GitHub推出了一种新的机器学习驱动的代码扫描分析，可显示四种常见漏洞模式的警报：跨站点脚本(XSS)、路径注入、NoSQL注入和SQL注入。新的代码扫描功能由CodeQL分析引擎提供支持，使CodeQL能够查询代码库以识别潜在的安全漏洞。这些开源查询由社区成员和GitHub安全专家编写，可识别尽可能多的特定漏洞类型的变体，并提供广泛的常见弱点枚举(CWE)覆盖范围。该功能对JavaScript和TypeScript代码的静态分析涵盖了整个OWASP（开放式WEB应用程序安全项目）的十大漏洞类型。目前处于测试阶段的功能，专注于为一些最常见和危险的漏洞提供保护：跨站点脚本（XSS、CWE-79）路径注入（CWE-22、CWE-23、CWE-36、CWE-73、CWE-99)NoSQLInjection(CWE-943)SQLInjection(CWE-89)随着开源生态的快速发展，不常用的库越来越多。因此，新的扫描功能使用手动编写的CodeQL查询提供的示例来不断识别同类开源库以及内部开发的闭源库，以训练深度学习模型。使用这些模型，CodeQL可以识别更多不受信任的用户数据流，从而识别更多潜在的安全漏洞。如何开启此扫码功能？对于使用安全扩展或安全和质量代码扫描分析套件之一的用户，此功能默认启用。对于已经使用扫码功能，但没有使用上述分析套件的用户，可以修改扫码操作的工作流配置文件，开启新的分析功能：[...]-uses:github/codeql-action/init@v1with:queries:+security-extended[...]对于没有启用代码扫描的用户，请按照说明配置对JavaScript/TypeScript代码的分析，并在配置过程中添加上述分析套件。注意：基于机器学习的实验分析可能会有较高的误报率，与大多数机器学习模型一样，分析结果会随着模型的不断完善而提高。本文转自OSCHINA文章标题：GitHub推出基于机器学习的扫码分析功能本文地址：https://www.oschina.net/news/183694/github-code-scanning-with-machine-学习
