安全编程代码静态分析

❶ 做静态代码分析都是用那个软件的

本文首先介绍了静态代码分析的基本概念及主要技术，随后分别介绍了现有 4 种主流 java 静态代码分析工具 (Checkstyle，FindBugs，PMD，Jtest)，最后从功能、特性等方面对它们进行分析和比较，希望能够帮助 Java 软件开发人员了解静态代码分析工具，并选择合适的工具应用到软件开发中。

引言

在 Java 软件开发过程中，开发团队往往要花费大量的时间和精力发现并修改代码缺陷。Java 静态代码分析（static code analysis）工具能够在代码构建过程中帮助开发人员快速、有效的定位代码缺陷并及时纠正这些问题，从而极大地提高软件可靠性并节省软件开发和测试成 本。目前市场上的 Java 静态代码分析工具种类繁多且各有千秋，因此本文将分别介绍现有 4 种主流 Java 静态代码分析工具 (Checkstyle，FindBugs，PMD，Jtest)，并从功能、特性等方面对它们进行分析和比较，希望能够帮助 Java 软件开发人员了解静态代码分析工具，并选择合适的工具应用到软件开发中。

静态代码分析工具简介

什么是静态代码分析

静态代码分析是指无需运行被测代码，仅通过分析或检查源程序的语法、结构、过程、接口等来检查程序的正确性，找出代码隐藏的错误和缺陷，如参数不匹配，有歧义的嵌套语句，错误的递归，非法计算，可能出现的空指针引用等等。

在软件开发过程中，静态代码分析往往先于动态测试之前进行，同时也可以作为制定动态测试用例的参考。统计证明，在整个软件开发生命周期中，30% 至 70% 的代码逻辑设计和编码缺陷是可以通过静态代码分析来发现和修复的。

但是，由于静态代码分析往往要求大量的时间消耗和相关知识的积累，因此对于软件开发团队来说，使用静态代码分析工具自动化执行代码检查和分析，能够极大地提高软件可靠性并节省软件开发和测试成本。

静态代码分析工具的优势

1. 帮助程序开发人员自动执行静态代码分析，快速定位代码隐藏错误和缺陷。

2. 帮助代码设计人员更专注于分析和解决代码设计缺陷。

3. 显着减少在代码逐行检查上花费的时间，提高软件可靠性并节省软件开发和测试成本。

Java 静态代码分析理论基础和主要技术

• 缺陷模式匹配：缺陷模式匹配事先从代码分析经验中收集足够多的共性缺陷模式，将待分析代码与已有的共性缺陷模式进行模式匹配，从而完成软件的安全分析。这种方式的优点是简单方便，但是要求内置足够多缺陷模式，且容易产生误报。

• 类型推断：类型推断技术是指通过对代码中运算对象类型进行推理，从而保证代码中每条语句都针对正确的类型执行。这种技术首先将预定义一套类型机制，包括类 型等价、类型包含等推理规则，而后基于这一规则进行推理计算。类型推断可以检查代码中的类型错误，简单，高效，适合代码缺陷的快速检测。

• 模型检查：模型检验建立于有限状态自动机的概念基础之上，这一理论将被分析代码抽象为一个自动机系统，并且假设该系统是有限状态的、或者是可以通过抽象归 结为有限状态。模型检验过程中，首先将被分析代码中的每条语句产生的影响抽象为一个有限状态自动机的一个状态，而后通过分析有限状态机从而达到代码分析的 目的。模型检验主要适合检验程序并发等时序特性，但是对于数据值域数据类型等方面作用较弱。

• 数据流分析：数据流分析也是一种软件验证技术，这种技术通过收集代码中引用到的变量信息，从而分析变量在程序中的赋值、引用以及传递等情况。对数据流进行 分析可以确定变量的定义以及在代码中被引用的情况，同时还能够检查代码数据流异常，如引用在前赋值在后、只赋值无引用等。数据流分析主要适合检验程序中的 数据域特性。

现有主流 Java 静态分析工具

Checkstyle

Checkstyle 是 SourceForge 的开源项目，通过检查对代码编码格式，命名约定，Javadoc，类设计等方面进行代码规范和风格的检查，从而有效约束开发人员更好地遵循代码编写规范。

