Ученые EAG определили множество типов материалов, встречающихся в покрытиях (или на них), пластмассах, продуктах питания, потребительских товарах, химикатах, фармацевтических препаратах, медицинских устройствах, полупроводниках, потребительских товарах, добавках, клеях и многом другом. Наши лаборатории идентифицировали такие материалы, как:

• Неизвестные остатки на поверхности
• Неизвестные частицы
• Неизвестные органические и неорганические материалы
• Неожиданные посторонние материалы
• Неизвестные добавки или поверхностно-активные вещества

После того, как мы определим химическую природу материала, может стать важным получить более полное представление о составе путем дальнейшей характеристики материала

• Определить потенциальный источник идентифицированного материала
• Сравнить химический состав двух разных материалов
• Подтвердить подлинность подозрительного материала
• Определить материал из потенциальный конкурент или новый поставщик продукта

Выбор метода анализа состава зависит от многих факторов:

• Что уже известно об образце?
• Что необходимо определить количественно (основные элементы, второстепенные элементы, химические компоненты или молекулярные/органические компоненты)?
• Это поверхностный, объемный или послойный анализ?
• Можно ли использовать разрушающие методы испытаний?
• Образец уникален?

Чтобы понять состав продукта, услуги EAG по обратному инжинирингу (деформации) помогают клиентам узнать о химическом составе своего продукта. Узнайте больше о деформации.

Анализ поверхности

Элементный и химический состав поверхности лучше всего измерять с помощью количественных методов с малой глубиной информации (<100 Å), таких как Оже-электронная спектроскопия (только для проводящих материалов) или рентгеновская фотоэлектронная спектроскопия (для всех материалов). .

Объемный анализ

Объемный состав лучше всего определяется методами, имеющими большую/глубокую глубину информации, которые игнорируют потенциальные изменения состава на/на поверхности. Информация о глубине обычно недоступна для этих методов. Рентгенофлуоресцентный (XRF) и оптико-эмиссионная спектроскопия с индуктивно связанной плазмой (ICP-OES) являются наиболее подходящими методами, которые могут количественно определять как основные, так и второстепенные элементы. Инфракрасная спектроскопия с преобразованием Фурье (FTIR) и спектроскопия комбинационного рассеяния хорошо подходят для идентификации пластмасс, полимеров и других органических материалов.

Связанные ресурсы

Анализ тонких слоев

Методы анализа тонких слоев и пленок зависят от необходимой информации и характеристик образца. Для количественного определения известных основных элементов в тонкой пленке предпочтительным методом является спектрометрия обратного рассеяния Резерфорда (RBS). Если основные компоненты интересующей пленки неизвестны, хорошим вариантом является рентгеновская фотоэлектронная спектроскопия (XPS). Оже-электронную спектроскопию (AES) можно использовать, если область анализа ограничена по размеру (а также является проводящей). Масс-спектрометрия вторичных ионов (ВИМС) имеет ряд применений для высокоточного измерения состава тонких полупроводниковых пленок. Инфракрасная спектроскопия с преобразованием Фурье (FTIR) и спектроскопия комбинационного рассеяния хорошо подходят для получения химической или молекулярной информации из органических пленок.

Типовые методы идентификации состава и материала

Предыдущий

Хотите узнать больше об идентификации состава и материала?

Свяжитесь с нами сегодня для ваших потребностей в анализе состава и идентификации материала по телефону +1 877-709-9526 или заполните форму ниже, чтобы эксперт EAG связался с вами.

Что такое анализ состава программного обеспечения

Что такое анализ состава программного обеспечения?

Анализ состава программного обеспечения (SCA) — это непрерывный, точный и углубленный анализ компонентов с открытым исходным кодом, зависимостей и лицензионных требований, встроенных в конкретную часть программного обеспечения и/или по всей цепочке поставок программного обеспечения.

Компоненты с открытым исходным кодом и риск

В наши дни программное обеспечение редко создается с нуля. Команды разработчиков полагаются на сторонние компоненты и компоненты с открытым исходным кодом, чтобы быстрее поставлять код и внедрять инновации, не изобретая велосипед. Эта зависимость от программного обеспечения с открытым исходным кодом резко изменила объем собственного кода или кода, написанного вашей командой разработчиков, в приложении. Согласно отчету Sonatype State of the Software Supply Chain, это характерно для 90% кода приложения должно быть программным обеспечением с открытым исходным кодом. Эти компоненты называются зависимостями, и каждая зависимость создает потенциальные риски в виде уязвимостей в системе безопасности, проблем с лицензией или проблем с качеством.

