https://vulncat.hpefod.com/zh-cn 下面摘要著名的软件安全专家Gary Mc Graw的2006年的新书<Software Security building security In>中提出的软件安全问题的"7+1"个很高级别的大类.这几个领域中七个大类都是关注于源代码的安全,一个是与软件的配置和环境有关的.大类中我们又分了很多的小类,这8个大类及每个大类中主要的分类分别是: 1. Input Validation and Representa

K近邻法 K近邻法:假定存在已标记的训练数据集,分类时对新的实例根据其K个最近邻的训练实例的类别,通过多数表决等分类决策规则进行预测. k近邻不具有显示学习的过程,是“懒惰学习”(lazy learning).分类器不需要使用训练集进行训练.实际上是利用训练数据集对特征向量空间进行划分,并作为其分类的“模型”. (标注:Lazy learning懒惰学习:训练阶段仅仅把样本保存起来,无训练时间开销,收到测试样本再进行处理: Eager laarning急切学习:训练阶段就对样本学习处理的方法.)

1. 计算平台介绍 Flynn于1972年提出了计算平台的Flynn分类法,主要根据指令流和数据流来分类,共分为四种类型的计算平台,如下图所示: 单指令流单数据流机器(SISD) SISD机器是一种传统的串行计算机,它的硬件不支持任何形式的并行计算,所有的指令都是串行执行.并且在某个时钟周期内,CPU只能处理一个数据流.因此这种机器被称作单指令流单数据流机器.早期的计算机都是SISD机器,如冯诺.依曼架构,如IBM PC机,早期的巨型机和许多8位的家用机等. 单指令流多数据流机器(SIMD) S

Fortify规则与CERT JAVA 安全编程规范的对照表http://www.automationqa.com/forum.php?mod=viewthread&tid=4353&fromuid=29

Fortify 4.0 帮助文档下载 http://pan.baidu.com/s/1hqzbF8o

Fortify对移动应用安全的支持http://www.docin.com/p-768827684.html

对比AppScan Source和Fortify扫描AltoroJ的结果: http://blog.csdn.net/testing_is_believing/article/details/19633497

https://software.microfocus.com/en-us/products/application-security-testing/overview https://software.microfocus.com/en-us/products/static-code-analysis-sast/overview https://marketplace.microfocus.com/fortify/content/fortify-cloudscan-jenkins-plugin

上次介绍了用FindBugs辅助分析代码漏洞.这次换了一个工具:Fortify SCA Demo 4.0.0.Fortify是一个在安全方面挺出名的公司,这里就不多说了.先介绍一下主角:Fortify SCA Demo 4.0.0,尽管如今不知道Fortify SCA的版本号是多少,但能够肯定的是,Fortify SCA Demo 4.0.0是一个比較旧的Fortify SCA分析器了,而且还是Demo版的.所以不管是界面还是功能上都是比較简陋的.因为Fortify SCA不是开源的工具,这里就

這個問題我找了很多資料都沒有明說是如何解決,后來突發奇想得出我的解決方案如下,所以特此記錄一下: object postId = blogService.NewPost(0,"admin","123456", new { post_title = "My post 20130711", post_content = "This is my post on 2013/07/13.", post_status = "pu

转自:http://www.freebuf.com/sectool/95683.html 什么是fortify它又能干些什么? 答:fottify全名叫:Fortify SCA ,是HP的产品 ,是一个静态的.白盒的软件源代码安全测试工具.它通过内置的五大主要分析引擎:数据流.语义.结构.控制流.配置流等对应用软件的源代码进行静态的分析,分析的过程中与它特有的软件安全漏洞规则集进行全面地匹配.查找,从而将源代码中存在的安全漏洞扫描出来,并给予整理报告. 它支持扫描多少种语言? 答:Fortify

Fortify扫描漏洞解决方案: Log Forging漏洞: 1.数据从一个不可信赖的数据源进入应用程序. 在这种情况下,数据经由getParameter()到后台. 2. 数据写入到应用程序或系统日志文件中. 这种情况下,数据通过info() 记录下来.为了便于以后的审阅.统计数据收集或调试,应用程序通常使用日志文件来储存事件或事务的历史记录.根据应用程序自身的特性,审阅日志文件可在必要时手动执行,也可以自动执行,即利用工具自动挑选日志中的重要事件或带有某种倾向性的信息.如果攻击者可以向随后

前段时间因为工作原因需要对java源代码进行扫描,现结合使用经验对静态代码扫描工具Fortify SCA与FindBugs进行一个简单的对比. 一.Fortify SCA Fortify SCA是由全球领先的软件安全产品解决方案供应商Fortify Software开发,致力于帮助客户在软件开发生命周期中建立安全机制,杜绝软件安全漏洞,避免经济上和声誉上的损失. 扫描原理:FortifySCA首先通过调用语言的编译器或者解释器把前端的语言代码(Java.C.C++等源代码)转换成一种中间媒体文件

