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GitHub 推出基于機器學(xué)習(xí)的代碼掃描分析功能

安全 應(yīng)用安全 機器學(xué)習(xí)
GitHub 推出了一項由機器學(xué)習(xí)驅(qū)動的新代碼掃描分析功能,該代碼掃描功能可以針對四種常見漏洞模式顯示警報:跨站點腳本 (XSS)、路徑注入、NoSQL 注入和 SQL 注入。

GitHub 推出了一項由機器學(xué)習(xí)驅(qū)動的新代碼掃描分析功能,該代碼掃描功能可以針對四種常見漏洞模式顯示警報:跨站點腳本 (XSS)、路徑注入、NoSQL 注入和 SQL 注入。

新的代碼掃描功能由 CodeQL 分析引擎提供支持,啟用 CodeQL 來針對某個代碼庫進行查詢,即可識別潛在的安全漏洞。這些開源查詢由社區(qū)成員和 GitHub 安全專家編寫,盡可能多地識別特定漏洞類型的變體,并提供廣泛的通用弱點枚舉 (CWE) 覆蓋范圍。

該功能對 JavaScript 和 TypeScript 代碼的靜態(tài)分析,涵蓋了整個 OWASP(開放式 WEB 應(yīng)用程序安全項目)的十大漏洞類型。功能目前處于 beta 版本,側(cè)重于為一些最常見和最危險的漏洞:

  • 跨站點腳本(XSS、CWE-79)
  • 路徑注入(CWE-22、CWE-23、CWE-36、CWE-73、CWE-99)
  • NoSQL 注入 (CWE-943)
  • SQL 注入 (CWE-89)

隨著開源生態(tài)系統(tǒng)的快速發(fā)展,不常用的庫越來越多。因此新的掃描功能使用由手動編寫的 CodeQL 查詢提供的示例,不斷地識別同類開源庫以及內(nèi)部開發(fā)的閉源庫,以此來訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型。使用這些模型,CodeQL 可以識別更多不受信任的用戶數(shù)據(jù)流,從而識別更多潛在的安全漏洞。

如何打開該代碼掃描功能?

  • 對使用 security-extended 或 security-and-quality 其中一個代碼掃描分析套件的用戶來說,該功能默認開啟。
  • 對已在使用代碼掃描功能,但未使用上述分析套件的用戶,可以通過修改代碼掃描操作的工作流配置文件,以啟用新的分析功能:
[...]
- uses: github/codeql-action/init@v1
with:
queries: +security-extended
[...]

對未啟用代碼掃描功能的用戶來說,可按照說明為 JavaScript/TypeScript 代碼配置分析,并在配置過程中加入上述分析套件。

注意:基于機器學(xué)習(xí)的實驗分析可能具有更高的誤報率,與大多數(shù)機器學(xué)習(xí)模型一樣,分析結(jié)果會隨著模型的不斷完善而改善。

本文轉(zhuǎn)自O(shè)SCHINA

本文標(biāo)題:GitHub 推出基于機器學(xué)習(xí)的代碼掃描分析功能

本文地址:https://www.oschina.net/news/183694/github-code-scanning-with-machine-learning

責(zé)任編輯:未麗燕 來源: 開源中國
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