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Découvrez comment améliorer la qualité des logiciels grâce à l'analyse statique basée sur l'IA

Regardez cette vidéo pour découvrir comment l'IA transforme l'analyse statique. Développeurs et managers peuvent atteindre une efficacité, une précision et une conformité inégalées. Découvrez comment Parasoft intègre l'apprentissage automatique et l'IA générative à ses outils d'analyse statique, révolutionnant ainsi l'identification, la priorisation et la résolution des problèmes de qualité du code C et C++.

 

Ce webinaire explore comment Parasoft intègre l'intelligence artificielle à son workflow d'analyse statique. Nous explorerons comment l'IA peut prioriser les violations de code, identifier les problèmes critiques et même suggérer des correctifs, rendant ainsi le développement logiciel plus efficace et précis.

Que vous soyez un développeur à la recherche de boucles de rétroaction plus rapides ou un gestionnaire souhaitant optimiser les ressources et respecter les délais sans compromettre la qualité, nous vous montrerons comment fournir des logiciels sécurisés, conformes et fiables plus rapidement que jamais.

À retenir

  • Comment l’IA/ML hiérarchise et résout les violations de code critiques.
  • Accélérer la conformité aux normes de l’industrie.
  • Transformer les corrections de code manuelles en précision automatisée.
  • Obtenir des cycles de développement plus rapides avec des coûts réduits et une plus grande confiance.

La puissance de l'analyse statique

Analyse statique L'analyse statique consiste à vérifier votre code source sans l'exécuter. Considérez-la comme un système d'alerte précoce pour votre logiciel. Elle permet de détecter des problèmes tels que les fuites de mémoire, les problèmes de threading et les erreurs de division par zéro. Ces problèmes peuvent paraître anodins, mais dans les systèmes critiques pour la sécurité, ils peuvent avoir de graves conséquences. L'analyse statique détecte également les failles de sécurité, comme les dépassements de tampon ou la faiblesse de la cryptographie. De plus, elle peut mesurer la facilité de maintenance ou la complexité de votre code.

Il y a quelques années, les équipes effectuaient des revues de code manuelles, ce qui prenait un temps fou. Aujourd'hui, les outils d'analyse statique le font automatiquement. Le moteur de Parasoft utilise une analyse basée sur des modèles pour identifier les schémas de codage connus susceptibles de provoquer des comportements inattendus. Il utilise également l'analyse des données et des flux de contrôle, qui consiste à simuler l'exécution du code pour identifier les chemins susceptibles de conduire à des bugs. Si vous ne pratiquez pas l'analyse statique, vous devriez vraiment le faire. Elle permet de détecter les bugs plus tôt, au moment où ils sont les moins coûteux à corriger, ce qui se traduit par une réduction des défauts sur le terrain, un code de meilleure qualité et des économies de main-d'œuvre significatives.

Adhésion aux normes de codage de l'industrie

Il existe de nombreuses normes de codage bien établies, comme MISRA, AUTOSAR, CWE et OWASPDes normes comme MISRA, auxquelles Parasoft contribue, sont développées par des professionnels expérimentés afin de définir les meilleures règles de codage pour la sûreté et la sécurité. CWE, ou Common Weakness Enumeration, n'est pas une norme en soi, mais une liste de faiblesses logicielles connues pouvant entraîner des vulnérabilités. Nombre d'entre elles peuvent être identifiées grâce à l'analyse statique. Parasoft prend en charge un large éventail de ces normes, notamment les normes MISRA C 2025 et MISRA C++ 2023, et vous permet même de créer vos propres règles personnalisées.

L'IA pour prioriser les violations de code

C'est là que les choses deviennent vraiment intéressantes. Parasoft utilise l'apprentissage automatique pour hiérarchiser les violations de code détectées par l'analyse statique. Voici son fonctionnement :

  • Exécuter l'analyse statique : Vous intégrez l'analyse statique de Parasoft dans votre pipeline CI/CD ou IDE.
  • Violations des règles d'exportation : Les violations identifiées sont envoyées à un outil de signalement central appelé DTP.
  • Former le modèle : À mesure que vous marquez les violations comme corrigées, supprimées ou réaffectées dans DTP, le modèle de machine learning apprend. Vous pouvez l'entraîner manuellement au fil des sprints ou, si vous êtes déjà client, utiliser vos données historiques.
  • Prioriser les correctifs : Une fois que le modèle est suffisamment formé, il peut prédire quelles violations sont les plus critiques et doivent être traitées en premier, en leur attribuant une valeur de correction (par exemple, 100 %, 80 %, 60 %, 40 %).

Cela aide les équipes à concentrer leurs efforts sur les problèmes les plus importants, rendant le processus de résolution beaucoup plus efficace.

IA générative pour les corrections de code

Parasoft va encore plus loin en intégrant l'IA générative, notamment via une extension VS Code utilisant GitHub Copilot. L'approche de Parasoft est unique : nous garantissons la qualité et la conformité des correctifs générés par l'IA.

  1. Documentation des règles : L’IA reçoit des conseils détaillés de la norme de conformité, afin qu’elle comprenne le contexte et les exigences de chaque règle.
  2. Raisonnement par chaîne de pensée : L’IA décompose les problèmes étape par étape, ce qui conduit à des correctifs plus complets et plus robustes qui s’alignent sur les meilleures pratiques.

Grâce à ces éléments, les suggestions de l'IA sont plus précises, conformes aux normes telles que MISRA et CWE, et capables de gérer des problèmes complexes. Cette approche réduit la charge de travail, accélère les délais et permet aux développeurs de se concentrer davantage sur l'innovation.

Un exemple concret

Imaginez que vous travaillez dans VS Code et que vous découvrez une violation de « division par zéro ». Au lieu de trouver manuellement la solution, vous pouvez utiliser l'action « Expliquer la violation ». L'extension de test C/C++ de VS Code crée une invite pour Copilot, incluant le code source et la documentation des règles. Copilot fournit ensuite une explication et suggère même une correction de code. Vous pouvez la consulter et l'appliquer directement.

Un autre exemple est la vulnérabilité d'injection SQL. L'IA peut expliquer le risque et suggérer l'utilisation de requêtes SQL paramétrées, une méthode bien plus sûre et plus appropriée pour traiter les données externes dans les requêtes qu'un simple contrôle de validation. Ce type de suggestion intelligente, similaire à celle d'un développeur senior, améliore considérablement la productivité, notamment pour les membres de l'équipe les moins expérimentés.

En utilisant les outils basés sur l'IA de Parasoft, les équipes peuvent résoudre plus rapidement les problèmes de codage complexes, garantir la conformité et, en fin de compte, fournir des logiciels de meilleure qualité et plus sécurisés avec une plus grande confiance.