Многие зависимости основаны на других компонентах с открытым исходным кодом или транзитивных зависимостях , что затрудняет определение первоначальных источников риска. Используя эти сторонние компоненты в своих приложениях, организации берут на себя ответственность за код, написанный не их командами. Риск для проекта от программного обеспечения с открытым исходным кодом можно контролировать и предотвращать с помощью Анализ состава программного обеспечения или SCA .

Короче говоря, SCA заключается в рассмотрении всех компонентов проекта и определении потенциального риска, связанного с этими компонентами. Анализ состава программного обеспечения выполняется с помощью инструментов для поиска и идентификации рисков в ваших приложениях. Эти инструменты можно автоматизировать и отслеживать компоненты на протяжении всего жизненного цикла разработки программного обеспечения (SDLC).

Как работают инструменты SCA?

Инструменты анализа состава программного обеспечения берут приложение, определяют компоненты в этом приложении, а затем определяют любые проблемы или риски, связанные с этими компонентами. Вот общий обзор того, как инструменты SCA достигают этого.

Каждый SBOM предоставляет общую информацию для идентификации компонентов.

Эта информация включает:

1. Приложение отправлено в инструмент SCA для анализа.

2. Инструмент идентифицирует все зависимости и сторонние компоненты в приложении и создает спецификацию программного обеспечения (SBOM). Это делается одним из трех способов.

   • Сканирование манифеста — инструмент SCA создает список зависимостей, используя файлы манифеста сборки приложения, такие как package-lock.json для проектов JavaScript. Это лучше всего использовать при сканировании приложений без артефактов окончательной сборки или из системы управления исходным кодом (SCM)

   • Сканирование двоичных файлов

     — инструмент SCA исследует артефакты сборки и идентифицирует компоненты с открытым исходным кодом, используя двоичные отпечатки пальцев. Это идентифицирует только пакеты, включенные в окончательную сборку вашего приложения, что снижает количество ложных срабатываний и улавливает стороннее программное обеспечение, добавленное в ваше приложение нестандартным способом. Не каждый инструмент анализа состава программного обеспечения способен выполнять бинарное сканирование. Двоичное сканирование превосходит сканирование манифеста, поскольку оно оценивает фактические артефакты, выпущенные в рабочую среду

   • Комбинированный подход. Некоторые инструменты, такие как Nexus Lifecycle, используют комбинацию сканирования двоичных файлов и сканирования манифеста для получения более точных результатов.

3. Затем SBOM проверяется по множеству общедоступных и частных баз данных на наличие уязвимостей в системе безопасности, информации о лицензии и других потенциальных источников риска. Данные, предоставляемые инструментами SCA, не равны. Доступ к закрытым данным и исследованиям уязвимостей является важной ценностью для большинства коммерческих инструментов SCA. Это связано с тем, что многие уязвимости не раскрываются публично и им не присваивается оценка CVE. Другие проблемы с компонентами, такие как проблемы с качеством или информация о лицензии, могут не отслеживаться публично.

4. Инструмент SCA возвращает список уязвимостей, информацию о лицензии и другие метаданные компонентов. Эти данные сравниваются с политиками управления организации для создания списка нарушений политик, ранжированных по степени угрозы, присвоенной каждой политике. В идеале инструмент также предоставит информацию об исправлении и спецификацию программного обеспечения.

Преимущества инструментов SCA

Выявление каждого компонента и каждого риска, связанного с компонентами, является сложной задачей. В отчете о состоянии цепочки поставок программного обеспечения говорится, что «команды разработчиков используют в среднем 135 программных компонентов». Хотя теоретически люди могут отслеживать компоненты на наличие новых уязвимостей, изменений лицензий и других потенциальных проблем, SCA — это задача, с которой гораздо лучше справляются машины. Инструменты SCA быстры, точны и обеспечивают преимущества, выходящие за рамки идентификации рисков.

Автоматизированные инструменты SCA позволяют командам быстрее поставлять более качественный код и применять упреждающий подход к управлению рисками.