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¿Puede AI/ML alentar a los desarrolladores a adoptar pruebas de análisis estático?
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.
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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:
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 método abreviado ni un "modo fácil" para las pruebas de análisis estático. Debe realizarlas con regularidad y minuciosidad para obtener la máxima utilidad. Sin embargo, automatizar las pruebas de análisis estático y aprovechar el aprendizaje automático puede mejorar los resultados y facilitarles mucho las cosas a los desarrolladores.
¡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.
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.
Las razones por las que muchos desarrolladores ven la adopción del análisis estático como costosa y desalentadora se reducen al 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 lugar de eso, aborde primero los problemas más importantes y limítese a un paso a la vez. Sin embargo, cabe destacar 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.
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:
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.
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.
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:
Los desarrolladores suelen querer abordar infracciones similares simultáneamente para maximizar su productividad. Esto tiene sentido, y la inteligencia artificial con aprendizaje automático debería mejorar esa estrategia. Aquí es donde entra en juego un enfoque similar al 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.
Basándose en las infracciones previas que un desarrollador haya corregido, el sistema le sugerirá infracciones similares. Se ajusta a su perfil establecido según su historial, al igual que con la plataforma de Netflix. Con este enfoque, los desarrolladores dedicarán menos tiempo a buscar infracciones similares y abordarán las que mejor les convenga corregir.
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.
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.
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.
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