SAST（Static Application Security Testing，靜態應用程式安全測試））是一種透過分析應用程式原始碼來識別安全漏洞的測試技術，可在應用程式部署前發現潛在風險。它屬於「白箱測試」（White Box Testing），能在不執行程式的情況下掃描程式碼，找出可能遭到利用的安全弱點。SAST可協助開發人員在軟體開發生命週期（SDLC）的早期階段識別並修復安全問題，不僅能降低修復成本，也能提升應用程式的整體安全性。

歷經15餘年的發展，靜態應用程式安全測試已成為應用程式安全領域的核心技術。根據 CrowdStrike《2024 年應用程式安全狀態報告》，2023年十大資料外洩事件中，有八起與應用程式攻擊面有關，顯示隨著應用程式安全威脅持續增加，SAST仍將在企業的應用程式安全防護中扮演不可或缺的重要角色。

為什麼需要 SAST？

SAST可協助開發團隊在軟體開發的早期階段發現安全漏洞，此時修復成本最低，處理效率也最高。在原始碼層級及早識別問題，可降低含有可被惡意利用漏洞的軟體部署至正式環境的風險。

SQL 注入（SQL Injection）、跨站腳本攻擊（XSS）及緩衝區溢位（Buffer Overflows）等常見安全漏洞，通常都能在應用程式執行前透過SAST偵測出來。這對於大型程式碼庫或既有程式碼（Legacy Code）尤為重要，因為僅依靠人工程式碼審查，往往容易遺漏潛在的安全風險。此外，SAST也有助於符合OWASP Top 10、PCI DSS、ISO 27001等產業標準與法規要求。透過整合至軟體開發流程，SAST能協助企業落實安全程式設計最佳實務，並推動軟體開發生命週期（SDLC）的「安全左移」（Shift Left）策略。

SAST 解決哪些問題？

SAST能在應用程式編譯或部署前，直接分析原始碼並識別安全漏洞。許多常見弱點都源自開發過程中不易察覺的程式碼錯誤，而SAST可透過掃描程式碼庫，在開發早期即發現這些潛在風險。

SAST 主要可協助解決以下問題：

• 安全的編碼模式：包括SQL注入、跨站腳本攻擊（XSS）、命令注入（Command Injection）及不安全的資料處理等漏洞。透過分析程式碼結構和資料流，SAST能找出可能遭攻擊者利用的高風險程式碼。

• 提升大型程式碼庫的安全性：面對擁有數千個檔案、多人協作的應用程式，僅靠人工程式碼審查難以全面發現安全漏洞。SAST可大規模掃描程式碼，有效降低安全風險。

• 及早發現漏洞，降低修復成本：若安全問題直到測試後期或產品發布後才被發現，往往需要投入更多時間與成本修復。將SAST 納入開發流程，可及早識別漏洞，降低修復成本，並避免漏洞流入正式環境。

SAST 如何運作？

顧名思義，SAST會在不執行程式的情況下分析原始碼，找出潛在的安全漏洞。它通常在軟體開發的編碼與測試階段執行，並整合至持續整合（CI）流程，如今也已廣泛支援整合開發環境（Integrated Development Environment, IDE），讓開發人員能在撰寫程式碼時即時發現安全問題。

SAST依據預先定義的安全規則分析程式碼，檢查是否存在常見的安全漏洞，例如SQL注入、輸入驗證（Input Validation）不足，以及堆疊緩衝區溢位（Stack Buffer Overflow）等問題。

SAST 市場趨勢

市場規模與成長

隨著企業更加重視軟體開發階段的安全性，SAST市場持續成長。根據市場研究，全球SAST市場規模約為5.54億美元，預計2030年將達15.48億美元，年複合成長率（CAGR）為22.82%。
市場成長主要來自AI輔助開發工具普及、自動化安全掃描需求增加，以及軟體供應鏈法規與雲端原生開發模式的推動，促使企業將安全工具更深入整合至開發流程。

部署與採用趨勢

隨著開發環境逐漸轉向雲端，SAST部署模式也持續演變。目前本地部署（OnPremises）方案約占市場47%，主要受金融、政府等產業的資料控管與合規需求推動。另一方面，雲端SAST平台預計至2030 年將以20.4% CAGR成長。由於雲端部署可降低基礎設施成本並簡化導入流程，中小企業（SME）採用速度也逐漸提升。
 

