Checkmarx Vs Black Duck

Introduction

Dans le domaine de la sécurité des applications modernes, les responsables doivent s'attaquer à la fois aux vulnérabilités du code et aux risques liés à l'open source ; c'est pourquoi les équipes peuvent envisager d'utiliser Checkmarx et Black Duck. Checkmarx réputé pour Tests de sécurité des applications statiques SAST) sur le code source, tandis que Black Duck sur les dépendances open source et sécurité des conteneurs analyse de la composition logicielle SCA). Leur comparaison met en évidence les lacunes de couverture et contribue à l’élaboration d’une stratégie de sécurité plus globale.

TL;DR

En résumé :Checkmarx Black Duck excellent Black Duck dans leur domaine (code personnalisé vs open source), mais présentent tous deux des lacunes. Aikido propose des solutionsSAST SCA de niveau entreprise, SCA sur son flux d’informations en temps réel sur la chaîne d’approvisionnement, Intel. Aikido une plateforme de sécurité complète, couvrant le code, les composants open source et les conteneurs, avec nettement moins de faux positifs et des intégrations plus fluides. Il en résulte une protection plus approfondie, avec moins de bruit et de complexité. Pour les responsables de la sécurité logicielle, Aikido une alternative plus complète et plus efficace.

Aperçu de chaque outil

• Checkmarx: Un outil SAST de premier plan conçu pour analyser le code source propriétaire à la recherche de failles de sécurité. Il prend en charge un large éventail de langages de programmation et utilise l'analyse statique pour détecter les problèmes (comme l'injection SQL ou le XSS) avant l'exécution du code. Checkmarx met l'accent sur une approche axée sur les développeurs, s'intégrant aux pipelines de développement et aux IDE pour fournir un retour d'information précoce sur les vulnérabilités.

• Black Duck : Une solution SCA de premier plan axée sur l'open source et la sécurité des conteneurs. Elle identifie toutes les bibliothèques open source, les frameworks et les composants OS dans vos applications (ou images de conteneurs) et signale les vulnérabilités connues ou les risques de licence. Black Duck excelle dans la génération d'un Software Bill of Materials complet et l'application des politiques open source, bien qu'il n'analyse pas votre code personnalisé pour de nouvelles faiblesses.

Comparaison des fonctionnalités

Capacités d'analyse de sécurité

• Checkmarx (SAST): Effectue une analyse statique approfondie du code propriétaire pour trouver les vulnérabilités dans le code source de l'application. Il peut détecter les problèmes de code comme les failles d’injection, les configurations non sécurisées et les secrets codés en dur sans exécuter le programme. Le moteur de Checkmarx couvre des dizaines de langages et effectue une analyse de flux de données et de *taint analysis* pour tracer les chemins exploitables dans le code. Cependant, Checkmarx se concentre sur le code personnalisé et ne scanne pas intrinsèquement les bibliothèques open source pour les CVE connues (son modèle hérité nécessitait un couplage avec un outil SCA distinct). Cela signifie que si vous ne comptez que sur Checkmarx, les risques liés aux dépendances tierces pourraient passer inaperçus.

• Black Duck SCA) : effectue une analyse complète des composants open source plutôt qu’une analyse du code. Il recense tous les composants tiers (par exemple, bibliothèques, frameworks, paquets du système d’exploitation) présents dans votre base de code ou votre conteneur, puis les recoupe avec une vaste base de données de vulnérabilités et un index des licences. Black Duck générer une SBOM identifier les vulnérabilités connues (CVE) dans les dépendances, et analyse même les couches des images de conteneurs à la recherche de paquets obsolètes ou à risque. Son point fort réside dans la gestion des risques liés à l’open source, notamment la conformité des licences (par exemple, en signalant les licences GPL ou inacceptables) et les alertes de vulnérabilité. En contrepartie, Black Duck n’examine pas la logique de votre code source propriétaire; il ne détectera pas de faille de sécurité dans votre algorithme ou votre configuration personnalisés, à moins qu’elle ne soit liée à un composant vulnérable connu. Dans la pratique, de nombreuses organisations utilisent les deux solutions: Checkmarx détecter les défauts de codage et Black Duck couvrir les expositions liées à l’open source. (Il convient de noter Aikido ces deux approches, en effectuant analyse statique du code des vérifications des dépendances et des conteneurs.)

