Éliminez le bruit de l’analyse statique ! Recherchez et corrigez les violations plus rapidement grâce à l'IA

Un obstacle courant à l’adoption et à la mise en œuvre réussie des pratiques d’analyse statique consiste à déterminer comment trier le bruit de l’analyse statique afin de déterminer quelles violations sont importantes à corriger et lesquelles peuvent être supprimées.

Les équipes de développement confrontées à des résultats d'analyse statique bruyants perdent souvent du temps de développement à trier les violations de l'analyse statique afin de déterminer ce qui est important pour leur programme et quelles violations prioriser pour la correction par rapport à celles qui peuvent être ignorées.

Lorsque les équipes ne disposent pas d’un moyen de trier rapidement le bruit, cela a un impact sur la productivité et laisse les développeurs frustrés. Saviez-vous que vous pouvez éliminer le bruit de l’analyse statique grâce à l’IA ?

Regardez notre webinaire pour découvrir comment l'application de l'IA/ML à l'analyse statique peut :

• Aidez les équipes de développement à réduire le bruit de l’analyse statique et à hiérarchiser les résultats de l’analyse statique pour la correction.
• Rationalisez la conformité pour sécuriser les normes de codage pour les applications Java et .NET, telles que OWASP, CWE, PCI-DSS ou UL2900.
• Accélérez la correction des violations de l'analyse statique et développez les connaissances des développeurs sur les meilleures pratiques pour développer du code sûr et sécurisé.

Pourquoi l’analyse statique est importante

L'analyse statique est essentielle pour déplacement à gauche dans le développement de logiciels, ce qui signifie que vous détectez les problèmes plus tôt dans le processus. Cela permet de réduire les coûts du projet, car la correction des bugs a posteriori est beaucoup plus coûteuse. Plus un défaut est détecté tardivement, plus il faut de temps et de ressources pour le comprendre, le localiser et le corriger. Les outils d'analyse statique, comme Jtest, C/C++test et dotTEST de Parasoft, sont conçus pour détecter ces problèmes en amont, renforcer la base de code et aider les équipes à se conformer aux normes industrielles comme OWASP et CWE.

Le problème du bruit d'analyse statique

Lorsque les équipes effectuent des analyses statiques sur des bases de code volumineuses ou complexes, elles peuvent être confrontées à des milliers de résultats. Ce « bruit » rend difficile la distinction entre les violations critiques nécessitant une correction et celles qui sont moins importantes ou sans rapport avec l'application. Cela peut entraîner :

• Débordement et frustration : Les développeurs se retrouvent embourbés dans un trop grand nombre de résultats, ce qui entraîne de la frustration et une moindre confiance dans les outils.
• Temps de développement perdu : Enquêter et rejeter les résultats non pertinents prend du temps au développement de nouveaux codes ou à la résolution de problèmes critiques.
• Cycles de développement plus lents : L’examen et le rejet des alertes peuvent entraîner des retards dans les délais du projet.
• Modifications de code inutiles : Les développeurs peuvent apporter des modifications qui ne sont pas nécessaires, augmentant ainsi les frais de maintenance.
• Distraction des vrais problèmes : Des problèmes légitimes peuvent être ignorés si les développeurs s’habituent à ignorer les alertes.
• Vulnérabilités de sécurité : Dans une analyse axée sur la sécurité, un bruit excessif peut entraîner l’absence de vulnérabilités critiques.

Comment l'IA aide à l'analyse statique

L'IA et l'apprentissage automatique peuvent optimiser considérablement la flux de travail d'analyse statiqueParasoft utilise quatre techniques clés d'IA/ML pour relever ces défis :

1. Classification du bruit par IA

L'IA analyse les actions de triage passées (ce que les développeurs ont choisi de corriger, de supprimer ou d'ignorer) pour prédire la probabilité que de nouvelles violations soient corrigées ou ignorées. Cela permet de filtrer les informations parasites et de permettre aux équipes de se concentrer sur les constatations les plus importantes.

2. Regroupement des causes profondes (points chauds de violation)

L'IA identifie les problèmes courants dans le code qui entraînent de multiples violations. Ces « points sensibles » sont regroupés, ce qui permet au développeur de corriger une ligne de code et de résoudre plusieurs violations simultanément. Cela réduit les reprises et évite les doublons au sein de l'équipe.

3. Affectation basée sur les compétences

L'IA établit des profils de développeurs en fonction des types de violations qu'ils ont corrigées par le passé. Lorsque de nouvelles violations surviennent, le système peut les recommander ou les attribuer au développeur le plus à même de les gérer en fonction de ses compétences et de son expérience. Cela améliore la productivité et la satisfaction des développeurs.

4. Corrections du code d'IA générative

La technologie d'IA générative peut générer des recommandations de correction de code pour les violations d'analyse statique. Les développeurs peuvent obtenir des suggestions de correction directement dans leur IDE, les examiner et les appliquer, accélérant ainsi considérablement le processus de correction.

Solutions Parasoft en action

La plateforme de tests de développement (DTP) de Parasoft fait office de plateforme qualité centrale. Elle propose des tableaux de bord personnalisables pour visualiser les résultats et les tendances des tests. Ses principales fonctionnalités, basées sur l'IA, incluent :

• Correction de la prédiction d'action : DTP analyse les données de triage passées pour prédire les violations susceptibles d'être corrigées, aidant ainsi les équipes à établir des priorités. Par exemple, il peut identifier les violations présentant un facteur de confiance élevé pour leur correction.
• Points chauds de violation : La plateforme met en évidence les zones de code présentant une forte concentration de violations, permettant aux développeurs de résoudre plusieurs problèmes en corrigeant une seule ligne.
• Affectations recommandées : DTP suggère quel développeur est le mieux placé pour corriger une violation particulière en fonction de son historique de correction.

Lors d'une démonstration utilisant Visual Studio, le plugin dotTEST a présenté des correctifs de code génératifs par IA. Lorsqu'une violation telle que « Ne pas intercepter System.Exception » est détectée, un développeur peut demander un correctif généré par l'IA. L'IA fournit un extrait de code recommandé, expliquant le contexte de la violation et proposant une solution. Ce code peut être facilement copié et collé dans le code, ce qui permet de gagner un temps considérable par rapport à la recherche et à l'implémentation manuelles.

Avantages de l'IA dans l'analyse statique

L’intégration de l’IA dans l’analyse statique offre plusieurs avantages :

• Bruit réduit : L’IA permet de filtrer les résultats non pertinents, ce qui permet aux équipes de se concentrer plus facilement.
• Triage et remédiation plus rapides : L’IA aide à comprendre ce qui doit être corrigé et peut même suggérer des correctifs de code, accélérant ainsi l’ensemble du processus.
• Développement de compétence: Les développeurs peuvent apprendre à corriger plus rapidement des normes de codage et des violations spécifiques.
• Moins de défauts de production : Une correction plus rapide dans les premières étapes signifie que moins de bogues parviennent à la production, réduisant ainsi les correctifs coûteux en dernière étape.
• Expérience développeur améliorée : En automatisant les tâches fastidieuses et en fournissant des conseils pertinents, l’IA rend l’analyse statique moins fastidieuse et plus productive pour les développeurs.