主要市場驅動力

• API 與微服務架構普及：現代應用程式大量依賴API與微服務，帶來新的安全風險。支援Swagger或OpenAPI分析的SAST工具，可協助偵測服務互動中的潛在漏洞。
• SBOM（軟體物料清單）需求增長：隨著軟體供應鏈安全要求提升，企業需要掌握應用程式中的第三方元件。具備SBOM產生能力的SAST平台，可提升軟體供應鏈的風險可視性。
• AI生成程式碼帶來新挑戰：生成式AI產生的程式碼可能包含傳統掃描工具難以發現的漏洞，促使市場需求轉向能分析程式碼上下文、降低誤報的新一代SAST平台。

SAST、DAST、IAST 和 RASP 的區別

在軟體開發生命週期（SDLC）中，企業可透過不同安全工具檢測或防護應用程式。SAST、SCA、DAST、IAST與RASP雖同屬應用程式安全技術，但用途各有不同：

• SAST（靜態應用程式安全測試）：分析原始碼，識別自訂程式碼中的安全漏洞
• SCA（軟體組成分析）：檢測開源元件中的安全風險與授權合規問題
• DAST（動態應用程式安全測試）：在應用程式執行期間模擬攻擊行為，發現應用程式弱點
• IAST（互動式應用程式安全測試）：結合SAST與DAST的分析能力，在應用程式執行過程中提供更深入的安全檢測
• RASP（執行期應用程式自我保護）：內嵌於應用程式中，於正式運行期間即時監控並阻擋潛在威脅

SAST 和 DAST 的差異

SAST和DAST是兩種常見的應用程式安全測試方法，主要差異在於測試時機、分析方式以及是否需要存取原始碼。

SAST屬於「白箱測試」，在SDLC早期階段分析原始碼及其相依性（Dependencies），找出可能導致安全風險的程式碼缺陷。由於可整合至CI/CD流程，開發團隊能在問題擴大前及早修復，降低修復成本。

DAST則屬於「黑箱測試」，不需存取原始碼，而是在應用程式運行期間從外部模擬攻擊者行為，檢測實際環境中的安全弱點。因此，SAST著重於程式碼內部分析，DAST則從外部觀察應用程式可能暴露的風險。SAST與DAST並非互相取代，而是互補的安全測試方法。結合兩者，可在SDLC不同階段提供更完整的應用程式安全防護。

SAST的主要優勢

SAST是應用程式安全策略中的重要工具。將SAST整合至軟體開發生命週期（SDLC），可帶來以下優勢：

• 安全左移（Shift Left）：SAST可在開發早期階段識別原始碼中的安全漏洞，讓團隊能以較低成本修復問題，避免漏洞在接近發布或正式上線後才被發現。
• 提升安全編碼品質：SAST能協助偵測因程式碼撰寫錯誤造成的安全問題，幫助開發團隊遵循安全編碼標準與最佳實務。
• 偵測常見漏洞：自動化SAST工具可識別常見安全漏洞，例如緩衝區溢位、SQL注入及跨站腳本攻擊（XSS）等。

新一代SAST的進階優勢

雖然SAST已是成熟技術，但現代軟體開發環境在規模、速度與開發模式上持續演進。新一代SAST解決方案因此朝向更高整合性、自動化與智慧化發展，以符合現代DevOps 需求。

易用性

新一代SAST可與DevOps環境及CI/ CD流程深度整合，開發人員無需額外操作即可取得掃描結果。透過將問題直接回饋至儲存庫與開發工具中，團隊可快速聚焦於新產生的漏洞，提升修復效率。

全面的 CWE 覆蓋範圍

Mend SAST 支援超過70種CWE類型檢測，涵蓋OWASP Top 10 與 SANS 25，並支援超過30種程式語言，可協助企業更全面地識別不同平台與框架中的安全漏洞。

減少誤報

傳統SAST工具可能產生大量誤報，增加開發與安全團隊的負擔。Mend.io透過專利分析技術降低誤報數量，協助團隊更有效率地處理真正重要的安全問題。

提升掃描速度

傳統SAST掃描可能需要數小時完成，難以符合現代快速開發需求。Mend SAST採用高效掃描引擎，可大幅縮短分析時間，協助開發團隊更快取得結果。

AI 在 SAST 中的整合

新一代SAST工具開始將AI能力融入開發流程，協助開發人員在程式碼提交前識別並修復安全問題，防止不安全的程式碼進入儲存庫。AI驅動的修復建議可提供即時回饋，加速漏洞修補，同時維持開發效率。

