如何在代码审查和测试阶段集成自动化安全扫描和静态分析工具？

如何在代码审查和测试阶段集成自动化安全扫描和静态分析工具

引言

在现代软件开发中, 安全问题越来越受到重视. 因此, 在开发过程中加入自动化的安全性检查是至关重要的. 本文将讨论如何通过整合自动化安全扫描器(静态应用程序安全测试)与现有的代码审查工具和测试框架来提高软件的安全性.

背景信息

传统的应用漏洞修复方式通常是人工手动查找并解决安全问题．然而这种方式存在许多缺点：耗时、成本高且容易遗漏一些潜在的威胁. 为了解决这个问题，“静态应用安全测试”(SAST)应运而生了.“SAST”是一种自动的编程语言级别的技术, 可检测源代码中的常见的安全弱点并提供相应的建议改进措施.

另外,“代码审计员”通常利用其他的一些开源的工具或商业插件来完成这项工作。“黑盒（Black Box）测试”，“灰度盒子 (Gray Box) 测试”, “白盒 （White Box）测试" 是三种常用的类型方法

几种实现的方法及策略:

3.1 与版本控制系统集成 - Git

我们可以编写一个简单的脚本或使用 Git 钩子来监视提交历史记录并进行代码审核和安全扫描 . 这样一来我们可以在代码合并到主分支之前就识别出潜在的风险性代码片段从而避免安全事故的发生.

**示例:** 我们可以使用以下命令将代码库中的所有提交信息与扫描器的检测结果进行比较和分析并将结果以 CSV 文件的形式输出 :

```bash

python scan.py --repo-url --results-file

```

这个脚本会执行一次静态分析并且返回一个包含潜在风险的报告文件。

3.2 使用持续集成/持续部署(CI / CD)平台结合

为了更有效地进行自动化安全检查和代码质量监控 , 我们可以将 SAST 工具和其他代码审查工具有机地融入到一个完整的 CI/CD 流程中 ，从而实现更快速有效的反馈循环 。

例如, 可以创建一个 Python 脚本, 用于从代码仓库获取最新的更改并在每次代码推送到远程存储库时运行静态分析工具 ：

```python

import subprocess

从本地代码库加载最新的代码变更列表

changes = subprocess.check_output(['git', 'diff', '--name-only'], shell=True).decode('utf-8')

对于每一次的更改都调用静态分析工具

for change in changes:

subprocess.run(['scan.py', '--change', change], stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE, shell=True)

```

在这个例子当中, 每次有新的修改产生后, 都会触发 `scan.py` 进行相关的操作。

3.3 使用自定义构建标记验证代码规范

我们还可以定义一套代码规范和相应的规则集, 然后将这些规则和静态分析方法结合在一起 以保证代码符合预定的标准要求以及减少人为因素带来的误差和不稳定性.

例如，可以引入一个名为 `code_quality_ruleset.yaml` 的配置文件中指定哪些规则需要进行安全检查；之后可以通过以下命令启动静态分析工具的检查工作：

```css

python analyze.py --config code_quality_ruleset.yaml

```

这样以来, 我们就可以通过预先设定的标准和规则来实现自动化的代码质量和安全性评估的功能。

总结来说，自动化安全和静态分析与代码审查和测试之间的有机结合可以实现更加高效可靠的软件开发过程管理同时也能提升最终产品质量和用户满意度

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