Kann KI/ML Entwickler ermutigen, statische Analysetests einzuführen?

Beschleunigung testen geht Hand in Hand mit künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen. Hier geht es nicht darum, dass Androiden unsere Wäsche waschen. Es geht um Programme, die im Laufe der Zeit lernen, um bereits vorhandene Prozesse zu verbessern. Angenommen, Sie bestellen innerhalb einer Woche bei drei verschiedenen Restaurants über eine App für die Lieferung von Lebensmitteln, nachdem Sie gezielt danach gesucht haben. Wenn Sie sich das nächste Mal bei dieser App anmelden, empfiehlt sie Ihnen möglicherweise, erneut bei denselben Restaurants zu bestellen, weil Sie zuvor dort bestellt haben.

Dieser Prozess des Lernens und Anpassens an den Benutzer ist genau so, wie KI und maschinelles Lernen für die statische Analyse funktionieren. Es geht nur darum, Codeverstöße zu identifizieren und zu priorisieren, anstatt Ihr Lieblings-Döner zu bestellen.

Pro-Tipp: KI mit maschinellem Lernen für die statische Analyse wird den Prozess einfacher und stressfreier machen. Hier erfahren Sie genau, wie Sie dies tun, indem Sie die folgenden Fragen beantworten:

1. Was sind die Herausforderungen bei der Einführung der statischen Analyse?
2. Kann die statische Analyse automatisiert werden?
3. Warum erscheint die Einführung der statischen Analyse schwierig und teuer?
4. Wie hilft maschinelles Lernen bei statischen Analysetests?
5. Was bedeuten KI- und maschinelle Lerntechniken für Ihr SDLC?

Herausforderungen bei der Einführung der statischen Analyse

Die statische Analyse wird verwendet, um Schwachstellen im Code zu finden, die häufig gegen Industriecodierungs- und Sicherheitsstandards wie OWASP, CWE und andere verstoßen. Entwickler sind oft nicht in der Lage, ihren eigenen Code auf diese Probleme zu analysieren oder zu identifizieren und zu priorisieren, welche Korrekturen erforderlich sind.

Es stimmt, dass es keine Abkürzung oder einen „einfachen Modus“ für statische Analysetests gibt. Sie müssen dies regelmäßig und gründlich tun, um den größtmöglichen Nutzen zu erzielen. Die Automatisierung statischer Analysetests und die Nutzung von maschinellem Lernen können jedoch Ihre Ergebnisse verbessern und Ihren Entwicklern die Arbeit erheblich erleichtern.

Kann die statische Analyse automatisiert werden?

Definitiv! Die statische Analyse identifiziert Defekte und Fehler in Ihrem Quellcode. Tatsächlich automatisieren Statische Analysetests über Tools verbessert die erzielten Ergebnisse weiter. Während sich die Arten der Analyse und Prioritäten unterscheiden können, sind die Funktionsweise des SA-Tools und die Anwendung seiner Methodik gleich.

Beispielsweise drehen sich die verschiedenen verfügbaren Analysen um vier Hauptaspekte.

1. Sicherheit. Lokalisieren Sie Schwachstellen, die die Sicherheitsrisiken erhöhen.
2. Verlässlichkeit. Lokalisieren Sie Probleme, die zu Problemen wie Speicherlecks führen können.
3. Leistung. Lokalisieren Sie Fehler, die die Leistung beeinträchtigen.
4. Stil. Prüfen Sie den Code, um Entwicklern dabei zu helfen, einheitliche Codierungsstile zu übernehmen.

Die kontinuierliche Automatisierung dieser Prozesse hilft Teams, Arbeitsabläufe besser zu verwalten, indem potenzielle Probleme erkannt werden, bevor sie zu großen Problemen werden.

Warum ist die Einführung der statischen Analyse schwierig und teuer?

Die Gründe, warum viele Entwickler die Einführung statischer Analysen als sowohl teuer als auch entmutigend betrachten, liegen im Projektumfang und -ansatz. Viele Teams wollen zuerst die ihrer Meinung nach dringendsten Probleme angehen, neigen aber auch dazu, zu diesem Zeitpunkt mehr abzubeißen, als sie ertragen können.

