現代軟體開發的安全挑戰與應對策略
現代軟體開發實務高度仰賴第三方函式庫與開源框架的使用,這種開發模式雖然大幅提升了開發效率與程式碼重用性,卻也同時引入了複雜的安全風險與挑戰。每個第三方依賴項都可能潛藏著尚未被發現的安全漏洞,成為惡意攻擊者入侵系統的潛在突破口。根據近年的資安研究報告顯示,超過七成的資安事件源自於第三方依賴項的已知漏洞,這凸顯了軟體供應鏈安全管理的重要性與迫切性。
依賴掃描(Dependency Scanning)作為軟體供應鏈安全防護的核心技術之一,能夠系統性地識別專案中所有直接與間接依賴項的潛在安全風險。這項技術透過解析專案的組態檔案,如 Python 專案的 requirements.txt、Java 專案的 pom.xml,或是 Ruby 專案的 Gemfile.lock 等,不僅檢查開發者明確宣告的直接依賴項,更能遞迴分析這些依賴項所依賴的間接函式庫,全面性地掃描整個依賴樹狀結構,找出所有可能存在的安全漏洞。
掃描工具的運作原理是將每個依賴項的版本編號與持續更新的已知漏洞資料庫進行比對分析,然後生成詳細的安全報告,清楚列出受影響的元件名稱、漏洞的嚴重性等級分類、可能的安全影響範圍,以及具體的修復建議方案。除了傳統的手動配置 .gitlab-ci.yml 檔案的方式外,GitLab 平台也提供了直覺且易用的圖形化介面,讓開發團隊能夠快速啟用與設定依賴掃描功能,大幅降低技術門檻。
容器掃描(Container Scanning)技術則進一步延伸了安全防護的範圍,能夠深入檢查 Docker 映像檔中的作業系統層級與應用程式套件的安全漏洞。這對於採用容器化部署策略的現代雲端應用程式特別重要,因為容器映像檔往往包含了完整的作業系統環境與眾多預裝套件,每個元件都可能成為潛在的安全弱點。
授權合規(License Compliance)功能則是從法律遵循的角度出發,協助開發團隊管理專案中各種第三方依賴項所使用的軟體授權條款。不同的開源軟體授權如 MIT、Apache、GPL 等都有各自的使用限制與要求,若未妥善管理可能導致嚴重的法律風險與智慧財產權糾紛。透過自動化的授權掃描與合規檢查機制,企業能夠確保所開發的軟體產品符合法規要求,避免潛在的授權衝突問題。
這些安全措施與技術工具共同構築了軟體供應鏈的多層次防護體系,從程式碼層級的漏洞偵測、容器環境的安全加固,到法律合規的風險管控,為台灣軟體產業提供了完整且實用的安全解決方案,有效降低現代軟體開發面臨的各種潛在威脅與風險。
依賴掃描技術的深度解析
依賴掃描(Dependency Scanning)是一種專門針對第三方依賴項的靜態安全分析技術,其運作概念類似於靜態應用程式安全測試(SAST),但專注於檢測專案所使用的外部函式庫與框架的安全漏洞。這項技術支援廣泛的程式語言生態系統,無論是 Ruby、Python、Java、JavaScript、Go 還是 .NET 等主流開發語言,依賴掃描工具都能夠準確解析對應的套件管理組態檔案,系統性地識別專案所依賴的各種函式庫與框架版本。
多語言支援與智慧解析能力
依賴掃描工具具備高度智慧化的檔案識別與解析能力,能夠自動偵測並處理多種不同格式的組態檔案。例如在 Ruby 專案中會掃描 Gemfile.lock 檔案來確定所有 gem 套件的精確版本,Python 專案則可能檢視 requirements.txt、requirements.pip、Pipfile.lock 或 poetry.lock 等不同的依賴管理檔案,而 Java 專案則會解析 pom.xml(Maven)或 build.gradle(Gradle)等建置配置檔案。
這種多檔案格式的支援能力特別重要,因為現代軟體專案經常採用混合語言的開發架構。一個典型的 Web 應用程式可能同時包含 Python 後端服務、JavaScript 前端框架,以及 Java 微服務元件,依賴掃描工具必須能夠同時處理這些不同技術棧的依賴項,提供統一且完整的安全分析報告。
遞迴依賴分析的技術價值
依賴掃描技術最關鍵的功能之一是能夠執行遞迴式的依賴分析,這意味著工具不僅檢查開發者在專案配置檔案中明確宣告的直接依賴項,更會深入追蹤這些依賴項本身所依賴的間接函式庫,也就是所謂的傳遞性依賴(Transitive Dependencies)。這種遞迴分析能力至關重要,因為大多數的安全漏洞往往隱藏在這些間接依賴的深層結構中,是開發者通常不會直接接觸或了解的程式碼部分。
