L'IA/ML peut-elle encourager les développeurs à adopter les tests d'analyse statique ?

Test d'accélération va de pair avec l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique. Il ne s'agit pas d'androïdes faisant notre lessive. Il s'agit de programmes qui apprennent au fil du temps pour améliorer les processus déjà en place. Par exemple, supposons que vous commandiez dans trois restaurants différents sur une application de livraison de nourriture en une semaine après les avoir recherchés spécifiquement. La prochaine fois que vous vous connecterez à cette application, elle vous recommandera peut-être de commander à nouveau auprès de ces mêmes restaurants, car vous avez déjà commandé chez eux.

Ce processus d'apprentissage et d'adaptation à l'utilisateur est exactement le fonctionnement de l'IA et de l'apprentissage automatique pour l'analyse statique. Cela implique simplement d'identifier et de hiérarchiser les violations de code plutôt que de commander votre shawarma préféré.

Pro-Tip: IA avec apprentissage automatique pour l'analyse statique rendra le processus plus simple et moins stressant. Alors, voici exactement comment faire cela en répondant aux questions suivantes :

1. Quels sont les défis liés à l'adoption de l'analyse statique ?
2. L'analyse statique peut-elle être automatisée ?
3. Pourquoi l'adoption de l'analyse statique semble-t-elle difficile et coûteuse ?
4. Comment l'apprentissage automatique aide-t-il les tests d'analyse statique ?
5. Que signifient l'IA et les techniques d'apprentissage automatique pour votre SDLC ?

Défis de l'adoption de l'analyse statique

L'analyse statique est utilisée pour trouver des vulnérabilités dans le code, souvent par rapport aux normes de codage et de sécurité de l'industrie telles que OWASP, CWE et autres. Les développeurs ne sont souvent pas équipés pour analyser leur propre code pour ces problèmes ou pour identifier et hiérarchiser les correctifs nécessaires.

Il est vrai qu'il n'y a pas de raccourci ou de «mode facile» pour les tests d'analyse statique. Vous devez le faire régulièrement et soigneusement pour fournir le plus d'utilité. Cependant, l'automatisation des tests d'analyse statique et l'utilisation de l'apprentissage automatique peuvent améliorer vos résultats et faciliter la tâche de vos développeurs.

L'analyse statique peut-elle être automatisée ?

Absolument! L'analyse statique identifie les défauts et les erreurs dans votre code source. En effet, automatiser test d'analyse statique via des outils améliore encore les résultats que vous obtenez. Bien que les types d'analyse et les priorités puissent différer, le fonctionnement de l'outil SA et l'application de sa méthodologie sont les mêmes.

Par exemple, les différentes analyses disponibles s'articulent autour de quatre aspects clés.

1. Sécurité. Localisez les vulnérabilités qui augmentent les risques de sécurité.
2. Fiabilité. Localisez les problèmes pouvant entraîner des problèmes tels que des fuites de mémoire.
3. Performance. Localisez les erreurs qui réduisent les performances.
4. Style. Auditez le code pour aider les développeurs à adopter des styles de codage uniformes.

L'automatisation continue de ces processus aide les équipes à mieux gérer les flux de travail en identifiant les problèmes potentiels avant qu'ils ne deviennent de gros problèmes.

Pourquoi l'adoption de l'analyse statique est-elle difficile et coûteuse ?

Les raisons pour lesquelles de nombreux développeurs considèrent l'adoption de l'analyse statique comme à la fois coûteuse et intimidante se résument à la portée et à l'approche du projet. De nombreuses équipes veulent d'abord s'attaquer à ce qu'elles estiment être les problèmes les plus urgents, mais ont également tendance à mordre plus qu'elles ne peuvent mâcher à ce moment-là.

Au lieu de cela, attaquez-vous d'abord aux problèmes les plus importants et limitez-vous à une « bouchée » à la fois. Cependant, il convient de noter qu'un «petit pas» ne doit pas devenir un point d'arrêt. Les industries critiques pour la sécurité nécessitent de traiter TOUTES les violations pour établir la conformité avant qu'un produit puisse être libéré. En attendant, cette étape permet d'éviter que votre équipe ne soit submergée par des milliers de violations à la fois.

Comment l'apprentissage automatique de l'IA aide l'analyse statique

L'analyse statique consiste à détecter les problèmes avant même de compiler et d'exécuter le code. Mais l'IA peut être utilisée pour aider à plusieurs niveaux de test de logiciels tels que :

• Tests d'interface utilisateur. Gérez et maintenez les tests automatisés volatils de l'interface utilisateur et optimisez l'exécution des tests manuels.
• Tests d'API. Découvrez les modèles d'utilisation de l'API et générez automatiquement des scénarios de test complets.
• Essais unitaires. Atteindre et maintenir la couverture du code, en particulier pour le code modifié.
• Analyse de code (fiabilité et sécurité). Combattez les violations dans la base de code.

L'intelligence artificielle aide les équipes à créer et à maintenir des tests automatisés. De plus, il peut optimiser l'exécution des tests et maximiser la livraison de résultats exploitables en augmentant vos processus de plusieurs manières.

