SCA 技术进阶系列(二):代码同源检测技术在供应链安全治理中的应用
字数 2112 2025-08-10 21:22:35

代码同源检测技术在供应链安全治理中的应用

1. 同源检测技术概述

1.1 为什么需要同源检测

随着"数字中国"建设的加速,企业在数字化转型中大量应用开源技术,导致绝大多数应用程序都包含开源组件风险。常规SCA(软件成分分析)工具可以识别已知的组件漏洞和授权许可风险,但对于引用开源组件源码的部分代码片段引入的安全缺陷,则需要代码同源检测技术进行检查。

1.2 同源检测定义

同源检测(同源性分析)是指对应用程序或软件中的组成成分进行同源性分析,按照精度可分为:

  • 文件级(精度最低)
  • 函数级
  • 片段级(精度最高)

代码同源检测主要用于检测应用源代码中某个片段代码与项目中其他片段代码或开源代码存在的相同代码成分,也称为代码克隆检测。

2. 代码克隆类型与检测原理

2.1 代码克隆四种类型

  1. 类型1:完全克隆

    • 除注释与空白符外,两个代码片段完全相同
  2. 类型2:重命名克隆

    • 对变量、类型、文字和函数名进行修改,逻辑内容一致
  3. 类型3:增删改克隆

    • 在类型2基础上,添加、删除或修改代码语句,修改布局,内容相似
  4. 类型4:自实现克隆

    • 逻辑功能相同,但具体编码实现方式不同(如替换同类型函数或表达式)

2.2 常规代码克隆检测流程

  1. 开源/闭源代码库

    • 作为知识库依据时:收集完整代码项目,形成特征表集合
    • 作为检测目标时:预处理后执行相似性比较
  2. 预处理与转换

    • 移除无意义代码片段
    • 标准化代码
    • 分为可比较单元
  3. 源代码表征

    • 文本表征
    • 符号表征
    • 抽象语法树(AST)等高级表征
  4. 代码相似度比较

    • 代码片段间对比
    • 生成克隆对列表
  5. 代码克隆结果整合

    • 关联克隆与原始代码
    • 呈现检测结果

3. 核心检测算法

3.1 基于文本的代码克隆检测方法

  • 预处理后使用文本相似度算法
  • 覆盖类型1和类型2克隆
  • 特殊算法可覆盖类型3

3.2 基于令牌的代码克隆检测方法

  • 词法分析划分令牌序列
  • 找相似子序列
  • 对类型3和4效果不理想

3.3 基于树的代码克隆检测方法

  • 源代码表示为AST或代码解析树
  • 找相似子树
  • 更好检测类型3克隆

3.4 基于度量的代码克隆检测方法

  • 提取特定指标(代码量、变量数等)
  • 抽象为特征向量
  • 速度快

3.5 基于图的代码克隆检测方法

  • 源代码转换为程序依赖图(PDG)
  • 找齐次子图
  • 可检测类型4克隆
  • 复杂度高,不适用于大型系统

4. 代码克隆检测能力评估

4.1 评价指标

  • 召回率 = TP/(TP + FN)
  • 检测精度 = TP/(TP + FP)

其中:

  • TP:检测到的真实克隆片段
  • FP:误报的克隆片段
  • FN:未检测到的真实克隆片段

4.2 评估靶场项目

  1. Bellon's benchmark(2007年)

    • 针对小型C和Java程序
    • 比较多个工具结果
  2. BigCloneBench(2015年)

    • IJaDataset-2.0中的800万已验证代码克隆
    • 包含四种主要克隆类型

5. 同源检测核心技术应用

5.1 代码溯源分析

  • 检测目标代码引用的第三方开源项目
  • 匹配项目文件及代码行
  • 分析开源许可证兼容性和合规性

5.2 代码已知漏洞分析

  • 识别与当前代码同源的开源项目
  • 结合漏洞库信息检测:
    • 是否来自有漏洞开源项目
    • 是否来自有漏洞版本
    • 是否涉及漏洞相关代码