Intégration et compatibilité CI/CD

• Checkmarx: Offre une intégration robuste tout au long du cycle de vie du développement. Il fournit des plugins pour les principaux IDE (VS Code, IntelliJ, Visual Studio, etc.) afin que les développeurs puissent analyser le code et voir les résultats dans leur éditeur. En CI/CD, Checkmarx s'intègre avec des plateformes comme GitHub, GitLab, Azure DevOps et Jenkins – vous pouvez configurer des analyses sur chaque *pull request* ou build, avec la possibilité d'interrompre le build si des problèmes graves sont détectés. Cette approche shift-left détecte les problèmes tôt. Checkmarx peut fonctionner sur site ou en tant que service cloud (la plateforme SaaS Checkmarx One), offrant une flexibilité de déploiement. Le tableau de bord unifié de Checkmarx One agrège les résultats SAST (et, si sous licence, SCA) en un seul endroit. Dans l'ensemble, l'intégration est un point fort : les contrôles de sécurité peuvent être automatisés dans les pipelines et intégrés aux flux de travail des développeurs avec un support d'outillage relativement approfondi.

• Black Duck: S'intègre principalement au niveau CI/CD et du dépôt pour l'analyse des artefacts et des builds. Les développeurs n'exécutent généralement pas les analyses Black Duck dans leur IDE ; au lieu de cela, les équipes utilisent la CLI ou les plugins Synopsys Detect pour déclencher des analyses pendant les pipelines de build ou de release. Par exemple, un pipeline Jenkins pourrait invoquer Black Duck pour analyser une application ou une image de conteneur construite, puis faire échouer le build si une vulnérabilité de haute gravité ou une violation de politique est détectée. Black Duck transmet les résultats à un portail centralisé (Black Duck Hub) où les équipes de sécurité ou de conformité examinent et trient les résultats. Il prend en charge l'intégration avec des *trackers* de problèmes (comme Jira) pour créer des tickets pour les développeurs, et peut même ouvrir des *pull requests* pour mettre à jour les bibliothèques vulnérables. Déploiement: Black Duck est souvent exécuté sur site en tant que serveur (ou cluster) qui stocke vos BOMs de projet et vos données de vulnérabilité. Une option SaaS gérée existe, mais de nombreuses entreprises l'hébergent elles-mêmes pour des raisons de conformité. Cela signifie que l'intégration implique la mise en place de cette infrastructure et la connexion de vos pipelines CI à celle-ci. En résumé, Black Duck s'intègre dans le DevOps en ajoutant une étape d'audit post-build – il est efficace pour la gouvernance, mais pas aussi étroitement intégré au processus de codage en temps réel que les intégrations IDE de Checkmarx.