前段时间公司又一轮安全审查,要求对各项目进行安全扫描,排查漏洞并修复,手上有几个历史项目,要求在限定的时间内全部修复并提交安全报告,也不清楚之前是如何做的漏洞修复,这次使用工具扫描出来平均每个项目都还有大概100来个漏洞.这些漏洞包括SQL语句注入,C#后端代码,XML文件,以及前端HTML,JS代码几个方面,由于一些项目比较老旧,限定的时间又短,做大的改动如果测试不到位,很难保证不出什么问题,所以做了一些应及处理,不过这些都不失为一种手段,下面就来对这次安全漏洞的处理做个总结. 公司的漏洞扫描

1.代码注入 1.1 命令注入 命令注入是指应用程序执行命令的字符串或字符串的一部分来源于不可信赖的数据源,程序没有对这些不可信赖的数据进行验证.过滤,导致程序执行恶意命令的一种攻击方式. 问题代码: $dir = $_POST['dir'] exec("cmd.exe /c dir" + $dir); 修复方案:(1)程序对非受信的用户输入数据进行净化,删除不安全的字符.(2)限定输入类型, 创建一份安全字符串列表,限制用户只能输入该列表中的数据. 修复例子: //方式1 if (!

继续对Fortify的漏洞进行总结,本篇主要针对 Portability Flaw: File Separator 和  Poor Error Handling: Return Inside Finally 漏洞进行总结,如下: 1.Portability Flaw: File Separator(文件分隔符) 1.1.产生原因: 不同的操作系统使用不同的字符作为文件分隔符.例如,Microsoft Windows 系统使用“\”,而 UNIX 系统则使用“/”.应用程序需要在不同的平台上运行时

继续对Fortify的漏洞进行总结,本篇主要针对  Insecure Randomness  漏洞进行总结,如下: 1.Insecure Randomness(不安全随机数) 1.1.产生原因: 成弱随机数的函数是 random(). 电脑是一种具有确定性的机器,因此不可能产生真正的随机性.伪随机数生成器 (PRNG) 近似于随机算法,始于一个能计算后续数值的种子. PRNG 包括两种类型:统计学的 PRNG 和密码学的 PRNG.统计学的 PRNG 可提供有用的统计资料,但其输出结果很容易预测

继续对Fortify的漏洞进行总结,本篇主要针对  Denial of Service: Regular Expression  漏洞进行总结,如下: 1.Denial of Service: Regular Expression 1.1.产生原因: 实施正则表达式评估程序及相关方法时存在漏洞,该漏洞会导致评估线程在处理嵌套和重复的正则表达式组的重复和交替重叠时挂起.此缺陷可被攻击者用于执行拒绝服务 (DoS) 攻击. 示例: (e+)+ ([a-zA-Z]+)* (e|ee)+ 已知的正则表达

继续对Fortify的漏洞进行总结,本篇主要针对 Portability Flaw: Locale Dependent Comparison 漏洞进行总结,如下: 1.Portability Flaw: Locale Dependent Comparison 1.1.产生原因: 对可能与区域设置相关的数据进行比较时,应指定相应的区域设置. 示例 1:以下示例尝试执行验证,以确定用户输入是否包含 <script> 标签. ... public String tagProcessor(String

继续对Fortify的漏洞进行总结,本篇主要针对 Log Forging(日志伪造)的漏洞进行总结,如下: 1.1.产生原因: 在以下情况下会发生 Log Forging 的漏洞: 1. 数据从一个不可信赖的数据源进入应用程序. 2. 数据写入到应用程序或系统日志文件中. 为了便于以后的审阅.统计数据收集或调试,应用程序通常使用日志文件来储存事件或事务的历史记录.根据应用程序自身的特性,审阅日志文件可在必要时手动执行,也可以自动执行,即利用工具自动挑选日志中的重要事件或带有某种倾向性的信息. 如

继续对Fortify的漏洞进行总结,本篇主要针对 Privacy Violation(隐私泄露) 和 Null Dereference(空指针异常) 的漏洞进行总结,如下: 1.1.产生原因: Privacy Violation 会在以下情况下发生: 1. 用户私人信息进入了程序. 2. 数据被写到了一个外部介质,例如控制台.file system 或网络. 示例 1:以下代码包含了一个日志记录语句,该语句通过在日志文件中存储记录信息跟踪添加到数据库中的各条记录信息.在存储的其他数值中,getP