Демидов, П. Д. Статический и динамический анализ исходного кода / П. Д. Демидов. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2019. — № 2 (240). — С. 2-4. — URL: https://moluch.ru/archive/240/55456/ (дата обращения: 10.07.2023).
С сообщениями об уязвимостях веб-сайтов и утечках конфиденциальных данных, регулярно появляющимися в новостях, защита жизненного цикла разработки программного обеспечения становится особенно важной. Таким образом, предприятие должно тщательно выбирать правильные методы обеспечения безопасности. Статический и динамический анализ являются двумя наиболее популярными типами тестов безопасности кода. Перед внедрением, однако, предприятие, которое заботится о безопасности, должно точно изучить, как оба типа тестов могут помочь защитить жизненный цикл программного продукта. В конце концов, тестирование можно считать инвестицией, которую следует тщательно контролировать.
Статический идинамический анализ
Статический анализ выполняется в среде без времени выполнения. [1] Как правило, инструмент статического анализа проверяет программный код на предмет всех возможных режимов работы во время выполнения и выявляет недостатки проектирования, черные ходы и потенциально вредоносный код.
Безопасная разработка приложений (DevSecOps). Статический и динамический анализ
Статический анализ кода может помочь в процессе код-ревью благодаря:
- обнаружению областей в коде, которые необходимо реорганизовать и упростить;
- поиску областей кода, которые могут нуждаться в дополнительном тестировании или более глубоком рассмотрении;
- выявлению проблем проектирования, таких как цикломатическая сложность, и помощь в снижении сложности кода, улучшении удобства обслуживания;
- выявление потенциальных проблем с качеством программного обеспечения до его запуска в промышленную эксплуатацию.
Динамический анализ использует противоположный подход и выполняется во время работы программы. [2] Динамический тест будет контролировать системную память, функциональное поведение, время отклика и общую производительность системы. Этот метод схож со способом, которым злонамеренная третья сторона может взаимодействовать с приложением.
Динамический анализ может дать вам следующие показатели:
- потребляемые ресурсы — время выполнения программы в целом или ее модулей в отдельности, количество внешних запросов (например, к базе данных), количество используемой памяти и другие ресурсы;
- цикломатическая сложность, степень покрытия кода тестами и другие метрики программы;
- программные ошибки — деление на ноль, разыменование нулевого указателя, утечки памяти, состояние гонки
- уязвимости в программе.
Возникшие и развивавшиеся отдельно, статический и динамический анализ порой ошибочно воспринимаются как противоположные. Однако существует ряд сильных и слабых сторон, связанных с обоими подходами.
Сильные ислабые стороны статического идинамического анализа
Статический анализ с его видимостью в виде «белого ящика», безусловно, является более тщательным подходом и может также оказаться более экономичным с возможностью обнаружения ошибок на ранней стадии жизненного цикла разработки программного обеспечения. Например, если ошибка обнаружена на во время статического анализа — это может быть относительно дешево исправить.
Если бы ошибка оказалась в системе, затраты увеличились бы. Статический анализ также может выявить будущие ошибки, которые не возникнут при динамическом тестировании. Динамический анализ, с другой стороны, способен выявлять тонкие недостатки или уязвимости, слишком сложные для одного лишь статического анализа, и также может быть более целесообразным методом тестирования.
Динамический анализ, однако, обнаружит дефекты только в той части кода, которая фактически выполняется. Предприятие должно взвесить эти соображения с учетом сложности их собственной ситуации. Тип приложения, время и ресурсы компании являются одними из основных факторов. Уровень технического долга, который предприятие готово взять на себя, также может быть измерен.
Определенное количество технического долга может быть взято на себя, если финансовые выгоды от победы над конкурентом на рынке перевешивают потенциальную экономию от более тщательно протестированного кода. Хотя и у статических, и у динамических тестов есть свои недостатки, предприятие не должно стоять перед выбором. В то время как статический анализ можно считать превосходным методом тестирования, это не обязательно означает, что он должен автоматически выбираться вместо динамического анализа в любой ситуации, когда возникает выбор.
