脸书（Facebook）近日对外披露该公司已研发多年的Zoncolan调试平台，它是以静动分析自动检查大量的程序代码以找出潜在的bug、安全漏洞或是隐私漏洞，并已可在30分钟内，检查超过1亿行的Hack程序代码。
根据脸书工程团队的说明，他们是在多年以前启动了Zoncolan项目，当时他们手动审核以前的安全漏洞，包括bug报告、根本原因与相对应的修补程序，同时漏洞挖掘奖励项目也带来有用的信息，通过数百份的报告来判断哪些类别的问题适合静态分析，并设计出Zoncolan系统来侦测它们。
Zoncolan使用了抽象解释（abstract interpretation）技术来关注程序代码中由用户控制的输入，它在分析程序代码时，构建了可代表程序代码中的函数行为，以及这些函数如何交互的数据结构，再形成每个函数行为的摘要，而且只纪录了与潜在危险信息流有关的属性。
Zoncolan会关注自信息源头到信息目的地的信息流，据此创建规则，每个规则都代表某种形态的潜在安全漏洞，当Zoncolan发现有信息流符合其中之一的规则时，就会提出警告，并附上信息流的完整描述。
以上述方法即可在不到30分钟内扫描上亿行的程序，若要以人力检测规模如此庞大的程序代码，通常是经年累月才能完成。
脸书表示，尽管Zoncolan平台无法逮到所有的问题，但却能发现类别上的问题，可缩短安全工程师检查程序代码的时间，也通过规则来避免类似的问题再度发生，而且所有的规则都纪录在案，方便未来进行教育或变更。
脸书已打造一个广泛的基础设施来执行Zoncolan，它平均每天可评估数千项的程序变动，去年Zoncolan协助识别超过1,100个被列为重要或更严重的安全问题，以要求程序代码作者或安全工程师立即采取行动。
目前Zoncolan平台主要应用在脸书所开发的Hack程序语言上，未来脸书除了计划将它扩大到其它脸书所使用的程序语言之外，也打算以Zoncolan的核心元素来打造一个开源工具，让脸书以外的工程师，也能享受该平台所带来的便利。