Précision et Performance

• Checkmarx: L'outil effectue une analyse statique approfondie, qui peut être intensive en calcul. L'analyse d'une grande base de code peut prendre de quelques minutes à plusieurs heures, surtout lors des exécutions initiales. Checkmarx atténue cela avec l'analyse incrémentielle (n'analysant que le code nouveau ou modifié lors des exécutions ultérieures) pour améliorer la vitesse des analyses d'intégration continues. En termes de précision, Checkmarx est connu pour signaler un volume élevé de problèmes potentiels prêts à l'emploi – certains critiques, d'autres informatifs. Cette exhaustivité signifie qu'il découvre souvent des vulnérabilités, mais elle entraîne également des faux positifs (code bénin signalé comme risqué) ou des avertissements de faible priorité qui peuvent submerger les développeurs. En fait, les anciens utilisateurs de Checkmarx plaisantent parfois en disant qu'il peut être un « générateur de faux positifs », notant des cas où seulement ~1% des problèmes signalés s'avèrent être de vrais problèmes. Avec un réglage – par exemple, la personnalisation des règles ou le marquage de certains motifs comme non exploitables – les équipes peuvent grandement améliorer le rapport signal/bruit. Le moteur de règles de Checkmarx permet des ajustements précis, et ses versions plus récentes utilisent une analyse plus contextuelle pour réduire le bruit. Néanmoins, la courbe d'apprentissage initiale pour séparer le bon grain de l'ivraie est non négligeable. En termes de performances, pour une base de code de taille moyenne intégrée en CI, Checkmarx peut généralement effectuer une analyse en un délai raisonnable (quelques minutes), mais les très grands projets monolithiques pourraient nécessiter une configuration (ou une segmentation) minutieuse pour éviter de ralentir le pipeline. La précision par rapport aux vrais positifs est considérée comme forte – il trouve un large éventail de problèmes – mais attendez-vous à investir des efforts dans le triage des résultats pour filtrer les alarmes triviales ou fausses.

• Black Duck : La précision pour Black Duck signifie identifier correctement les composants vulnérables connus. À cet égard, il s'appuie sur une vaste base de connaissances des vulnérabilités et présente généralement peu de faux positifs – si Black Duck indique qu'une version de bibliothèque contient des CVEs, c'est généralement une affirmation factuelle. Le défi réside davantage dans la pertinence : toutes les vulnérabilités d'une dépendance ne sont pas exploitables ou n'ont pas un impact élevé pour votre application. Par défaut, Black Duck listera tous les problèmes connus, ce qui peut être une longue liste pour une grande application avec de nombreuses dépendances. Contrairement à certains outils SCA plus récents, il n'analyse pas en profondeur si votre code appelle réellement la fonction vulnérable (sauf dans des cas limités comme une analyse de « chemin exploitable » Java). Ainsi, vous pourriez voir des alertes pour une vulnérabilité de bibliothèque qui existe dans une partie du code que vous n'utilisez jamais en production – techniquement un vrai positif, mais pas un vrai risque. Cela peut créer du bruit, obligeant les équipes de sécurité à prioriser manuellement les vulnérabilités critiques. Black Duck offre des fonctionnalités de politique pour ignorer automatiquement ou exempter certaines découvertes (par exemple, ignorer les dépendances de développement/test ou les vulnérabilités en dessous d'une certaine gravité).
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  Performance : L'analyse avec Black Duck implique soit l'analyse des manifestes de dépendances, soit la réalisation d'une analyse binaire complète (pour les conteneurs ou les applications compilées). Ce processus, en particulier la première analyse complète d'un projet, peut être chronophage. Les utilisateurs ont noté que Black Duck n'est « pas l'outil le plus léger pour des analyses rapides » – une analyse complète des composants open source d'une grande base de code peut prendre de nombreuses minutes, car il construit le BOM et vérifie chaque composant. L'analyse des images de conteneurs (couche par couche) est tout aussi intensive. En CI/CD, cela peut ralentir les pipelines de build s'il n'est pas configuré pour s'exécuter en parallèle ou de manière asynchrone. Des améliorations ont été apportées au fil des ans, mais certains utilisateurs souhaitent toujours une analyse plus rapide et une UI plus réactive pendant le chargement des résultats. En résumé, les données de vulnérabilité de Black Duck sont fiables, mais le volume considérable de découvertes et la durée de l'analyse signifient que vous devez mettre en place un processus pour gérer efficacement la sortie. Il est exhaustif et de qualité entreprise, mais pas léger.

