Durchbrechen Sie das Rauschen der statischen Analyse! Finden und beheben Sie Verstöße schneller mit KI

Ein häufiges Hindernis für die erfolgreiche Einführung und Implementierung statischer Analysepraktiken besteht darin, herauszufinden, wie man das statische Analyserauschen sortieren kann, um festzustellen, welche Verstöße behoben werden müssen und welche unterdrückt werden können.

Entwicklungsteams, die mit verrauschten statischen Analyseergebnissen zu kämpfen haben, verschwenden oft Entwicklungszeit damit, Verstöße gegen statische Analysen zu prüfen, um festzustellen, was für ihr Programm wichtig ist und welche Verstöße zur Behebung priorisiert werden müssen und welche Verstöße ignoriert werden können.

Wenn Teams keine Möglichkeit haben, das Chaos schnell zu beseitigen, wirkt sich das auf die Produktivität aus und sorgt für Frustration bei den Entwicklern. Wussten Sie, dass Sie mit KI statische Analysegeräusche reduzieren können?

Sehen Sie sich unser Webinar an, um zu erfahren, wie die Anwendung von KI/ML auf statische Analysen Folgendes bewirken kann:

• Helfen Sie Entwicklungsteams, das Rauschen statischer Analysen zu reduzieren und statische Analyseergebnisse zur Behebung zu priorisieren.
• Optimieren Sie die Einhaltung sicherer Codierungsstandards für Java- und .NET-Anwendungen wie OWASP, CWE, PCI-DSS oder UL2900.
• Beschleunigen Sie die Behebung von Verstößen gegen die statische Analyse und erweitern Sie das Wissen der Entwickler über Best Practices für die Entwicklung von sicherem Code.

Warum statische Analyse wichtig ist

Statische Analyse ist der Schlüssel zu Shifting Left in der Softwareentwicklung, was bedeutet, dass Sie Probleme früher im Prozess erkennen. Dies trägt zur Senkung der Projektkosten bei, da die spätere Behebung von Fehlern deutlich teurer ist. Je später ein Fehler entdeckt wird, desto mehr Zeit und Ressourcen werden benötigt, um ihn zu verstehen, zu lokalisieren und zu beheben. Statische Analysetools wie Jtest, C/C++test und dotTEST von Parasoft sind darauf ausgelegt, diese Probleme frühzeitig zu erkennen, die Codebasis zu härten und Teams bei der Einhaltung von Industriestandards wie OWASP und CWE zu unterstützen.

Das Problem mit statischem Analyserauschen

Wenn Teams statische Analysen großer oder komplexer Codebasen durchführen, können sie mit Tausenden von Ergebnissen konfrontiert werden. Dieses „Rauschen“ erschwert die Unterscheidung zwischen kritischen Verstößen, die behoben werden müssen, und solchen, die für die Anwendung weniger wichtig oder irrelevant sind. Dies kann zu Folgendem führen:

• Überforderung und Frustration: Entwickler werden durch zu viele Ergebnisse überfordert, was zu Frustration und geringerem Vertrauen in die Tools führt.
• Vergeudete Entwicklungszeit: Das Untersuchen und Verwerfen irrelevanter Ergebnisse nimmt Zeit in Anspruch, die für die Entwicklung neuen Codes oder die Behebung kritischer Probleme benötigt wird.
• Langsamere Entwicklungszyklen: Das Überprüfen und Verwerfen von Warnungen kann zu Verzögerungen im Projektzeitplan führen.
• Unnötige Codeänderungen: Entwickler nehmen möglicherweise unnötige Änderungen vor, was den Wartungsaufwand erhöht.
• Ablenkung von echten Problemen: Wenn sich Entwickler daran gewöhnen, Warnungen zu ignorieren, können berechtigte Probleme übersehen werden.
• Sicherheitslücken: Bei sicherheitsorientierten Analysen kann übermäßiges Rauschen dazu führen, dass kritische Schwachstellen übersehen werden.

