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¿Puede AI/ML alentar a los desarrolladores a adoptar pruebas de análisis estático?

Por Igor Kirilenko

1 de diciembre de 2022

6  min leer

Conozca las formas en que el aprendizaje automático para la inteligencia artificial permite a los desarrolladores adoptar técnicas de prueba de análisis estático para obtener el máximo beneficio.

Prueba de aceleración va de la mano con la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. No se trata de androides que lavan nuestra ropa. Se trata de programas que aprenden con el tiempo para mejorar los procesos que ya están en marcha. Por ejemplo, supongamos que realiza un pedido en tres restaurantes diferentes en una aplicación de entrega de alimentos en una semana después de buscarlos específicamente. La próxima vez que inicie sesión en esa aplicación, es posible que le recomiende volver a hacer un pedido en esos mismos restaurantes porque ya hizo un pedido en ellos anteriormente.

Este proceso de aprendizaje y adaptación al usuario es exactamente cómo funciona la IA y el aprendizaje automático para el análisis estático. Solo implica identificar y priorizar las violaciones del código en lugar de pedir su shawarma favorito.

Pro-tip: IA con aprendizaje automático para el análisis estático hará que el proceso sea más simple y menos estresante. Entonces, aquí está exactamente cómo hacerlo respondiendo las siguientes preguntas:

  1. ¿Cuáles son los desafíos de adoptar el análisis estático?
  2. ¿Se puede automatizar el análisis estático?
  3. ¿Por qué la adopción del análisis estático parece difícil y costosa?
  4. ¿Cómo ayuda el aprendizaje automático a las pruebas de análisis estático?
  5. ¿Qué significan las técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático para su SDLC?

Desafíos de adoptar el análisis estático

El análisis estático se usa para encontrar vulnerabilidades en el código, a menudo contra los estándares de seguridad y codificación de la industria, como OWASP, CWE y otros. Los desarrolladores a menudo no están equipados para analizar su propio código en busca de estos problemas o para identificar y priorizar qué soluciones se necesitan.

Es cierto que no existe un atajo o un "modo fácil" para las pruebas de análisis estático. Debe hacerlo con regularidad y minuciosamente para proporcionar la mayor utilidad. Sin embargo, la automatización de las pruebas de análisis estático y el aprovechamiento del aprendizaje automático pueden mejorar sus resultados y facilitar mucho las cosas a sus desarrolladores.

¿Se puede automatizar el análisis estático?

¡Definitivamente! El análisis estático identifica defectos y errores en su código fuente. De hecho, la automatización pruebas de análisis estático a través de herramientas mejora aún más los resultados que obtiene. Si bien los tipos de análisis y las prioridades pueden diferir, la forma en que funciona la herramienta SA y la aplicación de su metodología son las mismas.

Por ejemplo, los diversos análisis disponibles giran en torno a cuatro aspectos clave.

  1. Seguridad. Localizar vulnerabilidades que aumentan los riesgos de seguridad.
  2. Fiabilidad. Localice problemas que pueden generar problemas como pérdidas de memoria.
  3. Actuación. Localizar errores que reducen el rendimiento.
  4. Estilo. Audite el código para ayudar a los desarrolladores a adoptar estilos de codificación uniformes.

La automatización de estos procesos de manera continua ayuda a los equipos a administrar mejor los flujos de trabajo al identificar posibles problemas antes de que se conviertan en grandes problemas.

¿Por qué es difícil y costosa la adopción del análisis estático?

Las razones por las que muchos desarrolladores ven la adopción del análisis estático como costosa y desalentadora se reducen a alcance y enfoque del proyecto. Muchos equipos quieren abordar primero lo que sienten que son los problemas más apremiantes, pero también tienden a morder más de lo que pueden masticar en ese momento.

En su lugar, aborde primero los problemas más importantes y limítese a un “mordisco” a la vez. Sin embargo, cabe señalar que un “pequeño paso” no debe convertirse en un punto de parada. Las industrias críticas para la seguridad requieren abordar TODAS las infracciones para establecer el cumplimiento antes de que se pueda lanzar un producto. Mientras tanto, este paso ayuda a evitar que su equipo se vea abrumado por miles de infracciones a la vez.