傳統 vs. 現代 SAST 工具

新一代SAST解決方案透過與DevOps、CI/CD流程整合，支援多種程式語言與開發框架，協助企業在快速開發應用程式的同時維持安全性。
相較於傳統工具，現代SAST更強調速度、準確性與開發者體驗，不僅提升漏洞檢測效率，也有助於強化安全治理與開發團隊協作。

如何選擇適合您組織的 SAST 工具

目前應用程式安全（AppSec）市場中有許多SAST產品，且常與其他安全解決方案整合銷售，因此企業需要根據自身開發環境與安全需求，選擇適合的工具。
OWASP提供以下評估SAST工具的重要標準：

• 程式語言支援：支援組織所使用的主要程式語言
• 漏洞覆蓋範圍：至少涵蓋OWASP Top 10等常見應用程式安全漏洞
• 準確性：降低誤報與漏報，提高分析結果可靠性
• 框架相容性：支援現有開發框架與技術環境
• IDE整合能力：讓開發人員能在撰寫程式碼時即時發現問題
• DevOps整合性：可順利整合至CI/CD流程，降低導入與維護成本
• 可擴展性：能因應未來開發人員、專案規模與應用程式數量成長

如何導入 SAST？

導入SAST時，企業可依據開發流程與安全需求，規劃以下步驟：

• 選擇部署方式：依組織需求選擇本地部署或雲端部署模式
• 整合至SDLC流程：將SAST納入CI/CD、IDE或開發流程中，讓團隊能在早期階段發現並修復漏洞
• 設定掃描策略：依應用程式需求選擇完整掃描、增量掃描或即時掃描，以兼顧安全檢測與開發效率
• 調整規則與降低誤報：透過自訂規則、優化設定，提升掃描結果的準確性
• 優先處理漏洞風險：根據漏洞嚴重性、CWE類型、風險等級與業務影響，排序修復優先順序，確保團隊優先處理高風險問題
• 追蹤結果與持續治理：定期檢視掃描結果、追蹤修復進度，並透過報告掌握整體應用程式安全狀態

SAST：應用程式安全旅程的重要組件

傳統SAST工具能提供完整的程式碼分析能力與安全可視性，並協助企業在SDLC早期落實安全左移。然而，傳統方案往往需要在安全性與開發速度之間做出取捨，可能影響敏捷開發流程。

新一代SAST解決方案透過提升掃描效率、整合DevOps流程與降低開發阻礙，滿足現代快速開發環境的需求。成功導入SAST的關鍵，在於兼顧風險降低與快速交付，讓開發團隊能更早將安全融入開發流程，在維持效率的同時提升應用程式安全性。

常見問題（FAQ）

應該在 SDLC 的哪個階段使用 SAST？

SAST應於SDLC早期階段導入，例如開發人員設計與撰寫程式碼時。透過在程式碼與相依性進入正式環境前進行分析，團隊可及早發現並修復安全漏洞，降低後續修復成本。

應該多久進行一次程式碼掃描和靜態評估？

建議企業定期執行程式碼掃描，至少每月進行一次。但更理想的做法是在程式碼變更、加入新元件或更新相依套件時觸發掃描，以確保安全問題能在開發流程中及早發現。

不同產業標準對漏洞掃描頻率亦有相關要求，例如：

• PCI DSS：每季執行漏洞掃
• NIST：依治理框架需求，通常為每季至每月
• CMMC：依稽核要求，可能為每週至每季
• HIPAA：未明確要求固定掃描頻率，但需建立完善的安全評估流程

關於Mend.io AI AppSec 檢測平台

Mend.io（前身為WhiteSource）是AI-Native 的應用程式與軟體供應鏈安全平台，以SBOM（Software Bill of Materials）為核心，協助企業在軟體開發生命週期（SDLC）中，持續掌握應用程式與開源套件的組成、漏洞與授權風險，建立可治理、可追蹤、可稽核的軟體供應鏈安全管理機制。

平台同時支援AI Security與AIBOM（AI Bill of Materials），協助企業盤點AI元件與模型來源，並透過AI Red Team演練測試，實際驗證LLM在提示注入（Prompt Injection）、資料洩露、幻覺輸出與不當行為等風險下的暴露程度。可對應OWASP Top 10 for LLM Applications，並支援企業在因應EU AI Act、NIST AI Risk Management Framework（AI RMF）等AI風險治理與風險管理要求。

平台亦支援靜態應用程式安全測試（SAST）、Container容器安全掃描與IaC分析，協助企業在程式碼、相依套件與部署環境各層面及早識別風險，並透過既有開發流程進行修補與管控，在不影響開發效率的前提下，兼顧資訊安全治理與軟體交付速度。

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