段和额外的详细信息。--ignore或-i:忽略指定的检测类型。--ignore-files:忽略指定的文件。--details或-d:获取指定检测类型的详细信息。--all-details:获取所有检测类型的详细信息。--private:跳过更新检查。--router:指定路由器的位置。--exit:根据置信度返回非零退出状态。--threshold:设置检测结果的置信度阈值。--format或-f:指定输出格式(如txt或json)。--quiet:只返回检测结果的数量。--compact:最小化输出,单行显示检测结果。--flycheck:与 flycheck 兼容的单行输出。--save-config:生成配置文件。--config:使用配置文件运行 Sobelow。--mark-skip-all:标记所有显示的检测结果为可跳过。--clear-skip:清除由--mark-skip-all创建的配置。--skip:忽略已标记为跳过的检测结果。--version:输出当前版本。
3. 应用案例和最佳实践
应用案例
Sobelow 可以用于以下场景:
- 安全审计:在代码发布前进行安全审计,确保没有常见的安全漏洞。
- 持续集成:在 CI/CD 管道中集成 Sobelow,自动检测新提交的代码中的安全问题。
- 教育培训:用于安全培训,帮助开发者了解常见的安全漏洞及其防范措施。
最佳实践
- 定期扫描:建议定期运行 Sobelow 扫描,尤其是在代码发布前。
- 配置文件:使用
--save-config生成配置文件,以便在不同环境中重复使用相同的配置。 - 忽略误报:对于已知的误报,可以使用
# sobelow_skip注释或--mark-skip-all标记为跳过。 - 集成 CI/CD:将 Sobelow 集成到 CI/CD 管道中,确保每次代码提交都经过安全检查。
4. 典型生态项目
Sobelow 作为一个专注于安全的静态分析工具,可以与其他安全工具和框架结合使用,形成一个完整的安全生态系统。以下是一些典型的生态项目:
- Phoenix 框架:Sobelow 是专门为 Phoenix 框架设计的,可以与 Phoenix 项目无缝集成。
- Elixir 语言:Sobelow 支持 Elixir 语言,可以用于任何 Elixir 项目的安全分析。
- CI/CD 工具:如 Jenkins、GitLab CI 等,可以将 Sobelow 集成到这些工具中,实现自动化的安全扫描。
- 安全工具链:与其他安全工具(如 SAST、DAST 工具)结合使用,形成一个全面的安全工具链。
通过这些生态项目的结合,Sobelow 可以为 Elixir 和 Phoenix 项目提供一个强大的安全保障。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
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
最新内容推荐
Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
3.19 K
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
9
1
暂无简介
Dart
680
160
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
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++
689
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (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
1.21 K
660