Cómo el aprendizaje automático de IA ayuda al análisis estático

El análisis estático consiste en detectar problemas incluso antes de compilar y ejecutar el código. Pero la IA se puede usar para ayudar en múltiples niveles de pruebas de software, como:

  • Pruebas de IU. Administre y mantenga pruebas de IU automatizadas volátiles y optimice la ejecución de pruebas manuales.
  • Pruebas de API. Descubra patrones de uso de API y genere automáticamente escenarios de prueba completos.
  • Pruebas unitarias. Logre y mantenga la cobertura del código, especialmente para el código modificado.
  • Análisis de código (fiabilidad y seguridad). Lucha contra las infracciones en la base del código.

Imagen de la pirámide de pruebas de software. Desde abajo: análisis de código: confiabilidad + seguridad, pruebas unitarias, pruebas de API, pruebas de interfaz de usuario automatizadas. La punta superior está vacía y desconectada, flotando sobre el resto de la pirámide.

La inteligencia artificial ayuda a los equipos a crear y mantener pruebas automatizadas. Además, puede optimizar la ejecución de pruebas y maximizar la entrega de resultados procesables al aumentar sus procesos de varias maneras.

A medida que automatiza las pruebas y desarrolla flujos de trabajo, puede abordar más problemas en menos tiempo. Pero la clasificación debe dejarse en manos de sus herramientas de análisis estático. Al trabajar bajo la supervisión de tecnologías de análisis estático, los desarrolladores pueden ampliar sus habilidades para aprender mejores técnicas de codificación y escribir código más seguro.

Prevención vs. Detección

El análisis de código ofrece técnicas de prevención y detección para controlar los riesgos asociados con la calidad de su código. Si bien ayuda a identificar problemas, detener sus ocurrencias en primer lugar es una estrategia más eficiente.

La automatización de su análisis estático mejora la capacidad del equipo de desarrollo para identificar problemas con regularidad y más fácilmente. Agregar inteligencia artificial y aprendizaje automático a las pruebas de análisis estático ayuda a los equipos a adoptar la práctica más fácilmente. Sugiere que las infracciones se resuelvan de manera que promuevan la eficiencia, optimicen los flujos de trabajo y fomenten la productividad y el éxito de los desarrolladores.

La metodología de agrupamiento promueve la productividad y la eficiencia

Además de agrupar las violaciones basadas en algoritmos de clasificación avanzados, el modelo de IA puede aprovechar diferentes redes neuronales (code2vec, por ejemplo) para vectorizar métodos del código y compararlos entre sí, agrupando las infracciones según el significado semántico del código que las rodea.

De la misma manera que los desarrolladores pueden abordar primero las infracciones específicas, el modelo de IA les permite aún más abordar las infracciones dentro de un código similar. Esto ofrece varios beneficios:

  • Aumenta la velocidad y la eficiencia de corregir infracciones
  • Indicaciones para abordar todas las infracciones dentro de un código semánticamente similar
  • Disminuye el tiempo que los desarrolladores dedican a analizar el código fuente para solucionar problemas
  • Aumenta la confianza del desarrollador en la comprensión del código fuente

Netflix, pero para Análisis Estático

Los desarrolladores a menudo quieren abordar infracciones similares al mismo tiempo para obtener la máxima productividad. Eso tiene sentido y la inteligencia artificial con aprendizaje automático debería mejorar esa estrategia. Aquí es donde entra en juego algo así como un "enfoque de Netflix".

Mientras ve programas y películas en la plataforma de transmisión, el algoritmo aprende qué tipo de programas le gustan y qué no. Incluso sin calificar nada, aprenderá que prefieres películas de acción/aventura sobre dramas de época según tu historial de reproducciones. El aprendizaje automático para el análisis estático AI funciona de manera similar.