Gehen Sie stattdessen zuerst die wichtigsten Probleme an und beschränken Sie sich auf einen „Bissen“ nach dem anderen. Allerdings sollte beachtet werden, dass ein „Babyschritt“ nicht zum Haltepunkt werden sollte. In sicherheitskritischen Branchen müssen ALLE Verstöße behoben werden, um die Einhaltung der Vorschriften sicherzustellen, bevor ein Produkt auf den Markt gebracht werden kann. In der Zwischenzeit hilft dieser Schritt zu verhindern, dass Ihr Team mit Tausenden von Verstößen auf einmal überhäuft wird.

Wie KI-Maschinelles Lernen bei der statischen Analyse hilft

Bei der statischen Analyse geht es darum, Probleme zu erkennen, bevor Sie den Code überhaupt kompilieren und ausführen. Aber KI kann verwendet werden, um auf mehreren Ebenen des Softwaretestens zu helfen, wie zum Beispiel:

• UI-Tests. Verwalten und warten Sie flüchtige automatisierte UI-Tests und optimieren Sie die Ausführung manueller Tests.
• API-Tests. Entdecken Sie API-Nutzungsmuster und generieren Sie automatisch vollständige Testszenarien.
• Unit-Tests. Erzielen und pflegen Sie die Codeabdeckung, insbesondere für modifizierten Code.
• Codeanalyse (Zuverlässigkeit und Sicherheit). Bekämpfen Sie Verstöße in der Codebasis.

Künstliche Intelligenz hilft Teams, automatisierte Tests zu erstellen und zu warten. Darüber hinaus kann es die Testausführung optimieren und die Bereitstellung umsetzbarer Ergebnisse maximieren, indem es Ihre Prozesse auf verschiedene Weise erweitert.

Wenn Sie Tests automatisieren und Workflows entwickeln, können Sie mehr Probleme in kürzerer Zeit lösen. Aber die Sichtung sollte Ihren statischen Analysewerkzeugen überlassen werden. Durch die Arbeit unter der Aufsicht statischer Analysetechnologien können Entwickler ihre Fähigkeiten erweitern, um bessere Codierungstechniken zu erlernen und sichereren Code zu schreiben.

Prävention vs. Erkennung

Die Codeanalyse bietet Präventions- und Erkennungstechniken um Risiken im Zusammenhang mit der Qualität Ihres Codes zu kontrollieren. Während es hilft, Probleme zu identifizieren, ist es eine effizientere Strategie, ihr Auftreten von vornherein zu stoppen.

Die Automatisierung Ihrer statischen Analyse verbessert die Fähigkeit des Entwicklungsteams, Probleme regelmäßig und einfacher zu identifizieren. Das Hinzufügen von KI und maschinellem Lernen zu statischen Analysetests hilft Teams, die Praxis einfacher zu übernehmen. Es schlägt vor, Verstöße auf eine Weise zu beheben, die die Effizienz fördert, Arbeitsabläufe optimiert und die Produktivität und den Erfolg der Entwickler fördert.

Clustering-Methodik fördert Produktivität und Effizienz

Neben Clustering-Verletzungen basierend auf fortschrittliche Klassifizierungsalgorithmen, kann das KI-Modell verschiedene neuronale Netze (z. B. code2vec) nutzen, um Methoden des Codes zu vektorisieren und sie miteinander zu vergleichen, indem Verstöße gemäß der semantischen Bedeutung des sie umgebenden Codes gruppiert werden.

