Linux基金会评估软件组成分析工具的开放指南
本文由易卜拉欣·哈达德博士撰写，旨在为软件开发团队评估和选择软件组成分析（SCA）工具提供标准化指标。由于市场上SCA工具多样，缺乏统一评估方法，本文提出一系列比较指标，帮助团队根据需求选择最合适的工具。
核心观点与评估指标
1. 评估指标
知识库
- 大小：以开源项目数量和文件跟踪数量衡量，数据库越大，扫描识别能力越强。
- 覆盖范围：包括主要仓库（如NPM、SourceForge）、生态系统（如R语言、Delphi）、源语言（需明确语言支持）。
- 更新频率：建议更频繁更新以跟上开源开发步伐，频率最高可达每日。
- 请求添加时间：需了解添加客户请求到知识库的时间及是否有服务等级协议（SLA）。
全部组件
- 检测方法：分析不同分析方法优缺点，部分摘要、排名（如P1、严重等级）等。
- 检测能力：自动识别具有适当来源和许可证的代码，区分正确匹配与误报。
- 支持类型：包级别检测、源代码扫描、二进制扫描、片段扫描、依赖扫描、许可证扫描、安全扫描。
- 支持语言：明确支持的语言及是否支持片段分析。
- 易用性：直观设计、用户界面、本地客户端、浏览器插件、移动客户端的可用性。
运营能力
- 源代码扫描速度：扫描速度是关键痛点，需注意文件跳过和实际版权/许可证检测。
- 审计模型：传统、盲目、DIY，需根据需求选择支持模型。
- 编程语言无关：多数工具适用于特定语言，需确认语言支持。
- 可重复使用扫描：确认在构建系统（持续交付/持续集成）中可重复使用。
- 平台依赖：理想工具应无特定平台依赖，提供易于集成的API和CLI。
- 能力整合：将组织合规政策集成到工具中，标志代码与政策规则相关。
数据库中漏洞规模
- 漏洞数量：数据库中跟踪的漏洞数量，包括专有软件中的漏洞。
- 更新频率：建议使用频率越高的数据库，越能及时发现问题。
- 信息来源：多个来源填充数据库，包括直接和间接来源。
- 漏洞验证：工具提供商进行的额外研究以验证漏洞警报精度。
- 召回率：在潜在真实漏洞宇宙中找到并正确匹配的比例。
- 上下文相关漏洞优先级排序：根据专有软件环境调整漏洞严重程度评分。
支持高级漏洞发现
- 成本参数：基础设施成本、运营成本、年许可成本、初始集成成本、工程定制成本、退出解决方案成本。
支持多种部署模式
- 部署模型：现场、云服务、混合，需明确代码和项目信息保留的内容。
- 合规通知：基于实际扫描结果或提取信息，包含实际版权/许可信息。
- 报告能力：支持导出为Excel等格式，开放标准格式（SPDX、SARIF、CVE、CVSS）。
研究结论
本文强调SCA工具评估需考虑知识库大小、更新频率、检测能力、易用性、运营能力、漏洞数据库规模、高级漏洞发现支持、部署模式及报告能力等指标。选择工具时需根据具体需求确定关键功能，并进行测试和评分。同时，本文建议关注基础设施成本、运营成本、许可成本、集成成本及退出成本等综合因素。
资源与贡献
Linux基金会主办多个社区项目，如开放合规计划、ACT、SPDX等，提供最佳实践、信息交换规范及自动化工具。此外，基金会还发布白皮书和博客文章，提供开源合规性相关建议和培训资源。
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