Couverture et Portée

• Checkmarx : L'une des forces de Checkmarx est sa large prise en charge des langages. Il peut analyser le code écrit dans des dizaines de langages et de frameworks – de Java, C# et JavaScript/TypeScript, à Python, C/C++, PHP, Ruby, Go, et plus encore. Cela le rend adapté aux organisations avec des stacks polyglottes (vous n'avez pas besoin d'un outil SAST distinct pour chaque langage). Checkmarx couvre les applications web, les microservices, le code des applications mobiles (par exemple, Swift pour iOS, Kotlin pour Android, si la source est disponible), et vérifie même les modèles d'Infrastructure-as-Code pour les configurations de sécurité inadéquates. Ses nouveaux modules de plateforme s'étendent aux tests de sécurité des API et à l'analyse IaC, visant à offrir une couverture plus holistique des risques liés au code au-delà du simple code source de l'application. Cependant, la portée de Checkmarx est essentiellement le code que vous écrivez. Il trouve les vulnérabilités dans la logique et la configuration des applications propriétaires. Pour les composants tiers, Checkmarx a introduit ses propres capacités SCA (dans le cadre de Checkmarx One), mais traditionnellement, ce n'était pas son objectif principal. Les organisations qui s'appuient uniquement sur Checkmarx pour le risque open-source pourraient trouver sa base de données SCA moins mature que celle de Black Duck, ou elles pourraient avoir dû intégrer un autre outil. En termes de couverture SDLC, Checkmarx est utilisé principalement dans les phases de développement et de test – c'est un outil « shift-left » pour détecter les problèmes avant la production. Il ne surveille pas, par exemple, les applications en cours d'exécution en production (c'est le domaine des outils de runtime), et il n'analyse pas nativement les binaires compilés ou les images de conteneurs pour les problèmes de packages OS. Sa couverture est donc large pour le code source et les artefacts de phase précoce, mais pas pour les artefacts binaires ou de runtime.

• Black Duck: Le champ d’application de Black Duck indépendant du langage de programmation: il s’intéresse aux composants open source ou tiers présents, qu’ils proviennent d’un fichier pom.xml Maven, d’un fichier package.json NPM, d’un fichier requirements.txt Python, d’une image de base de conteneur ou même d’un fichier JAR binaire archivé. Il répertorie les composants et identifie leurs vulnérabilités connues, quelle que soit la manière dont ils ont été intégrés. Cela signifie que Black Duck couvrir pratiquement n’importe quel environnement : applications d’entreprise en Java/.NET, projets front-end en JavaScript, projets C/C++ utilisant des bibliothèques open source, applications mobiles (il analysera par exemple les dépendances Gradle/Maven ou CocoaPods) et images de conteneurs (en analysant les paquets et bibliothèques Linux qu’elles contiennent). De plus, Black Duck réputé pour sa capacité à garantir la conformité des licences. Il signale non seulement les problèmes de sécurité, mais assure également le suivi des obligations liées aux licences open source (par exemple, si vous utilisez une bibliothèque sous licence GPL ou AGPL, Black Duck vous Black Duck afin que les équipes juridiques puissent l’examiner). Cela va au-delà de ce que font Checkmarx de nombreux outils exclusivement dédiés à la sécurité. La base de connaissances Black Duckcomprend des informations sur les risques juridiques, ce qui est important pour les organisations qui doivent éviter certaines licences ou publier des mentions d’attribution précises. En termes de cycle de vie du développement logiciel (SDLC), Black Duck souvent utilisé pendant la phase de compilation/mise en production ou dans le cadre surveillance continue logiciels déjà déployés (par exemple, pour signaler si un nouveau CVE affecte un composant déjà déployé). Son utilisation ne se limite pas au développement : beaucoup s’en servent pour analyser périodiquement les nomenclatures des logiciels en production à la recherche de vulnérabilités récemment divulguées. Ce qu’il ne couvre pas : les vulnérabilités du code personnalisé qui ne figurent pas dans une base de données de vulnérabilités. De plus, il ne couvre pas intrinsèquement les problèmes de configuration (à moins qu’une mauvaise configuration n’introduise un composant connu pour être vulnérable). Par exemple, Black Duck vous avertira Black Duck d’une utilisation non sécurisée du chiffrement dans votre code – c’est quelque chose que SAST Checkmarx) détecterait. Il n’effectue pas non plus de tests dynamiques. Ainsi, sa couverture est large dans le domaine de l’open source, mais son champ d’action est restreint (pas d’analyse en exécution ni de code personnalisé). Dans la pratique, Black Duck dans une chaîne d’outils plus large : pour une couverture complète, les équipes l’associent à SAST, DAST, etc., ou optent pour une plateforme de sécurité d’entreprise telle Aikido couvre l’ensemble de ces domaines.