5.3 恶意代码文件分析

  • 从源代码提取敏感行为函数特征
  • 与恶意代码特征数据比对
  • 识别源码中的恶意代码

6. 同源检测应用场景

6.1 冗余代码检测

  • 识别同类型冗余代码
  • 便于消除和管理代码复用
  • 统一修复代码缺陷

6.2 片段代码风险检测

  • 识别潜在安全风险或漏洞的代码片段
  • 对二次开发后的开源组件进行漏洞关联
  • 对缺少版本特征的脚本型代码进行检测

6.3 代码知识侵权审核

  • 检查开源组件代码使用情况
  • 确保不违反开源许可协议
  • 避免商业软件中的授权限制风险

6.4 安全编码执行溯源

  • 审核标准安全编码应用情况
  • 检查安全代码使用覆盖率
  • 确保应用具备基础安全健壮性

6.5 代码自研率分析

  • 分析软件源代码自研率
  • 识别外包或合作开发代码的自研比例
  • 提高验收标准

6.6 AI生成代码检查

  • 检测AI生成代码中的克隆代码
  • 识别未遵守许可的风险
  • 增加安全风险审计能力

7. 供应链安全治理实践

7.1 同源检测技术价值

  • 识别和清点开源软件组件
  • 检测已知代码漏洞或恶意代码
  • 解决软件资产管理"看不清"和"摸不透"问题

7.2 源鉴SCA技术优势

  1. 丰富知识库样本

    • 覆盖主流代码托管平台(GitHub、GitLab等)
    • 覆盖开源项目数超过8千万+
  2. 高效检测算法

    • 千万级代码片段秒级检测
    • 接近文件级相似度检测时间
  3. 精准定位

    • 定位到具体开源项目地址、版本、文件路径和行号
  4. 灵活自适应

    • 可调节相似度阈值
    • 减少误报概率

7.3 技术组合

  • 源码级同源检测技术
  • 二进制SCA技术
  • 运行时SCA技术
  • 组件漏洞热修复技术

8. 相关资源

代码同源检测技术在供应链安全治理中的应用 1. 同源检测技术概述 1.1 为什么需要同源检测 随着"数字中国"建设的加速,企业在数字化转型中大量应用开源技术,导致绝大多数应用程序都包含开源组件风险。常规SCA(软件成分分析)工具可以识别已知的组件漏洞和授权许可风险,但对于引用开源组件源码的部分代码片段引入的安全缺陷,则需要代码同源检测技术进行检查。 1.2 同源检测定义 同源检测(同源性分析)是指对应用程序或软件中的组成成分进行同源性分析,按照精度可分为: 文件级(精度最低) 函数级 片段级(精度最高) 代码同源检测主要用于检测应用源代码中某个片段代码与项目中其他片段代码或开源代码存在的相同代码成分,也称为代码克隆检测。 2. 代码克隆类型与检测原理 2.1 代码克隆四种类型 类型1:完全克隆 除注释与空白符外,两个代码片段完全相同 类型2:重命名克隆 对变量、类型、文字和函数名进行修改,逻辑内容一致 类型3:增删改克隆 在类型2基础上,添加、删除或修改代码语句,修改布局,内容相似 类型4:自实现克隆 逻辑功能相同,但具体编码实现方式不同(如替换同类型函数或表达式) 2.2 常规代码克隆检测流程 开源/闭源代码库 作为知识库依据时:收集完整代码项目,形成特征表集合 作为检测目标时:预处理后执行相似性比较 预处理与转换 移除无意义代码片段 标准化代码 分为可比较单元 源代码表征 文本表征 符号表征 抽象语法树(AST)等高级表征 代码相似度比较 代码片段间对比 生成克隆对列表 代码克隆结果整合 关联克隆与原始代码 呈现检测结果 3. 核心检测算法 3.1 基于文本的代码克隆检测方法 预处理后使用文本相似度算法 覆盖类型1和类型2克隆 特殊算法可覆盖类型3 3.2 基于令牌的代码克隆检测方法 词法分析划分令牌序列 找相似子序列 对类型3和4效果不理想 3.3 基于树的代码克隆检测方法 源代码表示为AST或代码解析树 找相似子树 更好检测类型3克隆 3.4 基于度量的代码克隆检测方法 提取特定指标(代码量、变量数等) 抽象为特征向量 速度快 3.5 基于图的代码克隆检测方法 源代码转换为程序依赖图(PDG) 找齐次子图 可检测类型4克隆 复杂度高,不适用于大型系统 4. 代码克隆检测能力评估 4.1 评价指标 召回率 = TP/(TP + FN) 检测精度 = TP/(TP + FP) 其中: TP:检测到的真实克隆片段 FP:误报的克隆片段 FN:未检测到的真实克隆片段 4.2 评估靶场项目 Bellon's benchmark(2007年) 针对小型C和Java程序 比较多个工具结果 BigCloneBench(2015年) IJaDataset-2.0中的800万已验证代码克隆 包含四种主要克隆类型 5. 同源检测核心技术应用 5.1 代码溯源分析 检测目标代码引用的第三方开源项目 匹配项目文件及代码行 分析开源许可证兼容性和合规性 5.2 代码已知漏洞分析 识别与当前代码同源的开源项目 结合漏洞库信息检测: 是否来自有漏洞开源项目 是否来自有漏洞版本 是否涉及漏洞相关代码 5.3 恶意代码文件分析 从源代码提取敏感行为函数特征 与恶意代码特征数据比对 识别源码中的恶意代码 6. 同源检测应用场景 6.1 冗余代码检测 识别同类型冗余代码 便于消除和管理代码复用 统一修复代码缺陷 6.2 片段代码风险检测 识别潜在安全风险或漏洞的代码片段 对二次开发后的开源组件进行漏洞关联 对缺少版本特征的脚本型代码进行检测 6.3 代码知识侵权审核 检查开源组件代码使用情况 确保不违反开源许可协议 避免商业软件中的授权限制风险 6.4 安全编码执行溯源 审核标准安全编码应用情况 检查安全代码使用覆盖率 确保应用具备基础安全健壮性 6.5 代码自研率分析 分析软件源代码自研率 识别外包或合作开发代码的自研比例 提高验收标准 6.6 AI生成代码检查 检测AI生成代码中的克隆代码 识别未遵守许可的风险 增加安全风险审计能力 7. 供应链安全治理实践 7.1 同源检测技术价值 识别和清点开源软件组件 检测已知代码漏洞或恶意代码 解决软件资产管理"看不清"和"摸不透"问题 7.2 源鉴SCA技术优势 丰富知识库样本 覆盖主流代码托管平台(GitHub、GitLab等) 覆盖开源项目数超过8千万+ 高效检测算法 千万级代码片段秒级检测 接近文件级相似度检测时间 精准定位 定位到具体开源项目地址、版本、文件路径和行号 灵活自适应 可调节相似度阈值 减少误报概率 7.3 技术组合 源码级同源检测技术 二进制SCA技术 运行时SCA技术 组件漏洞热修复技术 8. 相关资源 GitHub: https://github.com/XmirrorSecurity/OpenSCA-cli/ Gitee: https://gitee.com/XmirrorSecurity/OpenSCA-cli/ OpenSCA官网: https://opensca.xmirror.cn/