SonarQube为静态代码检查工具，帮助检查代码缺陷，改善代码质量，提高开发速度,使用Sonar Runner2.4进行代码扫描。

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思多普（SDAP）软件检测分析平台，为软件源代码的安全性、可靠性和合规性自动化检测提供一个公共检测平台。具备登录及权限管理、组织机构管理、项目信息管理、检测项目管理、检测任务执行及管理、缺陷审计、缺陷统计分析、规则配置、质量阈配置、编译环境配置及监视、服务节点及检测节点监控、检测工具及检测任务监控等功能。与SCM（svn、git、maven）集成，实现检测对象自动拉取、定时检测、缺陷归属自动绑定、人员缺陷趋势自动分析。自动监测编译环境和工具的检测能力，上报给SDAP平台供用户选择。支持同一检测任务多检测工具同时检测，自动合并检测结果。实现各种检测工具检测规则的统一规范化定制。自动计算新增缺陷、已解决缺陷、未解决缺陷。提供项目安全性、可靠性和合规性分析功能，提供组织机构仪表盘、项目仪表盘、人员仪表盘。具备分布式大规模检测调度能力和可靠性存储能力和分模块并行检测能力。

SDAP-Asca思多普精准代码检测及修复工具为软件源代码的安全性、可靠性和合规性自动化检测提供一个公共检测平台，具备对主流计算机语言编写的源代码检测能力，包括java/c/c++/c#/go/php/python/html/jsp/js等。具备系统及权限管理、组织机构管理、项目信息管理、检测项目管理、检测任务执行及管理、缺陷审计、缺陷统计分析、规则配置、质量阈配置、服务节点及检测节点监控、检测工具及检测任务监控等功能。能与SCM（svn、git、maven）集成，实现检测对象自动拉取、定时检测、缺陷归属自动绑定、人员缺陷趋势自动分析。支持同一检测任务分模块同时检测，自动合并检测结果。自动计算新增缺陷、已解决缺陷、未解决缺陷。提供项目安全性、可靠性和合规性分析功能，提供组织机构仪表盘、项目仪表盘、人员仪表盘。具备分布式大规模检测调度能力和可靠性存储能力和分模块并行检测能力。

论文用机器学习算法检测恶意代码，分别针对静态、动态这2 种分析模式下的检测方案进行了讨论，涵盖了恶意代码样本采集、特征提取与选择、机器学习算法分类模型的建立等要点。对机器学习算法下恶意代码检测的未来工作与挑战进行了梳理。为下一代恶意代码检测技术的设计和优化提供了重要的参考。

可以利用p3c-pmd-2.0.0.jar来实现基于阿里代码规约的代码规范检测。执行命令： $JAVA_HOME/bin/java -Dpmd.language=en -cp $BASE_PATH/p3c-pmd-2.0.0.jar net.sourceforge.pmd.PMD -d $TEMPDIR -R rulesets/java/ali-comment.xml,rulesets/java/ali-concurrent.xml,rulesets/java/ali-constant.xml,rulesets/java/ali-exception.xml,rulesets/java/ali-flowcontrol.xml,rulesets/java/ali-naming.xml,rulesets/java/ali-oop.xml,rulesets/java/ali-other.xml,rulesets/java/ali-set.xml -f text

实现gitlab服务端代码检测的钩子

为了保护网页不被嵌入恶意代码，提出了一种基于网页文件代码分类检测技术的恶意代码检测系统，并完成了软件设计与开发。该系统采用J2EE技术开发，能够对网页文件进行代码分类扫描，并根据不同的扫描结果进行相应的处理。通过实际应用表明，采用代码分类检测技术能够高检出、低误报的识别出多种恶意代码，达到了设计要求。

使用深度学习的混合恶意代码检测 关于 这是一种基于深度学习的混合恶意代码检测方法的Keras实现。 基本上，它是由自动编码器和深度信任网络组成的混合模型。 有关数据集的详细信息，请。 Python依赖 脾气暴躁的 凯拉斯 大熊猫 Scikit学习 张量流 环境设定 如果使用Python Ananconda Environment，则更可取。 您可以从下载 使用以下命令创建新的conda环境： conda create -n hybrid-code python=3.5 通过运行以下代码来激活环境： source activate hybrid-code 要安装所需的库，请运行以下命令：