軟件源代碼缺陷深度分析軟件

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產(chǎn)品名稱: 軟件源代碼缺陷深度分析軟件

產(chǎn)品型號: Cantata國產(chǎn)替代

產(chǎn)品展商: 其它品牌

產(chǎn)品文檔: 無相關文檔

簡單介紹

軟件源代碼缺陷深度分析軟件新一代軟件源代碼缺陷深度分析平臺，源自清華大學與國防科技大學研究團隊多年對代碼靜態(tài)分析技術的理論深耕，結(jié)合軟件工程實踐研發(fā)而成，具有良好的語言擴充性、規(guī)則完備性、開發(fā)環(huán)境可集成性，采用控制流分析、數(shù)據(jù)流分析、上下文敏感分析、對象敏感分析、跨程序分析和跨文件分析等多種先進技術，精準檢測軟件的漏洞與缺陷。軟件源代碼缺陷深度分析軟件Cantata國產(chǎn)替代,Testbed國產(chǎn)替代|C++Test國產(chǎn)替代|VectorCAST國產(chǎn)替代

軟件源代碼缺陷深度分析軟件 的詳細介紹

軟件源代碼缺陷深度分析軟件

您的智能**代碼守護者

新一代軟件源代碼缺陷深度分析平臺，源自清華大學與國防科技大學研究團隊多年對代碼靜態(tài)分析技術的理論深耕，結(jié)合軟件工程實踐研發(fā)而成，具有良好的語言擴充性、規(guī)則完備性、開發(fā)環(huán)境可集成性，采用控制流分析、數(shù)據(jù)流分析、上下文敏感分析、對象敏感分析、跨程序分析和跨文件分析等多種先進技術，精準檢測軟件的漏洞與缺陷。

聯(lián)系我們，試用我們的軟件軟件源代碼缺陷深度分析軟件Cantata國產(chǎn)替代,Testbed國產(chǎn)替代|C++Test國產(chǎn)替代|VectorCAST國產(chǎn)替代

基礎功能

支持上等語言種類包括：C/C++、C#、Java、PHP、Python、JavaScript、LUA、XML
支持主流開發(fā)框架：SpringMVC、SpringBoot、SSM、Struts2、ThinkPHP、Flask
支持主流構(gòu)建：CMake、Maven | 支持主流SCM：GitLab、GitHub、SVN | 支持主流構(gòu)建系統(tǒng)：Jenkins、GitLab-CI
支持主流Bug跟蹤系統(tǒng)：禪道 | 支持RESTFUL API，可由第三方系統(tǒng)集成，容易嵌入DevOps
支持缺陷知識庫擴展 | 支持項目級的訪問權(quán)限控制
支持主流OS安裝部署：Windows、Linux、銀河麒麟軟件源代碼缺陷深度分析軟件Cantata國產(chǎn)替代,Testbed國產(chǎn)替代|C++Test國產(chǎn)替代|VectorCAST國產(chǎn)替代

強大的缺陷和漏洞檢測能力

支持國內(nèi)外主流標準：
· CWE 7PK覆蓋率80%+：
Java分類200+，涵蓋CWE 130+：
C分類60+，涵蓋CWE 60+：
其他語言分類300+，涵蓋CWE 200+：
· OWASP TOP 10覆蓋率100%：
· 支持GJB-8114、GJB-5369編碼規(guī)范：

自主可控軟件源代碼缺陷深度分析軟件

通過了銀河麒麟飛騰 OS 系統(tǒng)兼容性認證。核心開發(fā)團隊來自清華大學、國防科大等研究機構(gòu)，作為國內(nèi)*早投入軟件**、編譯技術、形式化方法的研究團隊，在該領域擁有10年以上研究經(jīng)驗。產(chǎn)品核心代碼均為自研，擁有自主知識產(chǎn)權(quán)，自主可控性好，能更好的保護用戶代碼資產(chǎn)**。

代碼**態(tài)勢

給項目管理人員提供專業(yè)的代碼綜合質(zhì)量評估視角，更好的把握代碼的全局**狀態(tài)，更好的掌控代碼到整體**短板。在平臺首頁顯示所有項目的關鍵指標信息，在項目首頁顯示該項目的關鍵指標信息。Cantata國產(chǎn)替代,Testbed國產(chǎn)替代|C++Test國產(chǎn)替代|VectorCAST國產(chǎn)替代

缺陷綜合定位

在錯綜復雜的缺陷報告中定位缺陷成因是棘手的問題。為此，提供全局的缺陷數(shù)據(jù)流綜合視角，便于開發(fā)人員定位關鍵函數(shù)。同時在關鍵缺陷路徑上提供重要的輔助信息，幫助開發(fā)人員理解缺陷成因，更快修復缺陷。

全局數(shù)據(jù)流圖顯示

提供缺陷類型的全局數(shù)據(jù)流圖，在一個圖上展示同一類型缺陷的全部數(shù)據(jù)流圖，方便開發(fā)人員找到修復該類型缺陷的*關鍵函數(shù)/代碼塊。

深入且精準的缺陷分析

傳統(tǒng)靜態(tài)分析技術大都基于語法樹（AST），便于檢測代碼中的“規(guī)范”類缺陷，但對于深度缺陷檢測不足。采用了基于值流圖的技術方案，兼顧了分析效率與精度，可檢測出跨越多重函數(shù)、多個文件的隱蔽代碼缺陷，有效提升了檢出率。

智慧減負

在持續(xù)集成環(huán)境中，回歸分析有助于提高代碼質(zhì)量，同時也引入了大量工作量。CodeSense 可以針對同一代碼的不同版本進行增量分析，方便開發(fā)人員在版本迭代時關注新增的問題，可有效提高效率。于此同時，平臺還可將之前的代碼審計結(jié)果鏈接到后續(xù)版本中，極大減輕復雜。

技術實力—夯實的理論基礎

團隊近5年累計發(fā)表學術論文百余篇，包括中國計算機學會（CCF）分類A級的：POPL、CAV、LICS、ICSE、FSE、TSE、TOSEM、AI、TPDS、TC等

團隊核心成員以**作者發(fā)表了大陸首篇CAV論文。兩次獲得COMPSAC會議唯壹*佳論文，在工業(yè)領域的應用論文發(fā)表在TIE、TEC等高影響因子期刊（IF分別為7.0、8.1） Cantata國產(chǎn)替代,Testbed國產(chǎn)替代|C++Test國產(chǎn)替代|VectorCAST國產(chǎn)替代

與國外靜態(tài)分析領域知名學者保持活躍交流，為工具研發(fā)提供理論支持

技術實力夯實的理論基礎