假設您正在開發一個使用 Django 框架的 Web 應用程式,專案的 requirements.txt 檔案中可能只有一行簡單的依賴宣告:
django==4.0.0
然而,Django 框架本身依賴了許多其他的 Python 套件,如 sqlparse 用於 SQL 語法解析、asgiref 提供 ASGI 伺服器支援、pytz 處理時區轉換等。這些間接依賴項又可能各自依賴其他函式庫,形成一個複雜的依賴樹狀結構。依賴掃描工具會完整解析這整個依賴樹,檢查每一個層級的每一個套件版本,確保沒有任何已知的安全漏洞被遺漏。
這種深度掃描能力能夠發現開發者可能完全不知道其存在的潛在安全風險。例如,即使您使用的 Django 版本本身沒有已知漏洞,但 Django 所依賴的某個底層套件可能存在嚴重的安全問題,這些問題同樣會影響您的應用程式安全性,而依賴掃描工具能夠及時發現並提醒這些風險。
已知漏洞資料庫的運作機制
依賴掃描工具的核心運作原理是透過查詢持續更新的已知漏洞資料庫,來檢測專案中每個依賴項的特定版本是否存在已被公開揭露的安全漏洞。這些漏洞資料庫通常包含了來自多個權威來源的資訊,如美國國家漏洞資料庫(NVD)、CVE(Common Vulnerabilities and Exposures)系統、各語言生態系統的安全諮詢資料庫(如 PyPA Advisory Database、RubySec),以及各大開源專案的安全通報等。
這種檢測方式與靜態應用程式安全測試(SAST)有本質上的不同。SAST 工具會深入分析程式碼的結構與邏輯,試圖發現新的未知漏洞模式,而依賴掃描則是單純地檢查已知漏洞資料庫中是否已經記錄了該特定版本的安全問題。這種方法看似簡單,但在實務上非常有效,特別是處理被廣泛使用的常見函式庫時,因為這些熱門函式庫的漏洞通常會被快速發現並記錄在資料庫中。
更進階的依賴掃描工具還提供了智慧化的自動修復建議功能。當工具發現某個函式庫的舊版本存在已知漏洞,且確認新版本已經修復了這些安全問題時,它可以自動生成一個合併請求(Merge Request),建議將專案中的該依賴項升級到安全的新版本。這種自動化的修復建議大幅減少了開發者手動追蹤與修復漏洞所需的時間與精力,讓安全維護工作變得更加高效且可持續。
GitLab 依賴掃描的實作配置
在 GitLab 平台上啟用與配置依賴掃描功能的流程與其他安全掃描工具(如 SAST、Secret Detection 或 DAST)的設定過程非常相似,提供了兩種主要的配置方式:透過直覺的圖形化使用者介面(GUI)進行快速設定,或是手動編輯 .gitlab-ci.yml 檔案以獲得更精細的控制能力。
使用圖形介面快速啟用掃描
對於希望快速開始使用依賴掃描功能的團隊而言,GitLab 提供的圖形化介面是最便捷的入門途徑。首先在專案的左側導航欄中選擇「安全性與合規」(Security & Compliance)選項,然後點選「組態」(Configuration)頁面。在這個頁面中您會看到各種安全掃描工具的啟用選項,找到「依賴掃描」(Dependency Scanning)區塊後點選「啟用」按鈕。
系統會自動建立一個合併請求,這個合併請求會在您的 .gitlab-ci.yml 檔案中加入必要的配置程式碼來啟用依賴掃描器。您可以檢視這個自動生成的合併請求,確認配置內容無誤後進行合併,完成整個啟用流程。這種圖形化的設定方式特別適合不熟悉 GitLab CI/CD 配置語法的開發者,能夠在幾分鐘內快速完成設定並開始進行安全掃描。
手動配置 CI/CD 流程檔案
對於需要更精細控制掃描行為的進階使用者,手動編輯 .gitlab-ci.yml 檔案提供了更大的彈性與客製化空間。基本的依賴掃描配置非常簡潔,首先確保您的 CI/CD 流程中定義了測試階段(test stage),然後引入 GitLab 預先定義的依賴掃描範本即可:
stages:
- test
include:
- template: Security/Dependency-Scanning.gitlab-ci.yml
這個簡單的配置會自動啟用 GitLab 內建的依賴掃描功能,系統會在每次 CI/CD 流程執行時自動偵測專案中使用的程式語言與套件管理工具,選擇適當的掃描器進行分析。掃描完成後會生成詳細的漏洞報告,並自動整合到 GitLab 的安全儀表板與合併請求介面中。
進階客製化配置選項
