代码自动化扫描系统建设指南

一、背景与需求

1.1 为什么需要自动化扫描系统

• 开发模式演变：从瀑布模型到敏捷开发，开发周期从数年缩短至数天
• 传统扫描的不足：无法适应快速迭代的开发流程
• 核心需求：
  • 在有限时间内发现尽可能多的安全问题
  • 能够与CI(持续集成)系统无缝集成
  • 实现自动化触发和结果处理

1.2 自动化扫描系统的定位

• 解耦设计：将扫描引擎与自动化系统分离
  • 扫描引擎：专注于安全漏洞扫描
  • 自动化系统：负责漏洞收集、分析、处理等
• 扩展性：支持通过后台添加安全规则

二、系统设计要点

2.1 触发机制

1. 手动触发：通过管理后台手动发起扫描
2. 自动触发：
   • CI/CD系统集成触发
   • 定时任务触发

2.2 漏报与误报处理

基于规则的处理

• 正则表达式：
  • 大小写敏感选项
  • 多行匹配支持
• 字符串匹配：
  • 首部包含
  • 尾部包含
  • 任意位置包含

基于插件的处理

• 文件信息作为插件执行上下文：
  • 文件路径
  • 文件名
  • 文件内容
• 可包含自定义逻辑或调用第三方工具

2.3 漏洞闭合流程

• 与开发工具链集成：
  • Gitlab + Confluence + Jira + Jenkins
• 通过API创建问题工单
• 支持多种通知机制

三、系统设计要求

3.1 核心目标

• 功能目标：
  • 硬编码问题检测
  • 敏感信息泄露识别
  • 已知漏洞组件检测
  • 危险函数识别
• 集成能力：
  • 支持第三方扫描引擎
  • 自动化误报处理
  • CI触发支持
  • 自动创建Issue

3.2 扫描模式

1. 线上Git扫描：

   • 定时同步Gitlab项目
   • API接口下发任务
   • 后台调度执行
   • 流程：同步项目 → 下发任务 → 执行扫描

2. 离线扫描：

   • 手动上传源码包(zip/rar)
   • 自动解压后扫描
   • 适用于审计场景

3.3 性能与可靠性要求

• 时间控制：单个项目扫描<20分钟
• 监控能力：
  • 调度进程心跳监控
  • 扫描任务超时监控
• 知识库管理：组件漏洞匹配
• API支持：任务下发与结果查询
• 分布式架构：水平扩展能力

四、系统架构设计

4.1 子系统划分

1. 代码托管子系统：

   • 项目信息同步
   • 版本控制集成

2. 自动化扫描子系统：

   • 任务调度
   • 结果分析
   • 规则/插件管理

3. 第三方扫描引擎：

   • 商业/开源工具集成
   • API接口适配

4.2 功能模块

• 组件分析模块：依赖组件识别
• 规则引擎：黑白名单处理
• 插件系统：自定义扫描逻辑
• 调度系统：任务分发与监控
• 报告系统：结果汇总与展示

五、漏洞覆盖范围

5.1 OWASP TOP 10适用性

• 适用白盒测试的类别：
  • A3:敏感数据暴露
  • A9:使用已知漏洞组件
• 其他可检测问题：
  • 硬编码凭证
  • 不安全函数调用
  • 配置缺陷

六、实施建议

1. 分阶段实施：

   • 先建立核心扫描能力
   • 再集成CI/CD流程
   • 最后完善自动化闭环

2. 规则开发建议：

   • 从高风险问题入手
   • 逐步完善规则库
   • 建立误报反馈机制

3. 团队协作：

   • 安全团队负责规则开发
   • 开发团队参与误报确认
   • DevOps团队负责CI集成

七、注意事项

1. 性能优化：

   • 增量扫描策略
   • 缓存机制
   • 资源隔离

2. 安全考虑：

   • 扫描环境隔离
   • 敏感信息保护
   • 访问控制

3. 持续改进：

   • 定期评估漏报/误报率
   • 更新规则库
   • 跟进新技术发展

八、总结

代码自动化扫描系统是DevSecOps实践的重要组成部分，但需注意：

• 不是安全问题的唯一解决方案
• 需要与SDL流程其他环节配合
  • 项目立项安全评估
  • 开发过程安全管控
  • 上线前黑盒测试
• 持续优化才能发挥最大价值