检测开源软件漏洞的方法有多种，以下是一些常用的技术和工具：
渗透测试
通过编写漏洞的POC（Proof of Concept）脚本，对应用系统进行攻击性验证。如果能够成功利用漏洞，则说明存在安全漏洞。例如，对于Struts等框架，存在大量的POC脚本和工具。
开源安全漏洞扫描工具
SAST（Static Application Security Testing）：这类工具通过分析源代码来检测漏洞，不需要执行软件。常见的SAST工具包括SonarQube、FindBugs、SpotBugs等。
SCA（Software Composition Analysis）：这类工具扫描软件及其依赖的开源组件，检查已知漏洞、软件成分和许可证合规性。例如，Socket是一个综合性的开源漏洞扫描工具，提供静态分析、综合分析、维护者行为分析等功能。
OpenVAS：一个功能强大的开源漏洞扫描器，支持多种安全检测方式，包括网络漏洞扫描和系统配置错误检查。
Nmap：虽然主要用于网络扫描，但也可以用于发现开放端口和服务，从而间接发现潜在的安全漏洞。
Trivy：专注于检测开源软件中的CVE漏洞，提供风险解释，便于开发人员决定是否在容器或应用中使用特定组件。
Snyk：一个漏洞扫描和依赖管理工具，可以集成到IDE和CI/CD流水线中，自动检测项目中的开源组件漏洞。
代码审查
手动审查源代码，寻找常见的安全漏洞模式，如SQL注入、XSS攻击、CSRF等。这种方法虽然原始，但在某些情况下仍然非常有效。
动态代码分析
在软件运行过程中，通过分析其行为来检测漏洞。这种方法可以发现静态代码分析无法检测出的漏洞，如竞态条件、内存泄漏等。常见的动态代码分析工具包括jSQL、Vega Platform等。
软件测试
通过运行软件并观察其行为来检测漏洞。这种方法可以发现静态和动态代码分析无法检测出的漏洞，如用户界面漏洞、业务逻辑漏洞等。
机器学习和人工智能
利用机器学习和人工智能技术帮助漏洞检测工具学习和识别新的漏洞，提高检测的准确性和效率。例如，Socket使用AI手段进行综合分析。
云化和分布式化
将漏洞检测工具扩展为云服务或分布式系统，以支持更大规模的开源软件漏洞检测。
自动化和集成化
将漏洞检测工具与其他软件开发工具集成，实现自动化检测，提高检测效率。例如，Trivy可以无缝集成到Kubernetes集群中。
建议
选择合适的工具：根据项目需求选择合适的漏洞检测工具，如对于Java项目可以选择SonarQube或FindBugs，对于容器安全可以选择Trivy和OpenVAS。
定期扫描：定期对项目进行漏洞扫描，及时发现并修复安全漏洞。
持续集成：将漏洞检测工具集成到CI/CD流水线中，确保每次代码提交都能自动进行漏洞扫描。
维护依赖：定期更新和维护项目依赖的开源组件，确保使用的是最新的安全版本。
通过上述方法，可以有效地检测和修复开源软件中的安全漏洞，提高系统的整体安全性。