Hat Ihr Team Schwierigkeiten, Geschwindigkeit und Qualität sicherheitskritischer Software in Einklang zu bringen? Herkömmliche statische Analysetools können durch übermäßige Verstöße mehr Probleme verursachen als lösen. Lesen Sie weiter und erfahren Sie, wie die Einbindung von ML und GenAI die Spielregeln ändert.

In der heutigen eingebetteten und sicherheitskritischen Softwareentwicklung stehen Teams unter dem Druck, schneller zu liefern und gleichzeitig hohe Standards für Qualität, Sicherheit und Compliance einzuhalten. Herkömmliche statische Analyse-Workflows schaffen oft ihre eigenen Engpässe: Tausende von Verstößen, begrenzter Kontext und arbeitsintensive Behebung.

Parasoft begegnet diesen Herausforderungen mit einem modernen, intelligenten Ansatz. Einbettung von maschinellem Lernen (ML) und generativer KI (GenAI) in seine Softwaretestlösungen integriert. Diese Innovationen sind mehr als nur Upgrades. Sie stellen einen grundlegenden Fortschritt in der Priorisierung und Behebung von Verstößen gegen die statische Analyse in komplexen Systemen dar.

Eine leistungsstarke statische Analyse-Engine für sicherheitskritischen Code

Bevor KI und ML funktionieren können, beginnt die Erstellung sicherheitskritischen Codes mit einer gründlichen, präzisen statischen Analyse. Parasofts C / C ++ - Test basiert auf einer ausgereiften, bewährten Engine, die sofort eine vollständige, standardkonforme Erkennung von Verstößen bietet. C/C++test unterstützt eine breite Palette von Industriestandards, darunter MISRA C: 2025, MISRA C ++: 2023, AUTOSAR C ++ 14, CERT C/C++, CWE und mehr. Diese Standards sind für Teams, die Anwendungen entwickeln, bei denen Sicherheit und Zuverlässigkeit nicht beeinträchtigt werden dürfen, von entscheidender Bedeutung.

Was uns auszeichnet, ist nicht nur der breite Support, sondern auch die umfassende Konfiguration und Kontrolle. Unternehmen können die Regeldurchsetzung an spezifische Projektziele, die Systemkritikalität oder die Gegebenheiten des Legacy-Codes anpassen. Regeln können aktiviert, deaktiviert, angepasst oder nach Compliance-Anforderungen gruppiert werden. Mit Parasofts RuleWizard können sogar völlig neue Regeln erstellt werden.

Entwicklungsteams erhalten zudem Unterstützung bei der Datenflussanalyse und Kontrollflussanalyse. Diese Tests bieten umfassende Einblicke in potenzielle Laufzeitrisiken wie Nullzeiger-Dereferenzierungen, Puffer läuft überoder Parallelitätsprobleme – lange bevor sie beim Testen oder in der Produktion auftreten.

Diese statische Analyse-Engine arbeitet nicht isoliert. Sie lässt sich nahtlos in CI/CD-Pipelines, Entwickler-IDEs und unsere zentrale Berichtsplattform Parasoft DTP (Development Testing Platform) integrieren. Ob Sie Shift-Left-Tests in Ihrer IDE durchführen oder Richtlinien in einem CI-Job durchsetzen – Parasoft erkennt Verstöße frühzeitig, präzise und im Kontext.

Maschinelles Lernen, das Ihre Prioritäten versteht

Sobald Ihr Entwicklungsteam die Verstöße identifiziert hat, stellt sich die Frage: Welche werden zuerst behoben? Wir beantworten diese Frage mit einer in DTP eingebetteten Machine-Learning-Engine. Diese ML-Engine lernt von:

• Ihre Entwicklungsgeschichte
• Wie Ihr Team Verstöße über Sprints hinweg behandelt
• Projekte und Produktlinien

Es nutzt dieses Verhalten, um neue Erkenntnisse zu bewerten und zu priorisieren.

ML erfasst die Interaktionen jedes Entwicklers mit gemeldeten Verstößen mithilfe des zentralen Analyse-Hubs von DTP. DTP beginnt mit dem Aufbau eines Verhaltensmodells für Probleme, die als behoben, unterdrückt, abgewichen oder neu zugewiesen markiert sind. Dieses Modell entwickelt sich mit jedem Sprint weiter und lernt, wie Ihr Team verschiedene Arten von Verstößen anhand von Schweregrad, Risiko und Verlauf priorisiert.