Checkstyle 提供了支持大多数常见 IDE 的插件，文本主要使用 Eclipse 中的 Checkstyle 插件。如下图 1 所示，Checkstyle 对代码进行编码风格检查，并将检查结果显示在 Problems 视图中。图中，代码编辑器中每个放大镜图标表示一个 Checkstyle 找到的代码缺陷。开发人员可通过在 Problems 视图中查看错误或警告详细信息。



• 图 1. 使用 Checkstyle 进行编码风格检查




此外，Checkstyle 支持用户根据需求自定义代码检查规范，在下图 2 中的配置面板中，用户可以在已有检查规范如命名约定，Javadoc，块，类设计等方面的基础上添加或删除自定义检查规范。



• 图 2. 使用 Checkstyle 添加自定义代码检查规范




FindBugs

FindBugs 是由马里兰大学提供的一款开源 Java 静态代码分析工具。FindBugs 通过检查类文件或 JAR 文件，将字节码与一组缺陷模式进行对比从而发现代码缺陷，完成静态代码分析。FindBugs 既提供可视化 UI 界面，同时也可以作为 Eclipse 插件使用。文本将主要使用将 FindBugs 作为 Eclipse 插件。在安装成功后会在 eclipse 中增加 FindBugs perspective，用户可以对指定 Java 类或 JAR 文件运行 FindBugs，此时 FindBugs 会遍历指定文件，进行静态代码分析，并将代码分析结果显示在 FindBugs perspective 的 bugs explorer 中，如下图 3 所示：



• 图 3. 使用 FindBugs 进行静态代码分析




图中 Bug Explorer 中的灰色图标处为 Bug 类型，每种分类下红色图标表示 bug 较为严重，黄色的图标表示 bug 为警告程度。Propreties 列出了 bug 的描述信息及修改方案。

此外，FindBugs 还为用户提供定制 Bug Pattern 的功能。用户可以根据需求自定义 FindBugs 的代码检查条件，如下图 4 所示：



• 图 4. 使用 FindBugs 添加自定义代码检查规范




PMD

PMD 是由 DARPA 在 SourceForge 上发布的开源 Java 代码静态分析工具。PMD 通过其内置的编码规则对 Java 代码进行静态检查，主要包括对潜在的 bug，未使用的代码，重复的代码，循环体创建新对象等问题的检验。PMD 提供了和多种 Java IDE 的集成，例如 Eclipse，IDEA，NetBean 等。本文主要使用 PMD 以插件方式与 Eclipse 集成。如下图 5 所示：在 Violations Overview 视图中，按照代码缺陷严重性集中显示了 PMD 静态代码分析的结果。



• 图 5. 使用 PMD 进行静态代码分析




PMD 同样也支持开发人员对代码检查规范进行自定义配置。开发人员可以在下图 6 中的面板中添加、删除、导入、导出代码检查规范。



• 图 6. 使用 PMD 添加自定义代码检查规范




Jtest

Jtest 是 Parasoft 公司推出的一款针对 Java 语言的自动化代码优化和测试工具，Jtest 的静态代码分析功能能够按照其内置的超过 800 条的 Java 编码规范自动检查并纠正这些隐蔽且难以修复的编码错误。同时，还支持用户自定义编码规则，帮助用户预防一些特殊用法的错误。Jtest 提供了基于 Eclipse 的插件安装。Jtest 支持开发人员对 Java 代码进行编码规范检查，并在 Jtask 窗口中集中显示检查结果，如下图 7 所示：