Au fur et à mesure que vous automatisez les tests et développez des flux de travail, vous pouvez résoudre plus de problèmes en moins de temps. Mais le tri doit être laissé à vos outils d'analyse statique. En travaillant sous la supervision de technologies d'analyse statique, les développeurs peuvent développer leurs compétences pour apprendre de meilleures techniques de codage et écrire du code plus sécurisé.

Prévention contre détection

L'analyse de code offre des techniques de prévention et de détection pour maîtriser les risques liés à la qualité de votre code. Bien que cela aide à identifier les problèmes, arrêter leurs occurrences en premier lieu est une stratégie plus efficace.

L'automatisation de votre analyse statique améliore la capacité de l'équipe de développement à identifier les problèmes régulièrement et plus facilement. L'ajout de l'IA et de l'apprentissage automatique aux tests d'analyse statique aide les équipes à adopter la pratique plus facilement. Il suggère que les violations soient résolues de manière à promouvoir l'efficacité, à optimiser les flux de travail et à favoriser la productivité et le succès des développeurs.

La méthodologie de clustering favorise la productivité et l'efficacité

Outre le regroupement des violations en fonction de algorithmes de classification avancés, le modèle d'IA peut tirer parti de différents réseaux de neurones (code2vec, par exemple) pour vectoriser les méthodes du code et les comparer les unes aux autres en regroupant les violations en fonction de la signification sémantique du code qui les entoure.

De la même manière que les développeurs peuvent d'abord traiter des violations spécifiques, le modèle d'IA leur permet en outre de traiter les violations dans un code similaire. Cela offre plusieurs avantages :

• Augmente la vitesse et l'efficacité de la correction des violations
• Invite à traiter toutes les violations dans un code sémantiquement similaire
• Réduit le temps passé par les développeurs à analyser le code source pour résoudre les problèmes
• Augmente la confiance du développeur dans la compréhension du code source

Netflix, mais pour l'analyse statique

Les développeurs souhaitent souvent traiter des violations similaires en même temps pour une productivité maximale. Cela a du sens et l'intelligence artificielle avec l'apprentissage automatique devrait améliorer cette stratégie. C'est là qu'entre en jeu quelque chose comme une "approche Netflix".

Lorsque vous regardez des émissions et des films sur la plateforme de streaming, l'algorithme apprend quel type d'émissions vous aimez et n'aimez pas. Même sans rien noter, il apprendra que vous préférez les films d'action/aventure aux drames d'époque en fonction de votre historique de visionnage. Apprentissage automatique pour l'analyse statique L'IA fonctionne de manière similaire.

En fonction des violations précédentes qu'un développeur a corrigées, le système suggérera des violations similaires à ce développeur. Cela correspond à leur "profil" établi en fonction de leur histoire, tout comme avec la plate-forme de Netflix. Avec cette approche, les développeurs passeront moins de temps à rechercher des violations similaires et à traiter les violations qu'ils sont les plus aptes à corriger.

Processus d'apprentissage automatique pour l'IA d'analyse statique

Les façons dont l'IA et l'apprentissage automatique affectent les tests d'analyse statique entrent dans les catégories suivantes. Tous ces éléments travaillent de concert pour bénéficier au processus de développement de l'unification du code source à l'identification des vulnérabilités de sécurité et à la réduction des faux positifs.

Identification et réduction du bruit

• Classe les violations importantes ou critiques à traiter plus tôt.
• Filtre le bruit ou les problèmes non critiques qui peuvent être résolus ultérieurement.
• Regroupe les violations au sein d'un code sémantiquement similaire dans le même groupe.
• Identifie les points chauds ou les causes profondes qui déclenchent plusieurs violations.
• Réduit le temps passé par l'équipe de développement à classer manuellement les défauts.

Priorisation et regroupement

• Hiérarchise les points chauds en fonction du nombre de violations qu'ils causent.
• Identifie quel développeur peut le mieux gérer les violations en fonction de ses compétences.
• Suggère des violations aux développeurs en fonction de leur familiarité avec le code.

Avantages de l'analyse statique AI/ML

L'idée derrière l'apprentissage automatique est que l'IA apprend au fur et à mesure en se basant sur l'observation des actions des utilisateurs. Il peut être formé pour identifier des modèles spécifiques, puis s'adapter en réponse à ces modèles. Conformément à cette méthodologie, l'identification des clusters et le regroupement des violations permettent d'améliorer ce que les développeurs retirent des tests d'analyse statique.

Avantages en un coup d'œil

• Regroupe les violations futures en fonction de l'historique des problèmes précédemment résolus ou supprimés.
• Regroupe les violations dans des files d'attente distinctes recommandées pour les développeurs individuels.
• Suggère de corriger les violations dans un code sémantiquement similaire pour accélérer le processus de correction.
• Réduit le travail redondant en permettant à un seul développeur d'éliminer de nombreuses violations en s'attaquant à un point chaud ou à des violations similaires à la fois.
• Améliore la productivité et le moral de l'équipe grâce à une classification et un classement plus efficaces.

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