可通过 Java 开发环境中的几个工具来帮助进行依赖项管理：Apache Ant 和 Apache Maven 编译系统都包含专门用来管理依赖项的功能，而 Apache Ivy 则是明确作为依赖项管理器而开发的。尽管这些工具在行为方式上存在差异，但它们都有一种通用的功能，即会自动下载在编译过程中指定的外部依赖项。这样一来，两个不同的开发人员用同一种方式来编译软件就容易得多。开发人员只需在编译文件中存储依赖项信息即可，这意味着，每个开发人员和编译工程师都可通过同一种方式来获得依赖项、编译代码并进行部署，而不需要手动进行繁琐的依赖项管理。以下示例演示了如何使用 Ivy、Ant 和 Maven 在编译过程中管理外部依赖项。

在 Ivy 下，开发人员不会列出从中检索依赖项的显式 URL，而是指定依赖项名称和版本，Ivy 依赖其底层配置识别从中检索依赖项的服务器。对于常用组件，开发人员将不必研究依赖项位置。

示例 1：Ivy ivy.xml 文件中的以下代码摘录展示了开发人员如何使用依赖项名称和版本指定多个外部依赖项：

<dependencies>
  <dependency org="javax.servlet"
             name="servletapi"
              rev="2.3" conf="build->*"/>
  <dependency org="javax.jms"
             name="jms"
              rev="1.1" conf="build->*"/>  ...
</dependencies>

以下两种不同类型的攻击场景会对这些系统产生影响：攻击者可能攻击托管依赖项的服务器，也可能攻击编译计算机用于将托管依赖项的服务器主机名的请求重定向到攻击者控制的计算机的 DNS 服务器。在这两种场景下，攻击者可将恶意版本依赖项注入基于未受攻击的计算机运行的编译系统中。

无论用于传递特洛伊木马依赖项的攻击向量如何，这些场景都有一个共同特点，即编译系统盲目接受恶意二进制代码并将其纳入编译系统。由于编译系统无法拒绝恶意二进制代码，且现有安全机制（例如，代码审查）通常侧重于内部开发的代码而非外部依赖项，此类攻击很可能会被忽视，因为它会通过开发环境扩展并可能投入生产环境。

尽管将受损依赖项引入手动编译过程存在一定风险，但自动编译系统倾向于每次在新环境中运行编译系统时从外部数据源检索依赖项，这会增加攻击者的攻击机会。攻击者只需在多次检索依赖项时选择一次攻击依赖项服务器或 DNS 服务器，以便攻击执行编译的计算机。

可通过 Java 开发环境中的几个工具来帮助进行依赖项管理：Apache Ant 和 Apache Maven 编译系统都包含专门用来管理依赖项的功能，而 Apache Ivy 则是明确作为依赖项管理器而开发的。尽管这些工具在行为方式上存在差异，但它们都有一种通用的功能，即会自动下载在编译过程中指定的外部依赖项。这样一来，两个不同的开发人员用同一种方式来编译软件就容易得多。开发人员只需在编译文件中存储依赖项信息即可，这意味着，每个开发人员和编译工程师都可通过同一种方式来获得依赖项、编译代码并进行部署，而不需要手动进行繁琐的依赖项管理。以下示例演示了如何使用 Ivy、Ant 和 Maven 在编译过程中管理外部依赖项。

在 Maven 下，开发人员不会列出从中检索依赖项的显式 URL，而是指定依赖项名称和版本，Maven 依赖其底层配置识别从中检索依赖项的服务器。对于常用组件，开发人员将不必研究依赖项位置。

示例 1：Maven pom.xml 文件中的以下代码摘录展示了开发人员如何使用依赖项名称和版本指定多个外部依赖项：

<dependencies>
  <dependency>
    <groupId>commons-logging</groupId>
    <artifactId>commons-logging</artifactId>
    <version>1.1</version>
  </dependency>
  <dependency>
    <groupId>javax.jms</groupId>
    <artifactId>jms</artifactId>
    <version>1.1</version>
  </dependency>
  ...
</dependencies>

以下两种不同类型的攻击场景会对这些系统产生影响：攻击者可能攻击托管依赖项的服务器，也可能攻击编译计算机用于将托管依赖项的服务器主机名的请求重定向到攻击者控制的计算机的 DNS 服务器。在这两种场景下，攻击者可将恶意版本依赖项注入基于未受攻击的计算机运行的编译系统中。

无论用于传递特洛伊木马依赖项的攻击向量如何，这些场景都有一个共同特点，即编译系统盲目接受恶意二进制代码并将其纳入编译系统。由于编译系统无法拒绝恶意二进制代码，且现有安全机制（例如，代码审查）通常侧重于内部开发的代码而非外部依赖项，此类攻击很可能会被忽视，因为它会通过开发环境扩展并可能投入生产环境。

尽管将受损依赖项引入手动编译过程存在一定风险，但自动编译系统倾向于每次在新环境中运行编译系统时从外部数据源检索依赖项，这会大大增加攻击者的攻击机会。攻击者只需在多次检索依赖项时选择一次攻击依赖项服务器或 DNS 服务器，以便攻击执行编译的计算机。

即便 castor 创建了对象的锁定，也不能阻止其他线程对该对象执行读取或写入。另外，与默认的共享模式相比，只读模式的查询的运行速度大约是前者的 7 倍。

例 1：下例指定 SHARED 查询模式，该模式允许读取和写入访问。

results = query.execute(Database.SHARED);

默认情况下，Castor 以共享模式执行查询。由于共享模式允许读取访问和写入访问，因此该查询需要采取何种操作并不清楚。如果要在只读上下文中使用该对象，则共享访问会增加不必要的性能负担。

例 1：以下示例未指定查询模式。

results = query.execute();    //missing query mode

攻击者可以通过 ClassLoader Manipulation 攻击访问和修改底层应用程序服务器设置。在某些应用程序服务器（例如，Tomcat 8）上，攻击者可能会调整这些设置，以上传 web shell 并执行任意命令。

在将字节数组的数据转换为 String 后，没有说明适用字符集外的数据会发生何种变化。这会导致数据丢失，或者在需要二进制数据来确保执行正确的安全措施时，安全级别降低。

示例 1：以下代码将数据转换为字符串，以便创建散列值。

  ...
  FileInputStream fis = new FileInputStream(myFile);
  byte[] byteArr = byte[BUFSIZE];
  ...
  int count = fis.read(byteArr);
  ...
  String fileString = new String(byteArr);
  String fileSHA256Hex = DigestUtils.sha256Hex(fileString);
  // use fileSHA256Hex to validate file
  ...

如果文件的大小小于 BUFSIZE，只要 myFile 中的信息已编码为与默认字符集相同，此方式就会很有用。但是，如果使用不同的编码方式，或者为二进制文件，则信息将会丢失。进而导致生成的 SHA 散列值的可靠性降低，并且也将更容易产生冲突，在默认字符集外的数据由相同的值（如问号）表示时，尤其如此。

通过调用 notify() 无法指定将唤醒哪个线程。

例 1：在下列代码中，notifyJob() 调用 notify()。

public synchronized notifyJob() {
flag = true;
notify();
}
...
public synchronized waitForSomething() {
while(!flag) {
    try {
        wait();
    }
    catch (InterruptedException e)
    {
        ...
    }
}
...
}

在这种情况下，开发人员希望唤醒调用 wait() 的线程，但是 notify() 可能会通知另外的线程。