Expérience Développeur

• Checkmarx : S'intègre directement aux workflows des développeurs avec des plugins IDE et des vérifications de pull request, mais l'abondance des résultats peut submerger les équipes de faux positifs. Une formation des développeurs et un ajustement des règles sont nécessaires pour le rendre efficace.

• Black Duck : Principalement utilisé par les équipes de sécurité, Black Duck n'offre pas la même expérience pratique aux développeurs. Il fournit des rapports de haut niveau et des suggestions de remédiation, mais les développeurs n'interagissent pas directement avec l'outil régulièrement.

Tarification et Maintenance

• Checkmarx : Propose une tarification de niveau entreprise, ce qui peut être coûteux pour les petites équipes. La maintenance implique l'ajustement des analyses, la gestion de l'infrastructure et la mise à jour des règles.

• Black Duck : Également une solution premium avec une tarification complexe, souvent fournie avec d'autres outils Synopsys. Elle nécessite la maintenance d'un serveur sur site ou d'un SaaS géré, et le coût peut être prohibitif pour les petites organisations.

Avantages et Inconvénients de Chaque Outil

Checkmarx Avantages et inconvénients

• Checkmarx – Points forts : Très large support des langages et frameworks pour l'analyse statique, capable de trouver des vulnérabilités de code complexes ; intégration riche avec les outils de développement et le CI/CD (plugins IDE, vérifications de PR) facilitant la Sécurité Shift Left ; offre des règles personnalisables et des rapports de conformité détaillés (Top 10 OWASP, PCI, etc.) adaptés à la gouvernance d'entreprise.
• Checkmarx – Inconvénients : Tendance à signaler un volume élevé de problèmes dès l'installation, y compris de nombreux faux positifs qui nécessitent un ajustement ; la configuration initiale et la personnalisation des règles impliquent une courbe d'apprentissage abrupte pour les équipes ; les durées d'analyse et les exigences en matière d'infrastructure peuvent être lourdes pour les grands projets ; et la licence est coûteuse et orientée vers les grandes entreprises (pas d'option de paiement à l'usage facile).

Black Duck – Avantages et Inconvénients

• Black Duck – Points forts : Suivi des vulnérabilités open source et des conteneurs de premier ordre, avec une base de connaissances étendue des risques et licences connus ; capable de produire des SBOMs complets et d'appliquer des politiques open source (par exemple, conformité des licences, interdictions de version) sur toutes vos applications ; s'intègre aux pipelines de build pour détecter les problèmes avant le déploiement, et peut suggérer ou orchestrer automatiquement les mises à niveau des dépendances, réduisant ainsi l'effort manuel.
• Black Duck - Inconvénients : N'analyse pas le code source propriétaire, ce qui laisse des lacunes de sécurité pour le code personnalisé, à moins d'être combiné avec un SAST ; peut submerger les équipes avec de longues listes de vulnérabilités nécessitant une priorisation (pas de filtrage contextuel d'exploitabilité par défaut) ; la solution est gourmande en ressources – du serveur on-prem aux temps d'analyse lents sur les images volumineuses – et peu agile pour les cycles de développement rapides ; la documentation et l'interface utilisateur, bien que complètes, ont la réputation d'être lourdes ou confuses pour les nouveaux utilisateurs ; et comme Checkmarx, il est livré avec un prix élevé, que certains évaluateurs jugent trop élevé par rapport à la valeur.