除了基本配置外,GitLab 依賴掃描還支援豐富的客製化選項,讓開發團隊能夠根據專案的特定需求調整掃描行為。這些客製化選項可以透過設定全域變數或作業範圍變數來實現,提供了細緻的控制能力。
例如,如果您的 Python 專案使用了非標準命名的依賴配置檔案,可以透過以下配置告訴 Python 分析器要掃描哪個特定的檔案:
gemnasium-python-dependency_scanning:
variables:
PIP_REQUIREMENTS_FILE: "custom-requirements.txt"
類似地,您也可以配置其他進階選項,如設定掃描器忽略特定的依賴項、調整漏洞嚴重性的過濾門檻、啟用或停用特定語言的掃描器,或是配置私有套件倉庫的存取認證等。這些彈性的配置選項確保依賴掃描能夠適應各種複雜的專案架構與企業環境需求。
對於需要掃描私有套件倉庫中依賴項的企業團隊,可以透過設定認證資訊變數來授權掃描器存取:
variables:
PIP_INDEX_URL: "https://pypi.example.com/simple"
PIP_EXTRA_INDEX_URL: "https://private-pypi.example.com/simple"
這些配置確保掃描器能夠完整分析專案的所有依賴項,包括從私有倉庫引入的內部共享函式庫,提供全面性的安全風險評估。
@startuml
!define DISABLE_LINK
!define PLANTUML_FORMAT svg
!theme _none_
skinparam dpi auto
skinparam shadowing false
skinparam linetype ortho
skinparam roundcorner 5
skinparam defaultFontName "Microsoft JhengHei UI"
skinparam defaultFontSize 16
skinparam minClassWidth 100
start
:觸發 CI/CD 流程執行;
:掃描器啟動與初始化;
:偵測專案程式語言類型;
:解析套件管理配置檔案;
note right
Python: requirements.txt
Ruby: Gemfile.lock
Java: pom.xml
JavaScript: package-lock.json
end note
:提取直接依賴項清單;
:遞迴解析間接依賴項;
note right
建立完整依賴樹狀結構
追蹤所有傳遞性依賴
記錄版本資訊
end note
:查詢已知漏洞資料庫;
note right
比對 CVE 資料庫
檢查 NVD 記錄
參考生態系統安全諮詢
end note
:分析漏洞嚴重性等級;
:生成安全掃描報告;
note right
列出受影響元件
標示嚴重性等級
提供修復建議
包含參考連結
end note
:整合報告至 GitLab 介面;
:更新安全儀表板;
:在合併請求中顯示結果;
stop
@enduml這個完整的活動流程圖清楚展示了依賴掃描從啟動到產生報告的完整執行過程。流程從 CI/CD 管線觸發開始,掃描器會自動偵測專案使用的程式語言類型,然後解析對應的套件管理配置檔案,提取所有直接宣告的依賴項資訊。接著進行遞迴式的依賴分析,追蹤並記錄整個依賴樹狀結構中的所有間接依賴項。
掃描器會將每個依賴項的名稱與版本資訊與已知漏洞資料庫進行比對,包括 CVE 資料庫、國家漏洞資料庫(NVD),以及各語言生態系統的專屬安全諮詢資料。當發現已知漏洞時,系統會分析其嚴重性等級,生成包含詳細資訊的安全報告,並自動整合至 GitLab 的安全儀表板與合併請求介面中,讓開發團隊能夠即時掌握專案的安全狀態。
解讀依賴掃描報告
當依賴掃描流程執行完成後,您可以在 GitLab 專案的多個位置查看詳細的漏洞報告。在專案的安全儀表板(Security Dashboard)中會顯示所有發現的安全問題統計資訊,包括不同嚴重性等級的漏洞數量、受影響的依賴項清單,以及建議的修復優先順序。
在合併請求(Merge Request)介面中,如果新增或修改的程式碼引入了包含已知漏洞的依賴項,系統會在合併請求的安全報告區塊中明確標示這些新發現的風險。例如,如果您的專案升級到了某個舊版本的 Django 框架,報告可能會顯示五個嚴重(Critical)與高危(High)等級的安全漏洞,每個漏洞都會附帶詳細的資訊,包括 CVE 編號、影響的 Django 版本範圍、漏洞的技術描述、可能的攻擊向量,以及建議升級的安全版本等。
