TISC 0035-2023 软件成分分析（SCA）知识库 总体技术要求

今天我想和大家聊聊TISC 0035-2023与旧版相比，在软件成分分析（SCA）知识库方面的重要变化。尤其是关于知识库存储格式这一块。

在旧版标准中，对知识库存储格式的要求较为笼统，仅提出需要结构化存储，但并未具体说明结构化的程度和方式。这导致各机构在实际操作时存在较大差异，影响了数据交换和共享的效率。

新版标准对此做出了明确规定：知识库存储应采用JSON-LD格式，并且要符合特定的上下文定义。这意味着每个知识库条目都必须按照预设的模板来组织信息，包括组件名称、版本号、许可证类型等关键字段，同时还要包含标准化的URI引用。

这种改变的好处显而易见。首先，统一的存储格式极大提升了不同系统间的数据兼容性，使得跨平台的数据交换变得更加顺畅。其次，明确的字段要求有助于提高数据质量，减少因信息不完整或错误而导致的风险。最后，使用JSON-LD这样的语义网技术，为未来的智能化处理奠定了基础，比如通过机器学习算法自动识别潜在的安全漏洞。

以一个具体的例子来说吧。假设我们有一个开源组件A，其版本为1.0，使用MIT许可证。按照新版标准的要求，这个组件的信息应该被记录为以下形式：

{

\"@context\": \"https://example.com/sca-context.jsonld\",

\"@id\": \"urn:uuid:component-A-1.0\",

\"name\": \"Component A\",

\"version\": \"1.0\",

\"license\": {

\"@id\": \"http://spdx.org/licenses/MIT\"

}

}

这样清晰且标准化的表述方式，不仅方便了后续的查询和分析工作，也提高了整个SCA流程的可靠性和准确性。因此，对于从事相关工作的专业人士而言，理解和掌握这一变化至关重要。