Für neue Benutzer kann das Modell manuell trainiert werden. Entwickler kategorisieren Verstöße Sprint für Sprint und reagieren darauf. So lernen sie, das Wichtigste zu unterscheiden.
Bestehende Parasoft-Kunden profitieren sofort von den Vorteilen. Wir nutzen historische Daten, um das Modell sofort zu trainieren und so jahrelange, reale Entscheidungen zu reflektieren.

Modelltraining

Diese ML-gesteuerte Priorisierung ermöglicht es Teams, sich zunächst auf Verstöße mit dem höchsten Behebungswert zu konzentrieren, also auf diejenigen, die am wahrscheinlichsten Sicherheit, Funktionalität oder Compliance beeinträchtigen. Anstatt von einer Flut von Warnungen überwältigt zu werden, erkennen Entwickler die wichtigsten Probleme, die sofort behoben werden müssen. Dies ermöglicht eine intelligentere Triage und eine effizientere Nutzung der Entwicklungszeit.

In Bereichen, in denen die Einhaltung von Standards wie MISRA, CERT, ISO 26262 oder DO-178C Da diese Funktion obligatorisch ist, vereinfacht sie Audits und Berichte. Teams können zeigen, dass sie sich zunächst auf verbindliche Regeln konzentrieren und gerechtfertigte Abweichungen für andere dokumentieren, ohne jeden Verstoß blind zu beheben.

Generative KI, die Verstöße richtig behebt

Nachdem ML die wichtigsten Verstöße priorisiert hat, hilft Parasoft bei deren Behebung – nicht mit Brute-Force-Automatisierung, sondern mit gesteuerter Intelligenz. Die Integration generativer KI in die C/C++test VS Code-Erweiterung macht die Fehlerbehebung zu einem intelligenteren und sichereren Prozess.

Viele Entwickler sind mit Tools wie GitHub Copilot vertraut. Diese Assistenten sind zwar nützlich für die Generierung von Code-Snippets, verfügen jedoch oft nicht über den erforderlichen Kontext, schlagen möglicherweise nicht konforme Korrekturen vor und liefern in der Regel kaum bis gar keine Begründung für ihre Vorschläge. Bei kritischen Anwendungen – beispielsweise solchen, die Sicherheitsstandards unterliegen – stellen diese Einschränkungen ein inakzeptables Risiko dar.

Parasoft begegnet dieser Herausforderung, indem es Copilot mit einem speziell entwickelten Ansatz in seine C/C++-Testumgebung einbettet. Anstatt sich auf generische KI-Eingabeaufforderungen zu verlassen, erweitert Parasoft diese um umfassende, kontextbezogene Anleitungen, die auf den jeweiligen Verstoß zugeschnitten sind. Dazu gehören unter anderem die folgenden:

• Detaillierte Informationen zur verletzten Regel
• Konforme und nicht konforme Codebeispiele
• Klare Erklärung der Absicht der Regel

Im Gegensatz zu generischen Programmierassistenten stellt diese strukturierte, standardbasierte Eingabeaufforderung sicher, dass die KI-generierte Korrektur nicht nur die Syntax, sondern auch die zugrunde liegenden Sicherheits- und Compliance-Anforderungen berücksichtigt. Das Ergebnis ist eine intelligentere und zuverlässigere Code-Korrektur, die den Branchenerwartungen entspricht und Nacharbeit reduziert.

Jede KI-gestützte Lösung umfasst:

• Eine Beschreibung der verletzten Regel
• Konforme und nicht konforme Codebeispiele
• Der Zweck der Regel, z. B. Speichersicherheit oder logische Korrektheit
• Spezifische Begründung, um die KI durch den Problemlösungsprozess zu führen

Behebung durch statische Analyse

Diese Technik, bekannt als Chain-of-Thinking-Reasoning, hilft der KI, vollständige und qualitativ hochwertige Lösungen zu entwickeln, die den Sicherheitsstandards entsprechen. Es wird nicht nur Code generiert, sondern Code mit einer Erklärung, wodurch er leichter zu überprüfen, zu verstehen und zu vertrauen ist.
In internen Studien hat Parasoft drei Ansätze verglichen:

1. GitHub Copilot allein
2. Copilot mit regelbasierten Eingabeaufforderungen
3. Copilot mit regelbasierten Eingabeaufforderungen und Argumentation

Der dritte Ansatz lieferte durchweg die zuverlässigsten und standardkonformsten Ergebnisse und übertraf die anderen sowohl hinsichtlich der Richtigkeit als auch der Überprüfbarkeit deutlich.
Das Tool liefert diese Vorschläge direkt im VS Code-Editor, sodass Entwickler jede Korrektur akzeptieren, ändern oder daraus lernen können. Die zusätzliche Transparenz stärkt das Vertrauen in die KI und verbessert gleichzeitig den Wissenstransfer zwischen den Teams.