這些詳細的報告資訊協助開發團隊快速理解安全風險的本質與影響範圍,做出明智的修復決策。團隊可以根據漏洞的嚴重性等級、實際的可利用性,以及修復的複雜度等因素,制定合理的優先處理順序,確保資源投入在最關鍵的安全問題上。
容器安全掃描的深度實踐
對於不熟悉 Docker 容器技術的開發者而言,容器掃描可能聽起來有些抽象複雜,但其核心概念其實相當直觀易懂。我們可以將 Docker 映像檔想像成一個精簡且高度可攜的虛擬機器環境,這個環境包含了應用程式執行所需的完整運作環境。
Docker 映像檔的結構組成
Docker 映像檔的建構過程是透過一個名為 Dockerfile 的特殊配置檔案來定義的,這個檔案就像是一份詳細的「建置食譜」,逐步指定了如何組裝這個虛擬化環境。Dockerfile 會明確定義要使用哪個 Linux 發行版本作為基礎作業系統層(如 Ubuntu、Alpine、Debian 等),然後指定需要在這個作業系統上安裝哪些系統套件與依賴函式庫來支援應用程式的執行,最後再將實際的應用程式檔案與配置複製到映像檔中。
這整個技術堆疊,包括底層的作業系統、中間層的系統依賴項與函式庫,以及最上層的應用程式本身,共同構成了一個完整且自給自足的 Docker 映像檔。這種分層式的結構設計不僅提供了優異的可攜性與一致性,也同時引入了需要特別關注的安全考量點。
容器掃描的技術範圍
容器掃描(Container Scanning)技術專門針對 Docker 映像檔中可能存在的安全漏洞進行深度檢測。掃描的範圍主要涵蓋兩大部分:首先是基礎 Linux 作業系統層中預設安裝的系統套件,這些套件通常數量龐大且版本各異,其次是開發者在 Dockerfile 中明確指定安裝的額外應用程式套件與函式庫。
正如您所預期的,使用越舊版本的 Linux 發行版作為基礎映像檔,以及在其上安裝越多的額外依賴套件,容器掃描發現安全問題的機率就會越高。這是因為較舊的作業系統版本往往累積了更多已被發現的安全漏洞,而更多的依賴套件意味著更大的攻擊面與風險暴露範圍。
雖然容器掃描工具無法支援所有版本的所有 Linux 發行版本,但它確實涵蓋了最常用的主流發行版本的最近幾個版本。例如對於 Ubuntu、Debian、Alpine Linux、CentOS 等熱門發行版,通常都會支援最新的兩到三個主要版本。除非您使用了非常冷門或客製化的 Linux 發行版作為應用程式容器的基礎映像檔,否則應該都能夠順利使用容器掃描功能。GitLab 官方文件中提供了完整的支援發行版本清單,建議在選擇基礎映像檔時先行確認是否在支援範圍內。
語言套件掃描的整合考量
容器掃描還提供了一個進階但預設停用的可選功能:掃描容器中透過程式語言套件管理工具安裝的應用程式函式庫。例如,開發者可能會在容器建置過程中使用 Ruby 的 Bundler 工具來安裝 Rails 框架,或是使用 Python 的 pip 工具來安裝 Flask 網頁框架,這些透過語言套件管理器安裝的函式庫也可能包含安全漏洞。
然而這個功能的掃描範圍與 GitLab 的依賴掃描(Dependency Scanning)功能高度重疊,兩者都會檢測相同的應用程式層級依賴項,因此經常產生重複的漏洞發現報告。基於這個原因,許多 GitLab 使用團隊選擇只依賴專門的依賴掃描功能,而不在容器掃描中啟用這個額外的語言套件掃描選項,以避免報告重複與資源浪費。
容器註冊倉庫的整合掃描
容器掃描工具具備高度的彈性,能夠掃描任何可透過網路存取的 Docker 映像檔,無論這些映像檔儲存在何處。然而在預設配置下,容器掃描主要針對 GitLab 專案內建的容器註冊倉庫(Container Registry)中的映像檔進行檢測。
GitLab 的容器註冊倉庫是為所有專案提供的一項核心功能,讓開發團隊可以將建置好的 Docker 映像檔安全地儲存在具有完整存取控制的私有環境中,而不需要依賴外部的公開服務如 Docker Hub,或是自行架設與維護如 Artifactory 等映像檔儲存系統。要讓容器掃描能夠檢查儲存在專案容器註冊倉庫中的映像檔,您需要在 CI/CD 流程中加入建置 Docker 映像檔並推送至註冊倉庫的步驟。這個建置與推送的流程設計會在後續探討部署策略的章節中詳細說明。
容器掃描的配置與客製化