• 图 7. 使用 Jtest 进行静态代码分析




同时，Jtest 还提供了对用户定制代码检查配置甚至自定义编码规则的支持，这一功能使得开发人员可以基于不同场景定制所需要的编码规范，如图 8 所示：



• 图 8. 使用 Jtest 添加自定义代码检查规范



Java 静态分析工具对比

本章节将从以下几个方面对上述 Java 静态分析工具进行比较：

应用技术及分析对象

下表 1 列出了不同工具的分析对象及应用技术对比：



• 表 1. 不同工具的分析对象及应用技术对比



Java 静态分析工具

分析对象

应用技术

Checkstyle Java 源文件 缺陷模式匹配

FindBugs 字节码 缺陷模式匹配；数据流分析

PMD Java 源代码 缺陷模式匹配

Jtest Java 源代码 缺陷模式匹配；数据流分析




内置编程规范

Checkstyle：

• Javadoc 注释：检查类及方法的 Javadoc 注释

• 命名约定：检查命名是否符合命名规范

• 标题：检查文件是否以某些行开头

• Import 语句：检查 Import 语句是否符合定义规范

• 代码块大小，即检查类、方法等代码块的行数

• 空白：检查空白符，如 tab，回车符等

• 修饰符：修饰符号的检查，如修饰符的定义顺序

• 块：检查是否有空块或无效块

• 代码问题：检查重复代码，条件判断，魔数等问题

• 类设计：检查类的定义是否符合规范，如构造函数的定义等问题

FindBugs：

• Bad practice 坏的实践：常见代码错误，用于静态代码检查时进行缺陷模式匹配

• Correctness 可能导致错误的代码，如空指针引用等

• 国际化相关问题：如错误的字符串转换

• 可能受到的恶意攻击，如访问权限修饰符的定义等

• 多线程的正确性：如多线程编程时常见的同步，线程调度问题。

• 运行时性能问题：如由变量定义，方法调用导致的代码低效问题。

PMD：

• 可能的 Bugs：检查潜在代码错误，如空 try/catch/finally/switch 语句

• 未使用代码（Dead code）：检查未使用的变量，参数，方法

• 复杂的表达式：检查不必要的 if 语句，可被 while 替代的 for 循环

• 重复的代码：检查重复的代码

• 循环体创建新对象：检查在循环体内实例化新对象

• 资源关闭：检查 Connect，Result，Statement 等资源使用之后是否被关闭掉

Jtest

• 可能的错误：如内存破坏、内存泄露、指针错误、库错误、逻辑错误和算法错误等

• 未使用代码：检查未使用的变量，参数，方法

• 初始化错误：内存分配错误、变量初始化错误、变量定义冲突

• 命名约定：检查命名是否符合命名规范

• Javadoc 注释：检查类及方法的 Javadoc 注释

• 线程和同步：检验多线程编程时常见的同步，线程调度问题

• 国际化问题：

• 垃圾回收：检查变量及 JDBC 资源是否存在内存泄露隐患

错误检查能力

为比较上述 Java 静态分析工具的代码缺陷检测能力，本文将使用一段示例代码进行试验，示例代码中将涵盖我们开发中的几类常见错误，如引用操作、对象操作、表达式复杂化、数 组使用、未使用变量或代码段、资源回收、方法调用及代码设计几个方面。最后本文将分别记录在默认检查规范设置下，不同工具对该示例代码的分析结果。以下为 示例代码 Test.java。其中，代码的注释部分列举了代码中可能存在的缺陷。



• 清单 1. Test.java 示例代码
• package Test;import java.io.*;public class Test {/** * Write the bytes from input stream to output stream. * The input stream and output stream are not closed. * @param is * @param os * @throws IOException */public boolean (InputStream is, OutputStream os)throws IOException {intcount = 0;//缺少空指针判断byte[] buffer =new byte[1024];while((count = is.read(buffer)) >= 0) {os.write(buffer,0, count);}//未关闭I/O流returntrue;}/** * * @param a * @param b * @param ending * @return the elements from a to b, and stop when meet element ending */publicvoid (String[] a, String[] b, String ending){intindex;String temp =null;//空指针错误System.out.println(temp.length());//未使用变量intlength=a.length;for(index=0; index&a.length; index++){//多余的if语句if(true){//对象比较 应使用equalsif(temp==ending){break;}//缺少 数组下标越界检查b[index]=temp;}}}/** * * @param file * @return file contents as striwww.fltbj.cn#ll if file does not exist */public void readFile(File file) {InputStream is =null;OutputStream os =null;try{is =new BufferedInputStream(newFileInputStream(file));os =new ByteArrayOutputStream();//未使用方法返回值(is,os);is.close();os.close();}catch (IOException e) {//可能造成I/O流未关闭e.printStackTrace();}finally{//空的try/catch/finally块}}}