So wie Entwickler zunächst bestimmte Verstöße beheben können, befähigt das KI-Modell sie außerdem, Verstöße in ähnlichem Code zu beheben. Dies bietet mehrere Vorteile:

• Erhöht die Geschwindigkeit und Effizienz der Behebung von Verstößen
• Fordert auf, alle Verstöße in semantisch ähnlichem Code zu beheben
• Verringert die Zeit, die Entwickler für die Analyse des Quellcodes aufwenden, um Probleme zu beheben
• Erhöht das Vertrauen des Entwicklers in das Verständnis des Quellcodes

Netflix, aber für die statische Analyse

Entwickler möchten häufig ähnliche Verstöße gleichzeitig beheben, um eine maximale Produktivität zu erzielen. Das macht Sinn, und künstliche Intelligenz mit maschinellem Lernen sollte diese Strategie verbessern. Hier kommt so etwas wie ein „Netflix-Ansatz“ ins Spiel.

Während Sie Shows und Filme auf der Streaming-Plattform ansehen, lernt der Algorithmus, welche Art von Shows Sie mögen und welche nicht. Auch ohne eine Bewertung wird er basierend auf Ihrem Wiedergabeverlauf feststellen, dass Sie Action-/Abenteuerfilme gegenüber historischen Dramen bevorzugen. Ähnlich funktioniert maschinelles Lernen für statische Analyse-KI.

Basierend auf früheren Verstößen, die ein Entwickler behoben hat, schlägt das System diesem Entwickler ähnliche Verstöße vor. Es passt zu ihrem etablierten „Profil“ basierend auf ihrer Geschichte – genau wie bei der Plattform von Netflix. Mit diesem Ansatz verbringen Entwickler weniger Zeit damit, ähnliche Verstöße zu suchen und Verstöße zu beheben, für deren Behebung sie am besten geeignet sind.

Machine-Learning-Prozesse für statische Analyse-KI

Die Art und Weise, wie sich KI und maschinelles Lernen auf statische Analysetests auswirken, lässt sich in die folgenden Kategorien einteilen. All dies arbeitet zusammen, um den Entwicklungsprozess von der Vereinheitlichung des Quellcodes über die Identifizierung von Sicherheitslücken bis hin zur Reduzierung von Fehlalarmen zu unterstützen.

Identifizierung & Rauschunterdrückung

• Klassifiziert wichtige oder kritische Verstöße, die früher behoben werden können.
• Filtert Rauschen oder unkritische Probleme, die später behoben werden können.
• Fasst Verstöße in semantisch ähnlichem Code in derselben Gruppe zusammen.
• Identifiziert Hotspots oder Ursachen, die mehrere Verstöße auslösen.
• Reduziert den Zeitaufwand des Entwicklungsteams für die manuelle Einstufung von Fehlern.

Priorisierung & Clustering

• Priorisiert Hotspots danach, wie viele Verstöße sie verursachen.
• Identifiziert, welcher Entwickler aufgrund seiner Fähigkeiten am besten mit Verstößen umgehen kann.
• Schlägt Entwicklern entsprechend ihrer Vertrautheit mit dem Code Verstöße vor.

Vorteile der statischen Analyse AI/ML

Die Grundidee hinter maschinellem Lernen ist, dass die KI laufend lernt, basierend auf der Beobachtung der Aktionen der Benutzer. Es kann darauf trainiert werden, bestimmte Muster zu erkennen und sich dann als Reaktion auf diese Muster anzupassen. In Übereinstimmung mit dieser Methodik trägt das Identifizieren von Clustern und Gruppieren von Verstößen dazu bei, den Nutzen für Entwickler aus statischen Analysetests zu verbessern.

Vorteile auf einen Blick

• Gruppiert zukünftige Verstöße gemäß dem Verlauf zuvor behobener oder unterdrückter Probleme.
• Gruppiert Verstöße in separaten Warteschlangen, die für einzelne Entwickler empfohlen werden.
• Schlägt vor, Verstöße in semantisch ähnlichem Code zu beheben, um den Korrekturprozess zu beschleunigen.
• Reduziert redundante Arbeit, indem ein einziger Entwickler viele Verstöße beseitigt, indem er jeweils einen Hotspot oder ähnliche Verstöße angeht.
• Verbessert die Teamproduktivität und -moral dank einer effektiveren Klassifizierung und Rangordnung.

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