Aikido Security : La meilleure alternative

Aikido propose une approche moderne qui pallie bon nombre des lacunes Checkmarxet Black Duck.

Aikido un SAST déterministe conçu pour s'exécuter à chaque commit. Il s'intègre aux modèles de langage de grande envergure (LLM) afin de réduire le bruit et les faux positifs de plus de 90 % par rapport aux autres SAST . Lorsque SAST une vulnérabilité et qu'un correctif est disponible, correction automatique par IA joint le diff suggéré au commentaire afin que vous puissiez l'examiner et le valider immédiatement, ou ouvre une PR dédiée PR vous pouvez affiner les métadonnées pour qu'elles correspondent à vos directives de contribution. Vous pouvez ajuster tout correctif généré à l'aide de commentaires en langage naturel afin qu'il respecte vos normes, et rédiger des vérifications de code personnalisées en anglais courant plutôt qu'en expressions régulières.

Au-delà SAST, Aikido propose Aikido une analyse de code par IA qui analyse le code source à la manière d’un pentesteur et étend sa couverture à tous les langages. Pour le configurer, il suffit de lui donner accès au dépôt. Plusieurs agents de sécurité travaillent conjointement sur votre base de code, en reliant le contexte entre les fichiers et les modules afin de mettre en évidence les types de problèmes que les scanners basés sur des modèles ne peuvent structurellement pas détecter.

Pour les équipes qui souhaitent également bénéficier d'une validation en exécution, Aikido Pentest utilise le même moteur agentique sur une cible en production que analyse de code par IA, et les deux produits se complètent. Utilisez Code Audit pour un raisonnement au niveau du code source à la demande, et Pentest pour vérifier l'exploitabilité en temps réel lorsque vous disposez d'un environnement de test en exécution.

Aikido SCA vérifie vos dépendances open source à la recherche de vulnérabilités CVE, de logiciels malveillants, de problèmes de licence et de fin de vie (EOL). Il hiérarchise les éléments réellement accessibles et la fonctionnalité AutoFix les transforme en pull requests sûres et impliquant un minimum de modifications.

Pour les équipes qui ont besoin d'une protection par pare-feu pour tout ce que les développeurs installent sur leurs machines (par exemple, des extensions d'IDE, des extensions de navigateur, des serveurs MCP ou des outils de codage basés sur l'IA), Aikido Protection est la solution idéale. Cette solution se déploie via votre système MDM existant, fonctionne sur la même infrastructure Intel et offre aux équipes de sécurité une visibilité centralisée sur l'ensemble des postes de travail.

Pour les développeurs individuels ou les équipes qui souhaitent tester la vérification au moment de l'installation sans avoir à déployer quoi que ce soit de manière centralisée, Safe Chain est un pare-feu de dépendances gratuit et open source destiné à npm, yarn, pnpm, pip, uv, poetry et d'autres gestionnaires de paquets. Installez-le une seule fois, redémarrez votre shell, et chaque installation passera par le pare-feu.

Derrière ces deux solutions se cache Aikido , qui analyse les nouvelles versions des paquets dans plus de 20 écosystèmes dès leur publication, en signalant la plupart d'entre elles en six minutes en moyenne, et beaucoup d'autres en une ou deux minutes. Le système fonctionne selon quatre niveaux (règles statiques, exécution en sandbox, raisonnement par IA sur les fichiers, vérification humaine pour les cas les plus complexes), et le flux lui-même est public et gratuit sous licence AGPL.

À eux quatre, SCA, Safe Chain, Intel et Device Protection couvrent l'ensemble du parcours d'installation tout au long de la chaîne d'approvisionnement, depuis la commande « npm install » d'un développeur jusqu'à un agent d'IA qui télécharge un serveur MCP sur un poste de travail laissé sans surveillance.

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