一、静态分析
工具选择 使用静态代码分析工具（如SonarQube、ESLint）扫描源代码，检测潜在的代码缺陷、安全漏洞（如SQL注入、跨站脚本）及代码质量问题。
重点关注
- 未经验证的用户输入处理
- 不安全的函数调用（如`eval（）`）
- 不规范的权限管理
- 错误处理不当导致的异常
二、动态扫描
网络漏洞扫描
使用工具（如Nessus、Wireshark）监控网络流量，检测异常请求、协议漏洞（如SSL/TLS缺陷）及潜在的恶意活动。
应用层扫描
通过模拟用户行为（如输入异常数据、扰乱流程）触发应用异常响应，快速定位功能缺陷或安全漏洞。
三、模糊测试
自动化测试
使用模糊测试工具（如OWASP ZAP、MobSF）生成随机或异常输入，观察应用崩溃、内存泄漏或返回异常信息，从而发现潜在漏洞。
场景设计
包括边界值测试（如输入超长字符串）、组合输入（如SQL注入组合）及异常路径测试（如未授权访问）。
四、手动测试与代码审查
用户场景模拟
通过实际用户操作（如Tab键输入顺序错误、快捷键失效）验证界面交互问题。
代码审查
定期审查源代码逻辑，结合业务需求分析潜在风险，尤其关注第三方库的使用安全性。
五、使用专业平台
CVE查询
通过NVD（National Vulnerability Database）或CVSS查询工具，获取已知漏洞信息，辅助定位版本风险。
漏洞管理工具
使用JIRA、Bugzilla等工具跟踪漏洞修复进度，确保及时响应。
六、其他注意事项
版本管理： 定期更新依赖库和框架，修复已知漏洞。 安全配置
持续集成：将安全检测纳入CI/CD流程，实现自动化监控。
通过以上方法，可系统化地发现软件漏洞，建议结合静态与动态检测、自动化与手动验证，以提高检测效率和准确性。