在 GitLab 平台上啟用容器掃描功能的方式與依賴掃描非常相似,同樣提供了手動編輯配置檔案與使用圖形介面兩種途徑。對於手動配置的方式,首先確保您的 CI/CD 流程定義中包含了測試階段,然後引入 GitLab 預先定義的容器掃描範本:
stages:
- test
include:
- template: Security/Container-Scanning.gitlab-ci.yml
若希望透過圖形介面進行配置,流程與前述的依賴掃描啟用方式完全相同:在專案的左側導航窗格中點選「安全性與合規」選項,選擇「組態」頁面,然後找到容器掃描的啟用控制項。系統會自動生成一個合併請求,將上述的範本配置加入到您的 .gitlab-ci.yml 檔案中,審查並合併這個自動產生的合併請求後即完成啟用流程。
如果您對於讓容器掃描自動檢查專案容器註冊倉庫中的所有 Docker 映像檔感到滿意,那麼上述的基本配置就已經足夠。但若需要更改掃描器的預設行為或針對特定需求進行客製化,GitLab 提供了豐富的配置選項供您使用。
進階配置選項
容器掃描支援透過設定全域環境變數或覆寫作業定義並設定作業範圍變數的方式來調整掃描行為。常見的客製化需求與對應的配置選項包括:
將掃描目標指向儲存在專案容器註冊倉庫之外的 Docker 映像檔,例如儲存在 Docker Hub 或其他私有註冊倉庫中的映像檔。這可以透過設定 CS_IMAGE 變數來指定要掃描的映像檔位置:
container_scanning:
variables:
CS_IMAGE: "docker.io/mycompany/myapp:latest"
啟用前述提到的語言套件掃描功能,讓掃描器額外檢查透過語言套件管理器安裝的應用程式函式庫:
container_scanning:
variables:
CS_DISABLE_LANGUAGE_VULNERABILITY_SCAN: "false"
設定漏洞嚴重性的過濾門檻,只在掃描報告中包含達到特定嚴重性等級以上的漏洞,過濾掉低風險的安全問題:
container_scanning:
variables:
CS_SEVERITY_THRESHOLD: "high"
這些彈性的配置選項確保容器掃描能夠適應各種不同的專案架構、部署環境與安全政策需求,讓開發團隊能夠在效率與安全性之間取得最佳平衡。
解讀容器掃描報告
容器掃描發現大量安全漏洞的情況並不罕見,特別是當您使用較舊版本的 Linux 發行版作為容器基礎映像檔時。這種現象其實相當合理,因為每個 Linux 發行版在預設狀態下都會安裝數百個系統套件與工具程式,而開源軟體生態系統中新的安全漏洞被發現與揭露的速度非常快速。
以 Alpine Linux 為例,這是一個以輕量化與安全性著稱的小型 Linux 發行版,因為預設安裝的套件數量相對較少,成為許多開發者建置 Docker 映像檔時的熱門選擇。然而即使是 Alpine Linux 這樣精簡的發行版,當我們使用稍微舊一點的版本如 Alpine Linux 3.14.1(在撰寫本文時僅發布約十個月)作為基礎建置容器映像檔時,容器掃描仍然會在其預設安裝的系統套件中發現超過三十個已知的安全漏洞。
掃描報告會詳細列出每個發現的漏洞資訊,包括唯一的漏洞識別碼(CVE 編號)、嚴重性等級分類(如嚴重、高、中、低)、受影響的具體套件名稱與版本、漏洞的技術描述與可能的攻擊向量,以及建議的修復方案,通常是升級到已修復該漏洞的新版本。
@startuml
!define DISABLE_LINK
!define PLANTUML_FORMAT svg
!theme _none_
skinparam dpi auto
skinparam shadowing false
skinparam linetype ortho
skinparam roundcorner 5
skinparam defaultFontName "Microsoft JhengHei UI"
skinparam defaultFontSize 16
skinparam minClassWidth 100
start
:建置 Docker 映像檔;
note right
執行 Dockerfile 指令
安裝作業系統
安裝系統套件
部署應用程式
end note
:推送映像檔至容器註冊倉庫;
:觸發容器掃描作業;
:下載目標映像檔;
:解析映像檔分層結構;
note right
提取作業系統資訊
識別 Linux 發行版本
列出已安裝套件清單
end note