Según las infracciones anteriores que un desarrollador haya corregido, el sistema sugerirá infracciones similares a ese desarrollador. Se ajusta a su "perfil" establecido en función de su historial, al igual que con la plataforma de Netflix. Con este enfoque, los desarrolladores dedicarán menos tiempo a la búsqueda de infracciones similares y abordarán las infracciones que son más adecuadas para corregir.

Gráfico que muestra el flujo de trabajo de análisis estático mejorado por IA y cómo la alimentación continua de los datos del modelo de IA desde la plataforma de prueba de desarrollo (DTP) lo entrena para priorizar las infracciones.

Procesos de aprendizaje automático para IA de análisis estático

Las formas en que la IA y el aprendizaje automático afectan las pruebas de análisis estático se dividen en las siguientes categorías. Todos estos funcionan en conjunto para beneficiar el proceso de desarrollo desde la unificación del código fuente hasta la identificación de vulnerabilidades de seguridad y la reducción de falsos positivos.

Identificación y Reducción de Ruido

  • Clasifica las infracciones importantes o críticas para abordarlas antes.
  • Filtra el ruido o los problemas no críticos que pueden abordarse más adelante.
  • Agrega violaciones dentro de un código semánticamente similar en el mismo grupo.
  • Identifica los puntos críticos o las causas raíz que desencadenan múltiples infracciones.
  • Reduce el tiempo que dedica el equipo de desarrollo a clasificar manualmente los defectos.

Priorización y agrupamiento

  • Prioriza los puntos críticos según la cantidad de infracciones que provocan.
  • Identifica qué desarrollador puede manejar mejor las infracciones en función de sus habilidades.
  • Sugiere infracciones a los desarrolladores según su familiaridad con el código.

Flujo de trabajo que muestra todas las técnicas de IA/ML combinadas en el flujo de trabajo de los arquitectos de software y cómo optimiza el rendimiento de los desarrolladores mientras soluciona problemas de código importantes.

Beneficios del análisis estático AI/ML

La idea detrás del aprendizaje automático es que la IA aprende sobre la marcha en función de la observación de las acciones de los usuarios. Se puede entrenar para identificar patrones específicos y luego adaptarse en respuesta a esos patrones. De acuerdo con esta metodología, la identificación de clústeres y las infracciones de agrupación funcionan para mejorar lo que los desarrolladores obtienen de las pruebas de análisis estático.

Beneficios de un vistazo

  • Agrupa futuras infracciones de acuerdo con el historial de problemas solucionados o suprimidos anteriormente.
  • Agrupa las infracciones en colas separadas que se recomiendan para desarrolladores individuales.
  • Sugiere corregir las infracciones dentro de un código semánticamente similar para acelerar el proceso de corrección.
  • Reduce el trabajo redundante al hacer que un solo desarrollador elimine muchas infracciones al abordar un punto crítico o infracciones similares a la vez.
  • Mejora la productividad y la moral del equipo gracias a una clasificación y clasificación más eficaces.

Soluciones de Parasoft para aprendizaje automático de análisis estático

El mundo actual del desarrollo de software se mueve cada día más rápido gracias al desarrollo tecnológico y las metodologías ágiles. Los enfoques de prueba deben mantenerse al día e incluso anticiparse a los avances. La mejor manera de hacerlo es con soluciones que se basen en la automatización y el uso del aprendizaje automático para la IA.

soluciones de parasoft aproveche la IA para marcar y priorizar infracciones de alta prioridad mientras se integra perfectamente en su flujo de trabajo de CI/CD. Nuestras soluciones cubren una variedad de prácticas de prueba respaldadas por Prueba C / C ++, jprueba y puntoPRUEBA por la seguridad alimentaria

Vea cómo su equipo de desarrollo puede maximizar los beneficios de AI/ML para adoptar el análisis estático.

Por Igor Kirilenko

Igor, vicepresidente de desarrollo de Parasoft, es responsable de la estrategia técnica, la arquitectura y el desarrollo de los productos Parasoft. Igor aporta más de 20 años de experiencia en el liderazgo de equipos de ingeniería, con especialización en establecer y promover las mejores prácticas ágiles en entornos de desarrollo de software.

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