开源组件识别
通过依赖分析 文件指纹与代码片段指纹识别引入的开源组件 确定组件版本与依赖关系 生成软件物料清单 SBOM
COMPOSITION INTELLIGENCE流程示意
- 开源项目版本
- 390M+
- 开源组件版本
- 497M+
- 开源组件
- 26M+
- 开源许可证
- 3,100+
- 开源漏洞
- 1.16M+
PRODUCT OVERVIEW
从成分识别到持续风险管理
SourceSeer SCA 结合多种检测技术 自主可控的分析引擎与开源知识库 帮助企业识别开源软件资产 分析漏洞与许可证合规风险
持续提供漏洞监测 预警与修复建议 支持企业开展开源软件风险管理
CORE CAPABILITIES
核心能力
自研代码占比分析
利用文件指纹与代码片段指纹开展代码溯源 从文件和代码量等维度分析自研代码占比
01 / COMPOSITION
SOURCE PROJECTapplicationsrc / manifest
network-kit2.4.0
data-parser1.8.2
core-utils3.1.0
传递依赖
直接依赖runtime-lib1.2.0
文件与代码片段指纹
→开源来源溯源自研代码占比分析
USE CASES
应用场景
供应商准入与交付合规
围绕组件 漏洞与许可证要求开展供应商评估和交付检查 以 SBOM 及许可证版权声明支持合规审查
开源发布前安全与合规审查
在开源发布前开展组件溯源与成分分析 检查许可证及安全风险 为发布前整改提供依据
信创软件溯源与评估
结合源代码溯源 软件相似性分析与开源软件评估 为信创场景下的自主可控与合规评估提供依据
企业研发安全治理
结合业务环境与漏洞可达性研判实际风险 支持将安全检查与治理要求接入企业研发流程
软件资产与风险运营
统一梳理软件资产 持续跟踪漏洞与合规风险 支持供应商风险评估和企业软件供应链的日常管理
重点时期安全自查
结合漏洞情报与实际影响分析 排查重点软件的风险 为重点时期的安全自查和修复准备提供支持
预约 SourceSeer SCA 产品演示
了解如何识别开源组件、发现漏洞和许可证风险，并生成软件物料清单（SBOM）。