构建可信软件物料清单(SBOM)：T-Sec SCA 源码与二进制级供应链安全治理体系

主讲人：陈次恩（腾讯安全科恩实验室开发安全产品经理）

第一章：突破供应链防御盲区：应对逾六成实战失陷风险

当前企业在软件供应链安全建设中正面临日益严峻的战略困境。国家级攻防演练数据显示，2022-2023年防守单位失陷案例中，超过60%与软件供应链安全相关，已成为Top5攻击技战法。随着《关键信息基础设施安全保护条例》及金融业开源技术应用规范的出台，“安全左移”与“准入管理”已成为刚性合规要求。

然而，企业在实际落地中遭遇显著的业务瓶颈：

• 资产与风险黑盒化： 难以准确统计软件资产、确认组件风险、发现潜在攻击链条。
• 开源治理痛点： 面临漏洞信息不明、许可证兼容/互惠/篡改风险、组件停止维护等供应连续性风险，以及恶意代码投毒风险。
• 运维收敛难度大： 传统扫描工具产生海量告警，难以判断漏洞是否存在实际可利用脚本，导致安全团队与开发团队修复成本极高。

第二章：重塑资产透明度：以源码与二进制双核驱动的 SBOM 治理架构

针对上述痛点，腾讯科恩实验室输出经过多年内部打磨的开发安全能力，推出T-Sec软件成分分析（SCA）解决方案。该平台以源码和二进制级分析为核心，帮助企业建立精准的软件物料清单（SBOM），从源头摸清供需与安全现状。

该方案的底层逻辑构建于三大核心能力架构：

• 基础分析层： 深入执行源码SCA、二进制SCA与系统审计。通过动静态依赖分析准确处理包管理器（如Maven、Gradle等）版本依赖，并支持文件级与代码片段级相似度识别以发现抄袭情况。
• 数据分析层： 依托开源组件知识库，执行漏洞数据聚合与组件情报分析。针对编译后制品（C/C++、Java、Golang、C#等），系统通过分析二进制函数级特征与字节码，实现精准的制品扫描。
• 安全管理层： 建立SBOM监测体系，提供管理、治理、运营、研发四重视角，支持灵活的API对接与黑白名单管控策略。

第三章：降本增效指标：漏洞可达性评估驱动的精准收敛

T-Sec SCA 摒弃了基于简单版本比对的粗放式扫描，通过引入AI算法与海量数据知识库，将安全防御转化为可量化的工程效率提升。核心业务指标与数据支撑如下（数据来源：腾讯安全统一漏洞库及平台运行数据）：

• 底层威胁识别基数支撑： 平台整合了 690万+ 经人工运营核实的组件情报核心信息，30万+ 漏洞情报数据，以及 2,000+ 常见许可证数据，确保复杂表达式能满足真实业务的合规需求。
• 漏洞可达性评估（降低Ops Cost）： 平台通过分析漏洞影响的函数调用链，精准判断漏洞的“触发性”。该技术成功收敛高危漏洞数量，大幅降低开发团队的无效分析成本与修复负担。
• 代码级特征匹配（提升开发效率）： 基于 BinaryAI 核心算法，实现问题代码片段的快速定位，直接提升后续漏洞修复的执行效率。

第四章：贯穿全生命周期的三大典型落地场景

T-Sec SCA 已具备灵活部署、参数配置与接口调用能力，支撑企业在实际业务流中闭环风险：

• 场景一：研发接入场景（CI/CD全链路集成） 在开发阶段通过IDE插件（VS Code、IntelliJ）进行代码级质量控制；在编译集成阶段无缝接入代码仓库（GitLab、Coding）与流水线（蓝鲸）；在发布阶段对制品仓库（Maven、Docker、JFrog）执行严格的敏感信息检出，实现开箱即用的多阶段质量网关。
• 场景二：软件供应链准入场景（供应商制品管控） 针对外部采购或外包开发的供应商包，发挥二进制SCA强解包能力及高兼容性优势。通过服务器系统级采集机制与复杂包格式解析，对闭源商业软件执行可信成分分析与恶意样本特征检测，建立严格的准入验证机制。
• 场景三：开源组件治理场景（持续运营优化） 自动化生成SBOM台账，记录精确的PURL（包统一资源定位符）及作用域（dev/test/compile）。运营团队可通过灵活的API与黑白名单机制，屏蔽误报、修正结果，并对组件的版本分布与连续性问题进行常态化回扫与追踪。

第五章：沉淀实战攻防经验：算法迭代与全栈信创支持

T-Sec 软件成分分析方案不仅满足基础合规，更代表了业界前沿的技术演进方向。其核心竞争力源于：

1. 实战级“狗粮”检验： 方案高度适配大型研发体系与安全运营平台，已在腾讯内部自研体系（智研）及腾讯发布审批系统、法务合规系统中完成大规模接入与高并发验证。
2. 底层算法护城河： 核心依赖的科恩 BinaryAI 安全算法持续进行模型训练与数据迭代，已被工业界与学术界广泛引用验证。
3. 全栈国产化与前沿语言支持： 方案不仅支持主流语言和超过10种小众语言（Shell、SQL），更率先支持鸿蒙 ArkTS 等新语言和研发框架，完全满足核心数据可控与国产化信创环境的部署要求。