• 通过以上测试代码，我们对已有 Java 静态代码分析工具的检验结果做了如下比较，如下表 2 所示。




表 2. Java 静态代码分析工具对比

代码缺陷分类

示例

Checkstyle

FindBugs

PMD

Jtest

引用操作 空指针引用 √ √ √ √

对象操作 对象比较（使用 == 而不是 equals） √ √ √

表达式复杂化 多余的 if 语句 √

数组使用 数组下标越界 √

未使用变量或代码段 未使用变量 √ √ √

资源回收 I/O 未关闭 √ √

方法调用 未使用方法返回值 √

代码设计 空的 try/catch/finally 块 √




由表中可以看出几种工具对于代码检查各有侧重。其中，Checkstyle 更偏重于代码编写格式，及是否符合编码规范的检验，对代码 bug 的发现功能较弱；而 FindBugs，PMD，Jtest 着重于发现代码缺陷。在对代码缺陷检查中，这三种工具在针对的代码缺陷类别也各有不同，且类别之间有重叠。

总结

本文分别从功能、特性和内置编程规范等方面详细介绍了包括 Checkstyle，FindBugs，PMD，Jtest 在内的四种主流 Java 静态代码分析工具，并通过一段 Java 代码示例对这四种工具的代码分析能力进行比较。由于这四种工具内置编程规范各有不同，因此它们对不同种类的代码问题的发现能力也有所不同。其中 Checkstyle 更加偏重于代码编写格式检查，而 FindBugs，PMD，Jtest 着重于发现代码缺陷。最后，希望本文能够帮助 Java 软件开发和测试人员进一步了解以上四种主流 Java 静态分析工具，并帮助他们根据需求选择合适的工具。

❷ 软件破解中静态分析与动态分析有什么区别

软件破解中静态分析与动态分析区别为：对象不同、代码覆盖率不同、检测不同。

一、对象不同

1、静态分析：静态分析是对程序文件（非运行状态）行跟踪。

2、动态分析：动态分析是对运行着的程序进行跟踪。

二、代码覆盖率不同

1、静态分析：静态分析有完整的代码覆盖率。无论一个代码块或另一个代码块在执行时获得控制的频率，静态分析都会检查整个代码库。

2、动态分析：动态分析不能保证完整的代码覆盖率。需要向程序中馈入足够的数据以获得更好的结果并获得尽可能多的代码覆盖率。

三、检测不同

1、静态分析：静态分析不利于检测内存泄漏和与并发相关的错误。

2、动态分析：动态分析可以检测复杂的内存处理错误，例如超出数组范围的索引编制和内存泄漏。

(2)安全编程代码静态分析扩展阅读

程序静态分析是与程序动态分析相对应的代码分析技术，它通过对代码的自动扫描发现隐含的程序问题，主要具有以下特点：

（1）不实际执行程序。动态分析是通过在真实或模拟环境中执行程序进行分析的方法，多用于性能测试、功能测试、内存泄漏测试等方面。与之相反，静态分析不运行代码只是通过对代码的静态扫描对程序进行分析。

（2）执行速度快、效率高。目前成熟的代码静态分析工具每秒可扫描上万行代码，相对于动态分析，具有检测速度快、效率高的特点。

（3）误报率较高。代码静态分析是通过对程序扫描找到匹配某种规则模式的代码从而发现代码中存在的问题，例如可以定位strcpy（）这样可能存在漏洞的函数，这样有时会造成将一些正确代码定位为缺陷的问题，因此静态分析有时存在误报率较高的缺陷，可结合动态分析方法进行修正。