:查詢作業系統套件漏洞;
note right
比對發行版安全公告
檢查套件版本資訊
識別已知 CVE 漏洞
end note
if (啟用語言套件掃描?) then (是)
:掃描應用程式依賴項;
note right
檢測 Python pip 套件
檢測 Ruby gem 套件
檢測 Node.js npm 套件
end note
else (否)
:跳過語言套件掃描;
endif
:彙整漏洞發現結果;
:分析嚴重性等級;
:生成容器安全報告;
note right
列出所有發現漏洞
標示風險等級
提供修復建議
包含 CVE 參考
end note
:整合至 GitLab 安全儀表板;
stop
@enduml這個詳細的流程圖展示了容器掃描從 Docker 映像檔建置到生成安全報告的完整執行過程。流程從建置 Docker 映像檔開始,執行 Dockerfile 中定義的所有指令,安裝作業系統與必要的系統套件,最後部署應用程式檔案。建置完成的映像檔會被推送至 GitLab 的容器註冊倉庫。
當容器掃描作業被觸發時,掃描器會下載目標映像檔並深入解析其分層結構,提取作業系統的詳細資訊,識別使用的 Linux 發行版本與版本號,以及列出映像檔中所有已安裝的系統套件清單。接著掃描器會針對這些系統套件查詢已知的安全漏洞,比對該 Linux 發行版的官方安全公告資料庫,檢查每個套件的版本是否存在已知的 CVE 漏洞。
如果啟用了語言套件掃描選項,系統還會額外檢測透過程式語言套件管理器(如 Python pip、Ruby gem、Node.js npm 等)安裝的應用程式依賴項。最後,掃描器會彙整所有發現的漏洞結果,分析其嚴重性等級,生成包含詳細資訊的容器安全報告,並自動整合至 GitLab 的安全儀表板供團隊檢視與追蹤。
授權合規管理的重要性與實踐
在現代軟體開發過程中,了解並妥善管理專案所有第三方依賴項的軟體授權條款是一個經常被忽視但至關重要的課題。這不僅關係到專案是否遵守各種法律法規的要求,更直接影響企業是否會面臨潛在的法律訴訟風險與智慧財產權糾紛。隨著專案規模的擴大與依賴項數量的增加,手動追蹤與管理每個函式庫的授權資訊變得越來越困難且容易出錯,這時候自動化的授權合規工具就變得不可或缺。
理解軟體授權的相容性
軟體授權的「相容性」(Compatibility)是授權合規管理中的核心概念。大多數常見的開源軟體授權被歸類為「允許性」(Permissive)授權,這類授權對軟體的使用、修改與散布施加的限制相對寬鬆,允許開發者將這些授權下的軟體用於幾乎任何目的,包括商業用途。典型的允許性授權包括 MIT 授權、BSD 授權系列、Apache 2.0 授權等。當您在專案中使用這些允許性授權的依賴項時,通常不會遇到重大的授權相容性問題或法律風險。
然而,某些開源軟體授權則採取較為嚴格的保護性(Protective)立場,對軟體的使用與散布設置了明確且嚴格的限制條件。這些保護性授權主要包含以下幾種類型,每種都有其獨特的限制要求:
Copyleft 授權如 GNU General Public License(GPL)或 GNU Affero General Public License(AGPL),這類授權的核心要求是「授權傳染性」。如果您的專案使用了 GPL 授權的函式庫作為依賴項,那麼根據 GPL 的條款,您的整個專案也必須以 GPL 授權來發布。這意味著如果您開發的是一個商業應用程式,原本打算以專有軟體的形式販售,但若不慎使用了 GPL 授權的開源排序演算法函式庫,那麼您將被迫將整個應用程式的原始碼以 GPL 授權公開釋出,這對於希望保護智慧財產權的商業公司而言是完全無法接受的結果。
某些特殊授權明確禁止特定產業或用途使用該軟體。例如「軍事排除授權」(Military Exclusion License)明確規定該授權下的程式碼不得用於任何軍事相關的應用系統,包括武器系統、軍事通訊或國防相關軟體。如果一家從事國防承包業務的公司不慎在其導彈導航系統中使用了這類授權的函式庫,將構成嚴重的授權違反行為。
少數授權還可能包含地理限制條款,禁止特定國家或地區使用該軟體。雖然這類授權在開源社群中相對罕見,但確實存在,特別是在某些具有政治敏感性的開源專案中。
因此,深入了解專案中每一個第三方依賴項所採用的軟體授權,並確保這些授權與您專案的整體授權策略相容,是避免嚴重法律風險的關鍵步驟。
GitLab 授權合規功能架構
