Dependency-Check 是一款分析软件构成的工具，他会检测项目中依赖项的公开披露漏洞。Dependency-Check 常用于扫描java和.NET程序，实验性的分析器有python、ruby、php以及nodejs，这些作为实验性研究是因为他们的高误报率。如果你公司主要使用c，java，这个系统作为作为上线前的扫描不乏是个好选择。
工作原理
Dependency-Check工作的方式是通过分析器对文件进行扫描搜集信息，搜集到的信息被叫做迹象。
这边共搜集3种迹象，分时是vendor（供应商），product（产品）和version（版本）。例如，jarAnalyzer将从jar文件包中的Mainfest、pom.xml和包名进行信息搜集，然后把各种搜集到的源放到一个或者多个迹象表里。
通过搜集到的迹象和CPE条目（NVD、CVE数据索引）进行匹配，分析器匹配到了就会给个标志发送到报告。
Dependency-Check 目前不使用hash识别文件，因为第三方依赖从源码中的hash值构建通常不会匹配官方发布版本的hash。后续版本中可能会增加一些hash来匹配一些常用的第三方库，例如Spring, Struts等。
常用命令./dependency-check.sh -n --project "test" --scan "WEB-INF/lib/" -o output.html
-n 不更新漏洞库，默认4小时自动拉取
--project 项目名字
--scan 扫描的路径或文件（可以扫目录，也可以直接扫压缩文件，zip，war，tgz等）
.
/dependency-check.sh -n --project "test" --scan "strusts2.war" --log logfile
扫描压缩文件
--log 日志记录
.
./dependency-check.sh --updateonly
--updateonly 只更新数据库
报告解读不完整的报告截图：
Dependency - 被扫描的第三依赖库名字
CPE - 所有被识别出来的CPE.
GAV - Maven 组, Artifact, 版本 (GAV).
Highest Severity - 所有关联的cve的最高漏洞等级
CVE Count - 关联的cve个数
CPE Confidence - dependency-check正确识别cpe的程度
Evidence Count - 识别CPE的数据个数
使用场景
理解了上面depency-check的原理后，应业务的需求，需要把这个开源工具二进制版本封装成web界面，可供自己和业务方调用。笔者也实现了这个功能，github地址。在业务实际使用场景：
1、如果项目迭代很快，项目很多。可以考虑配合代码管理系统，每次新发布前，自动打包文件进行扫描（报告没有修复参考，一般是推荐官方最新版包）
2、如果项目不多，或者监控重点项目。可让业务提单，安全人员进行扫描后提供结果和修复建议给到业务方
笔者对项目封装后的项目地址：https://github.com/he1m4n6a/dcweb，可以很方便的提交三方依赖库的压缩包进行扫描即可。