❸ 程序静态分析的着名的静态分析工具

Meta-Compilation（Coverity）
由Stanford大学的Dawson Engler副教授等研究开发，该静态分析工具允许用户使用一种称作metal的状态机语言编写自定义的时序规则，从而实现了静态分析工具的可扩展性。MC的实际效果非常优秀，号称在Linux内核中找出来数百个安全漏洞。MC目前已经商业化，属于Coverity Inc.2014年被Synopsys收购。目前学术领域比较认可的静态分析工具，其技术处于领先地位。
mygcc 由一个法国人N. Volanschi开发，其思想来源于MC，试图将自定义的错误检测集成到编译时。
Klocwork
国内用的最为广泛的静态分析工具，由加拿大北电于1996年研发，是中国最早的能够检测语义缺陷的静态分析工具。截止到2015年其版本号为V10,也就是大家常说的K10
LDRA Testbed
英国的编码规则类检测工具，前身为Liverpool大学开发，能够支持C/C++数千种条目的规则检测，包括MISRA C/C++, GJB5369等，是最早进入中国市场的静态分析工具，在军队、军工广泛使用，但其技术仅支持风格类检测，无法进行语义缺陷分析，导致一些常用的运行时缺陷无法发现或者较高误漏报，由此市场占有率逐步下降。截止到2015年其版本号为9.5
HP Fortify
美国HP公司的支持安全漏洞类的检测工具，能够检测C/C++/Java/PHP/ASP/JavaScript等多种语言，数千种检测项，是国内使用最为广泛的静态分析工具。但该工具整体的误报漏报率较高，虽然支持很多种安全漏洞，但需要用户做很多的二次开发工作。
Cobot(库博)
北京大学软件工程中心研发的静态分析工具，能够支持编码规则，语义缺陷的程序分析，能够支持C/C++数千条规则和缺陷的检测，是我国唯一可以称的上是静态分析产品的商业化工具。由于其自主知识产权，对国内的操作系统，编码标准支持的较好，检测精度也基本与上述工具持平，所以也得到了很多用户的认可。
Parasoft C++Test
美国Parasoft公司研发的支持C、C++静态分析的工具，该工具除了可以检测编码规则外，还能检测少量的语义缺陷，此外能够进行测试用例生成。

❹ 什么是静态测试静态测试主要采用哪些测试方法

静态测试是指不运行被测程序本身，仅通过分析或检查源程序的语法、结构、过程、接口等来检查程序的正确性。静态测试主要采用白盒测试方法。

对需求规格说明书、软件设计说明书、源程序做结构分析、流程图分析、符号执行来找错。静态方法通过程序静态特性的分析，找出欠缺和可疑之处，例如不匹配的参数、不适当的循环嵌套和分支嵌套、不允许的递归、未使用过的变量、空指针的引用和可疑的计算等。静态测试结果可用于进一步的查错，并为测试用例选取提供指导。

(4)安全编程代码静态分析扩展阅读

静态测试包括代码检查、静态结构分析、代码质量度量等。它可以由人工进行，充分发挥人的逻辑思维优势，也可以借助软件工具自动进行。代码检查包括代码走查、桌面检查、代码审查等，主要检查代码和设计的一致性，代码对标准的遵循、可读性，代码的逻辑表达的正确性，代码结构的合理性等方面。

可以发现违背程序编写标准的问题，程序中不安全、不明确和模糊的部分，找出程序中不可移植部分、违背程序编程风格的问题，包括变量检查、程序逻辑审查、程序语法检查和程序结构检查等内容。

在实际使用中，代码检查比动态测试更有效率，能快速找到缺陷，发现30%～70%的逻辑设计和编码缺陷；代码检查看到的是问题本身而非征兆。

但是代码检查非常耗费时间，而且代码检查需要知识和经验的积累。代码检查应在编译和动态测试之前进行，在检查前，应准备好需求描述文档、程序设计文档、程序的源代码清单、代码编码标准和代码缺陷检查表等。

静态测试具有的发现缺陷早、降低返工成本、覆盖重点和发现缺陷的概率高的优点以及耗时长、不能测试依赖和技术能力要求高的缺点。

❺ 什么叫静态安全分析及动态安全分析

安全分析是对运行中的网络或某一研究态下的网络,按N-1原则,研究一个个运行元件因故障退出运行后,网络的安全情况及安全裕度。静态安全分析是研究元件有无过负荷及母线电压有无越限。动态安全分析是研究线路功率是否超稳定极限

❻ 静态代码分析 和 代码审计的区别

静态代码分析是代码审计的方式之一，即代码审计也可以通过其他方式来审查源码的安全。比如，运行该源码，执行针对性的操作等。
静态代码分析就是在不运行软件源码的情况下，从数据流、语义、结构、控制流、配置流等方面对源代码进行的分析。
代码审计（Code
audit）是一种以发现程序错误，安全漏洞和违反程序规范为目标的源代码分析。

❼ 静态分析是指

经济领域概念
静态分析是一种分析经济现象的均衡状态以及有关的经济变量达到均衡状态所需要条件的分析方法。[1]而不考虑经济现象达到均衡状态的过程，它完全抽象掉了时间因素和具体的变化过程，是一种静止地、孤立地考察某种经济事物的方法。
网络