Höhere Maßstäbe für Compliance und Entwicklereffizienz

Durch die Kombination von ML-Priorisierung und GenAI-Remediation bietet Parasoft mehr als nur Automatisierung. Es liefert intelligente Anleitungen für den gesamten Lebenszyklus der statischen AnalyseTeams verschwenden keine Zeit mehr mit der Verfolgung von Problemen mit niedriger Priorität oder dem Umschreiben offensichtlicher Lösungen. Stattdessen konzentrieren sie sich auf das Wesentliche, beheben es richtig und gehen zuversichtlich voran.
Dieser intelligente Ansatz beschleunigt die Entwicklung, reduziert die durch Mängel verursachten Kosten und vereinfacht den Weg zur Konformität. Gleichzeitig ermöglicht er den Teams, fundierte, nachvollziehbare Entscheidungen zu treffen, die Audits und Zertifizierungen standhalten.

Egal, ob Sie das nächste autonome Fahrzeugsystem, ein medizinisches Überwachungsgerät oder unternehmenskritische Avionik bauen, die KI-gestützte Testsuite von Parasoft ist für diese Herausforderungen konzipiert.

Entwicklern helfen, schneller zu lernen – mit dem KI-Dokumentationsassistenten

Während Parasofts KI- und ML-Innovationen die Priorisierung und Behebung von Verstößen optimieren, konzentrieren wir uns auch darauf, die Interaktion der Entwickler mit den Tools selbst zu vereinfachen. Dokumentation hat bei der Einführung von Tools schon immer eine entscheidende Rolle gespielt. Für viele Benutzer, insbesondere für diejenigen, die neu in Compliance-intensiven Arbeitsabläufen sind, kann die Suche nach relevanten Antworten in langen technischen Handbüchern jedoch frustrierend und zeitaufwändig sein.

Um dieses Problem zu lösen, hat Parasoft in C/C++test 2025.1 einen integrierten KI-basierten Dokumentationsassistenten eingeführt. Dieser ist direkt in die IDE des Entwicklers integriert und beantwortet zielgerichtete Fragen. Hier sind einige Beispiele.

• Wie unterdrücke ich einen Verstoß gegen die statische Analyse?
• Wie führe ich eine statische Analyse über die Befehlszeile aus?

Anstatt durch Menüs zu navigieren oder lange Anleitungen zu lesen, erhalten Entwickler fokussierte, kontextbezogene Antworten mit direkten Links zu den relevanten Abschnitten der Dokumentation. Dies verkürzt die Lernkurve erheblich und hilft Teams, deutlich schneller produktiv zu werden.

KI-gestützte Benutzerunterstützung

Der AI Documentation Assistant bietet drei wesentliche Vorteile:

• Beschleunigtes Onboarding. Neue Benutzer können schneller Beiträge leisten und es kommt weniger zu Schulungsengpässen.
• Erhöhte Werkzeugauslastung. Entwickler erkunden erweiterte Funktionen eher, wenn der Zugriff auf Wissen reibungslos ist.
• Verbesserter ROI. Da weniger Zeit mit der Suche verbracht wird und mehr Zeit für das Handeln bleibt, maximieren Unternehmen den Wert ihrer Werkzeuginvestitionen.

Dieser Assistent ist ein weiteres Beispiel dafür, wie Parasoft KI in jede Ebene des Softwaretests integriert, nicht nur um Code zu erkennen oder zu reparieren, sondern auch um Benutzern durch intelligenten, reaktionsschnellen Support mehr Möglichkeiten zu bieten.

Ein intelligenterer Weg nach vorn

Parasoft modernisiert den gesamten Lebenszyklus statischer Analysen durch die Integration von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen in unsere C/C++-Testlösung. Von der Erkennung und Priorisierung von Verstößen über die Beschleunigung der Behebung bis hin zur Verbesserung der Benutzerakzeptanz durch einen KI-gestützten Dokumentationsassistenten: Diese Innovationen unterstützen die menschliche Entscheidungsfindung mit intelligenten Tools, die sich an Ihr Team anpassen, es anleiten und gemeinsam mit ihm weiterentwickeln.

Egal, ob Sie Kfz-Steuergeräte der nächsten Generation, Avionik-Steuerungssysteme oder Firmware für medizinische Geräte entwickeln, Parasoft stattet Sie mit intelligenteren Tools, sichererem Code und schnelleren Ergebnissen aus, um die heutigen Herausforderungen hinsichtlich der Softwarequalität mit Klarheit, Effizienz und Zuversicht zu meistern.