GitLab 平台提供的授權合規(License Compliance)功能透過三個緊密整合的階段來協助開發團隊管理複雜的授權相容性問題:
第一階段是自動化的掃描與偵測階段。授權合規掃描器會系統性地檢查專案中所有的第三方依賴項,包括直接依賴與間接依賴,自動識別每個函式庫所使用的軟體授權類型,然後生成一份完整且詳細的授權清單報告。這個自動化的掃描過程大幅減少了手動追蹤授權資訊所需的時間與精力,同時也降低了人為疏忽導致的遺漏風險。
第二階段是授權政策的制定與管理階段。在掃描完成並獲得完整的授權清單後,開發團隊的技術主管或企業的法務部門可以根據組織的商業策略、法律要求與風險承受度,制定明確的授權使用政策。這些政策會明確定義哪些授權類型是被允許使用的,哪些授權因為限制過於嚴格或與專案授權不相容而必須被拒絕。團隊也可以採取更主動的策略,在實際引入新的依賴項之前就預先制定完整的授權白名單與黑名單政策。
第三階段是自動化的政策執行與強制合規階段。當授權政策建立完成後,GitLab 的授權合規系統會在每次程式碼變更時自動檢查是否有新引入的依賴項使用了被政策拒絕的授權。如果某個開發者在功能分支中加入了一個採用 GPL 授權的新函式庫,而 GPL 授權在專案的授權政策中被明確拒絕,那麼當開發者建立合併請求時,授權合規系統會自動阻止這個合併請求,防止包含授權衝突的程式碼被合併到主分支中,直到開發者移除這個有問題的依賴項或是經過授權的審查者明確覆寫這個阻止決策。
授權政策的管理介面
要查看、建立、修改或刪除專案的授權政策,開發者可以在 GitLab 專案的左側導航欄中點選「安全性與合規」(Security & Compliance)選項,然後選擇「授權合規」(License Compliance)子選項。在這個管理介面中,您可以清楚看到目前已經設定的所有授權政策,包括哪些授權已被批准為可安全使用,哪些授權因為不符合專案需求而被明確拒絕。
介面還會顯示專案中目前實際使用的所有授權類型的統計資訊,讓管理者能夠一目了然地掌握專案的授權組成狀況。當發現某個依賴項使用了未經審查的新授權類型時,管理者可以快速評估這個授權的條款與限制,然後決定是否要將其加入允許清單或拒絕清單。
合併請求的授權檢查機制
當某個合併請求引入了使用被拒絕授權的新依賴項時,GitLab 的授權合規系統會採取明確的行動來阻止這個潛在的授權違規問題。系統會在合併請求的介面中清楚顯示授權衝突的警告訊息,說明哪個新增的依賴項使用了哪種被拒絕的授權,以及這個授權為何不符合專案的政策要求。
合併按鈕會被自動停用或隱藏,防止未經授權的程式碼被合併。這種自動化的強制機制確保授權政策能夠被確實執行,而不只是形式上的建議或警告,有效降低因疏忽而引入授權衝突依賴項的風險。
授權阻止的覆寫機制
然而在某些特殊情況下,開發團隊可能需要暫時覆寫授權合規系統的自動阻止決策。例如在緊急修復重大安全漏洞的情況下,可能暫時需要使用一個不完全符合授權政策的替代函式庫,計畫在後續再尋找更合適的長期解決方案。
GitLab 提供了「批准規則」(Approval Rules)機制來處理這類特殊需求。每個批准規則都有明確的名稱與適用範圍,其中「License-Check」批准規則專門用於覆寫因授權拒絕而導致的合併阻止。具有適當權限的審查者(通常是技術主管或法務人員)可以在充分評估風險後,透過明確的批准動作來覆寫自動阻止,允許特殊情況下的合併請求通過。
這種平衡了自動化強制與人工審查彈性的機制,確保授權合規政策既能有效執行,又不會過度僵化而阻礙必要的開發工作進行。
@startuml
!define DISABLE_LINK
!define PLANTUML_FORMAT svg
!theme _none_
skinparam dpi auto
skinparam shadowing false
skinparam linetype ortho
skinparam roundcorner 5
skinparam defaultFontName "Microsoft JhengHei UI"
skinparam defaultFontSize 16
skinparam minClassWidth 100
start
:開發者引入新依賴項;
:觸發 CI/CD 流程;
:執行授權合規掃描;
note right
解析專案依賴項
識別函式庫授權
比對授權資料庫
end note
:生成依賴項授權清單;
:比對專案授權政策;