静态分析
经济领域概念
静态分析是一种分析经济现象的均衡状态以及有关的经济变量达到均衡状态所需要条件的分析方法。[1]而不考虑经济现象达到均衡状态的过程，它完全抽象掉了时间因素和具体的变化过程，是一种静止地、孤立地考察某种经济事物的方法。

中文名
静态分析
外文名
static analysis
指标
总量指标、相对指标、平均指标、标志变异指标等
应用
静态计算机科学、经济学、工程、力学、机械
释义
根据既定的外生变量值求得内生变量的分析方法
内涵
静态分析法是根据既定的外生变量值求得内生变量的分析方法，是对已发生的经济活动成果，进行综合性的对比分析的一种分析方法。

如研究均衡价格时，舍掉时间、地点等因素，并假定影响均衡价格的其他因素，如消费者偏好、收入及相关商品的价格等静止不变，单纯分析该商品的供求达于均衡状态的产量和价格的决定。简单地说就是抽象了时间因素和具体变动的过程，静止地孤立地考察某些经济现象。它一般用于分析经济现象的均衡状态以及有关经济变量达到均衡状态所需要的条件。

常用的静态分析法有：相对数分析法、平均数分析法、比较分析法、结构分析法、因素替换分析法、综合计算分析法、价值系数分析法等。

指标

❽ 静态代码分析应该怎么操作呢

静态代码分析是代码审计的方式之一，即代码审计也可以通过其他方式来审查源码的安全。比如，运行该源码，执行针对性的操作等。

静态代码分析就是在不运行软件源码的情况下，从数据流、语义、结构、控制流、配置流等方面对源代码进行的分析。
代码中的bug往往是由于开发者忽略一些代码缺陷而造成的，这些代码缺陷可能是极其微小的错误，以至于在程序的编译期并未给出很好的错误，从而导致这些代码缺陷在程序的运行期以某种非正常形式呈现出来。

那么对于开发这开说，这些微小的代码缺陷，往往是很难跟踪调试的，因此也为修复代码带来了很大困难。Xcode静态代码分析的作用即发现项目源代码中的某些代码缺陷，并分类进行提示，以方便开发者及时关注并加以修改，从而把代码缺陷（潜在的bug）及时清除。

❾ 静态代码中能检测到的错误有哪些

在传统意义上认为，错误检测应该是动态的系统测试的范围。但在bug的成本上分析，有以下公认的结论。

bug发现的越晚，修正的成本就越高，测试阶段修正bug的成本是编码阶段的约4倍的关系。为了减少成本，bug被发现的越早越好。在编程阶段，静态的分析代码就能找到代码的bug，是很多人的梦想。这个梦想在21世纪初变成了现实。以PolySpace、Klocwork、Coverity为代表的静态分析软件，实现了只要静态分析代码，就可以发现代码的bug，例如数组越界、除数为0、缓冲区溢出等，虽然还不是特别完美。微软在其最新的开发工具VisualStudio2005的teamsystemediton中集成了安全工具PREFix。PREFix原来就是着名的静态分析工具，后被微软收购过来。从微软的倾向看发展走势，类似的静态工具未来会成为市场的主流。PolySpace详细的信息可以参考我的另外一篇文章《嵌入式软件动态运行时错误的检测》。

❿ 代码静态检查实现原理

静态代码分析原理分为两种：分析源代码编译后的中间文件（如Java的字节码）；分析源文件。主要分析技术如下：

缺陷模式匹配
事先从代码分析经验中收集足够多的共性缺陷模式，将待分析代码与已有的共性缺陷模式进行匹配，从而完成软件安全分析。优点：简单方便；缺点：需要内置足够多的缺陷模式，容易产生误报。

类型推断/类型推断
类型推断技术是指通过对代码中运算对象类型进行推理，从而保证代码中每条语句都针对正确的类型执行。

模型检查
建立于有限状态自动机的概念基础上。将每条语句产生的影响抽象为有限状态自动机的一个状态，再通过分析有限状态机达到分析代码目的。
校验程序并发等时序特性。

数据流分析
从程序代码中收集程序语义信息，抽象成控制流图，可以通过控制流图，不必真实的运行程序，可以分析发现程序运行时的行为。