Wie KI bei der statischen Analyse hilft

KI und maschinelles Lernen können die Arbeitsablauf der statischen AnalyseParasoft verwendet vier wichtige KI/ML-Techniken, um diese Herausforderungen zu bewältigen:

1. KI-Geräuschklassifizierung

KI analysiert vergangene Triage-Aktionen (was Entwickler behoben, unterdrückt oder ignoriert haben), um die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, mit der neue Verstöße behoben oder ignoriert werden. Dies hilft, Störfaktoren herauszufiltern, sodass sich die Teams auf die wichtigsten Erkenntnisse konzentrieren können.

2. Ursachenclusterung (Hotspots der Verstöße)

KI identifiziert häufige Probleme im Code, die zu mehreren Verstößen führen. Diese „Hotspots“ werden gruppiert, sodass ein Entwickler eine Codezeile korrigieren und mehrere Verstöße gleichzeitig beheben kann. Dies reduziert Nacharbeit und verhindert Doppelarbeit im Team.

3. Kompetenzbasierte Zuordnung

KI erstellt Entwicklerprofile basierend auf den Arten von Verstößen, die sie in der Vergangenheit erfolgreich behoben haben. Treten neue Verstöße auf, kann das System diese dem Entwickler empfehlen oder zuweisen, der aufgrund seiner Fähigkeiten und Erfahrung am besten für die Behebung geeignet ist. Dies verbessert die Produktivität und Zufriedenheit der Entwickler.

4. Generative KI-Code-Korrekturen

Generative KI-Technologie kann Empfehlungen zur Codekorrektur bei Verstößen gegen die statische Analyse erstellen. Entwickler können Korrekturvorschläge direkt in ihrer IDE abrufen, überprüfen und anwenden, was den Korrekturprozess erheblich beschleunigt.

Parasoft Solutions in Aktion

Die Development Testing Platform (DTP) von Parasoft fungiert als zentrale Qualitätszentrale. Sie bietet anpassbare Dashboards zur Visualisierung von Testergebnissen und Trends. Zu den wichtigsten KI-gestützten Funktionen gehören:

• Aktionsvorhersage beheben: DTP analysiert vergangene Triage-Daten, um vorherzusagen, welche Verstöße wahrscheinlich behoben werden, und unterstützt die Teams bei der Priorisierung. Beispielsweise kann es Verstöße identifizieren, bei denen ein hoher Vertrauensfaktor für die Behebung besteht.
• Hotspots für Verstöße: Die Plattform hebt Codebereiche mit einer hohen Konzentration an Verstößen hervor, sodass Entwickler mehrere Probleme durch die Korrektur einer einzigen Zeile beheben können.
• Empfohlene Beauftragte: DTP schlägt vor, welcher Entwickler aufgrund seiner bisherigen Sanierungshistorie am besten geeignet ist, einen bestimmten Verstoß zu beheben.

In einer Demonstration mit Visual Studio demonstrierte das dotTEST-Plugin generative KI-Codekorrekturen. Wird ein Verstoß wie „System.Exception nicht abfangen“ festgestellt, kann ein Entwickler eine KI-generierte Korrektur anfordern. Die KI liefert einen empfohlenen Codeausschnitt, der den Kontext des Verstoßes erklärt und eine Lösung anbietet. Dieser lässt sich einfach kopieren und in den Code einfügen, was im Vergleich zur manuellen Recherche und Implementierung erheblich Zeit spart.

Vorteile von KI in der statischen Analyse

Die Integration von KI in die statische Analyse bietet mehrere Vorteile:

• Reduzierter Lärm: KI hilft dabei, irrelevante Ergebnisse herauszufiltern, sodass sich die Teams leichter konzentrieren können.
• Schnellere Triage und Behebung: KI hilft dabei zu verstehen, was behoben werden muss, und kann sogar Codekorrekturen vorschlagen, wodurch der gesamte Prozess beschleunigt wird.
• Fähigkeits-Entwicklung: Entwickler können lernen, wie sie bestimmte Codierungsstandards und Verstöße schneller beheben können.
• Weniger Fehler in der Produktion: Eine schnellere Behebung in frühen Phasen bedeutet, dass weniger Fehler in die Produktion gelangen, wodurch kostspielige Korrekturen in späteren Phasen reduziert werden.
• Verbesserte Entwicklererfahrung: Durch die Automatisierung mühsamer Aufgaben und die Bereitstellung relevanter Anleitungen macht KI die statische Analyse für Entwickler weniger aufwändig und produktiver.