“软件成分分析”，或称“软件组成分析”，英文名：‘Software Composition Analysis’, 通常简称：‘SCA’，是指对软件中所使用的开源软件或第三方软件的检测和识别，及相关安全及合规风险分析的技术。
您的软件代码库可能包含大量开源和其他第三方软件组件，这些组件可能依赖于开源软件。软件成分分析（SCA）是您的自动化助手，它会扫描您的代码库，标记您正在使用的所有开源软件。它不仅是为了给予应有的认可，也是为了确保您的软件安全并符合许可证要求。
手动跟踪所有开源组件就像数星星一样繁琐乏味，而且容易出错。软件成分分析（SCA）是一种自动化解决方案，是维护代码安全性和许可证合规性的基石，尤其是在 DevOps 领域，“左移”不仅仅是一个流行词，更是一种更智能的早期风险缓解方法。
软件成分分析（SCA）工具就像开发世界的侦探。它们会仔细检查包管理器、清单文件、源代码、二进制文件、容器镜像等等。它们会编制一份软件物料清单 (Software Bill of Materials, 简称：SBOM) ，并与国家漏洞数据库 (NVD) 等数据库进行交叉引用，以发现任何已知的安全漏洞或与您的开源使用政策存在许可冲突的情况。
随着云原生和复杂应用程序成为常态，以及生成式人工智能编码助手的快速普及，软件成分分析（SCA） 对于确保代码安全合规且不中断开发生命周期至关重要。随着 DevOps 将代码交付速度提升到新的水平，SCA可确保应用程序安全性和许可证合规性与时俱进。
来源：NIST
随着软件开发的不断发展、新的开源项目不断发布、版权法的变更、新的安全漏洞的出现以及其他漏洞的修补，软件成分分析（SCA）解决方案必须适应变化才能真正有效。在评估最适合您团队的 SCA 解决方案时，您应该关注一些关键特性。
未声明的依赖项是指未使用 Maven、NPM 或 PIP 等软件包管理器就进入代码库的开源软件。请选择不依赖于所有依赖项都正确声明的软件成分分析（SCA）工具集。
传递依赖项有时被称为间接依赖项，它只是您的代码未明确声明但由其他依赖项引入的软件。
开发人员通常使用来自 GitHub 或 Stack Overflow 等来源的公开代码块。在这种情况下，您可能没有完整的开源软件包，而是一个“代码片段”，其许可义务与完整使用相同。至关重要的是，您的软件成分分析工具能够调整到不同的精度级别，以平衡检测和降低误报。
软件风险管理是一项“团队运动”，需要软件工程师、DevOps、审计师和法律顾问的共同参与。至关重要的是，您的软件成分分析（SCA） 解决方案必须与您现有的工具链集成，并且不会在 SDLC 中引入摩擦。
法律法规合规性对SBOM（软件物料清单）的透明度和安全性要求越来越高。确保您的软件成分分析（SCA） 解决方案能够轻松导入各种SBOM 格式、整合并生成可靠的 SBOM。
为了准确识别开源软件并提供可靠的许可证、安全性和供应商相关数据，软件成分分析工具依赖于其数据库。请选择具有全面且经常更新的数据库的 软件成分分析（SCA）解决方案。
仅靠软件成分分析（SCA） 技术是不够的。软件审计经验和专业知识至关重要。在评估您的 SCA 方案时，请考虑您是否拥有所有相关的专业知识，或者是否需要一些帮助，例如扫描基准测试或虚拟开源审计师提供的持续不定期的支持。
开源使用策略可帮助您自动审批哪些第三方软件包可用。选择具有策略管理、自动化和通知工作流的软件成分分析（SCA）工具集。
SCA 的核心在于安全性、速度和可靠性。它是现代开发工具包中必不可少的工具，能够确保您在快速发布新版本时，不会出现许可证侵权或安全风险。它不仅仅是锦上添花，更是任何希望以光速构建安全、高质量软件的DevOps 或DevSecOps团队的必备工具。
在评估软件成分分析（SCA） 解决方案时，请仔细评估扫描的广度和深度、OSS 数据库的丰富性、工作流程的灵活性和定制性，以及协助您的团队的专业知识的可用性。
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