note right
檢查允許授權清單
檢查拒絕授權清單
識別未定義授權
end note
if (發現被拒絕授權?) then (是)
:標記授權衝突;
:阻止合併請求;
note right
停用合併按鈕
顯示警告訊息
列出衝突詳情
end note
if (授權審查者批准?) then (是)
:記錄覆寫決策;
:允許合併;
else (否)
:等待移除衝突依賴項;
stop
endif
else (否)
if (發現未定義授權?) then (是)
:提醒需要審查;
:等待政策決定;
note right
建議加入允許清單
或加入拒絕清單
end note
else (否)
:授權合規檢查通過;
endif
:允許正常合併流程;
endif
:更新授權合規報告;
stop
@enduml這個完整的流程圖清楚展示了 GitLab 授權合規功能從偵測到強制執行的完整運作機制。當開發者在專案中引入新的依賴項時,CI/CD 流程會自動觸發授權合規掃描,系統會解析所有依賴項並識別其使用的軟體授權類型,然後生成完整的授權清單。
接著系統會將掃描結果與專案預先定義的授權政策進行比對,檢查是否有依賴項使用了被明確拒絕的授權類型。如果發現授權衝突,系統會立即標記問題並阻止合併請求,停用合併按鈕並顯示詳細的警告訊息,說明哪個依賴項使用了哪種不被允許的授權。
在這種情況下,只有兩種途徑可以解除阻止:要麼開發者移除或替換這個有問題的依賴項,要麼由具有授權的審查者明確批准覆寫這個阻止決策。如果發現的是尚未在政策中定義的新授權類型,系統會提醒需要進行人工審查與政策決定。只有當所有授權檢查都通過後,合併請求才能正常進行,確保專案的授權合規性得到嚴格控管。
實務案例分析
讓我們透過一個具體的實務案例來說明授權合規管理的重要性。假設您正在開發一個名為「智慧寵物照護系統」的商業軟體產品,計畫以專有軟體的形式販售給寵物醫院與寵物店。在開發過程中,某位工程師為了實作資料排序功能,引入了一個在 GitHub 上找到的高效能 Python 排序函式庫,這個函式庫恰好是以 GNU GPL v3 授權釋出的。
根據 GPL 授權的 Copyleft 條款要求,任何使用 GPL 授權函式庫的衍生作品也必須以相同的 GPL 授權釋出,這意味著「智慧寵物照護系統」的完整原始碼必須公開,並允許任何人自由使用、修改與散布。這對於一個商業軟體產品而言是完全無法接受的結果,將徹底破壞產品的商業價值與競爭優勢。
如果沒有自動化的授權合規檢查機制,這個嚴重的授權衝突問題可能會一直到產品即將發布時才被發現,屆時修正的成本將會非常高昂,可能需要重新設計與實作大量功能。更糟的情況是,問題在產品已經販售後才被發現,可能導致嚴重的法律訴訟與鉅額賠償。
透過 GitLab 的授權合規功能,當工程師嘗試合併包含這個 GPL 授權函式庫的程式碼時,系統會立即偵測到授權衝突並阻止合併,同時提供清楚的警告訊息。開發團隊可以及早發現問題,有充足的時間尋找替代方案,例如選擇使用 MIT 或 BSD 授權的替代排序函式庫,或是完全自行實作排序演算法,從根本上避免授權風險。
這個案例充分展示了自動化授權合規管理在現代軟體開發中的重要價值,它不僅是法律遵循的必要工具,更是保護企業智慧財產權與商業利益的關鍵防線。
軟體供應鏈安全的整體策略
從本文的完整探討可以清楚看出,現代軟體供應鏈安全需要多層次、多面向的綜合防護策略。依賴掃描確保了應用程式層級的第三方函式庫不包含已知的安全漏洞,容器掃描則延伸保護範圍至作業系統層級的系統套件,而授權合規管理則從法律遵循的角度提供額外的風險控管。
這三項技術的整合運用構成了完整的軟體供應鏈安全防護體系。開發團隊應該將這些安全掃描工具深度整合至 CI/CD 流程中,確保每次程式碼變更都會自動執行完整的安全檢查,及早發現並修復潛在的安全問題與合規風險。
對於台灣的軟體開發團隊而言,建立完善的軟體供應鏈安全機制不僅是技術層面的最佳實踐,更是在全球市場中建立競爭優勢的關鍵要素。隨著資安法規的日益嚴格與客戶對軟體安全要求的不斷提升,能夠展現完整安全防護能力的軟體產品將更容易獲得市場信任與客戶青睞。
透過系統性地實施依賴掃描、容器掃描與授權合規管理,開發團隊不僅能夠大幅降低安全風險與法律風險,更能建立起持續改進的安全文化,為軟體產品的長期成功奠定堅實基礎。這些投資在安全工具與流程上的努力,將在未來以減少的安全事件、降低的修復成本,以及提升的客戶信任度等多種形式帶來豐厚的回報。