Автоматизация анализа исходного кода
Хотя статический и динамический анализ можно выполнять вручную, они также могут быть автоматизированы. При грамотном использовании автоматизированные инструменты могут значительно повысить отдачу от инвестиций в тестирование. Инструменты автоматического тестирования являются идеальным вариантом в определенных ситуациях.
Например, автоматизация может использоваться для проверки реакции системы на большое количество пользователей или для подтверждения того, что исправление ошибки работает должным образом. Она также помогает автоматизировать тесты, которые регулярно выполняются во время разработки продукта. Поскольку предприятие стремится обеспечить защищенность продукта во время его жизненного цикла, следует отметить, что панацея отсутствует. Ни статическое, ни динамическое тестирование сами по себе не могут обеспечить полную защиту. В идеале предприятие должно выполнять как статический, так и динамический анализ. Этот подход выиграет от синергетических отношений, существующих между статическим и динамическим тестированием. [3]
Заключение
С таким количеством современных устройств, поддерживающих веб-интеграцию, методы безопасного кодирования важны как никогда. Например, динамический анализ кода стал важным инструментом для демонстрации соответствия безопасности медицинских устройств требованиям FDA. Он обеспечивает эффективный анализ потенциальной угрозы и, в сочетании со статическим анализом, обеспечивает мощный обзор возможных уязвимостей.
- Статический анализ кода // Википедия. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Статический_анализ_кода (дата обращения: 8.01.2019).
- Динамический анализ кода // Википедия. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Динамический_анализ_кода (дата обращения: 8.01.2019).
- Макконнелл С. Совершенный код. Мастер-класс / Пер. с англ. — М.: Издательско-торговый дом «Русская редакция»; СПб.: Питер, 2005. — 896 стр.
Основные термины (генерируются автоматически): динамический анализ, статический анализ, динамическое тестирование, программное обеспечение, FDA, время выполнения, жизненный цикл, жизненный цикл разработки, предприятие, цикломатическая сложность.
Источник: moluch.ru
Оценка (не)покрытия кода по результатам динамического анализа
Создание любого ПО сопровождается ошибками. Программисты ошибаются в выборе типов, ошибаются в реализации алгоритмов. Аналитики ошибаются в формулировке требований к ПО, и из этих ошибок рождаются ошибки в функционировании готового продукта. Любой (ну ладно, почти любой) производитель программных продуктов хочет обезопасить себя от ошибок в выпускаемом ПО.
Для того чтобы избежать типовых ошибок, придумали различные стандарты (типа MISRA C) и утилиты для анализа написанного кода (например, Lint). Но корректно написанный код — это половина проблемы, вторая половина — это насколько верно и полно код реализует требования к программе, и нет ли в программе того, чего там быть не должно. Ответ на эти вопросы в свою очередь дает тестирование и проверка покрытия кода (например, gcov).
41 просмотров
Иногда, в случае если программное обеспечение является частью системы, имеющей повышенные требования к безопасности, например, в авионике, требуется доказать, что весь код на уровне исполняемого образа программы корректен и не содержит «лишнего». Вот тут-то и необходимо задействовать весь выше озвученный арсенал средств и засесть за анализ того, что получилось из исходного кода.
Источник: vc.ru
Динамический анализ кода программы это
Под безопасной разработкой понимается некий особый конвейер разработки, который разительно отличается от классического. В общепринятом варианте аналитик сначала пишет задачу, передаёт её в разработку. Разработчик пишет код, отдаёт тестировщику, тестировщик всё это дело проверяет, отдаёт обратно аналитику, и в случае, если его всё устроило, они дружно улетают бухать на Мальдивы.
Однако уже через неделю заказчик отзывает бабки с кредиток и нашей компании приходится спешно возвращаться обратно в свой Мухосранск, чтобы исправить все баги, обнаруженные школьником из Бурятии, который ковыряя вечерочком в носу ломанул приложуху и выставил требования за разлочку в пару биткоинов.
Zip File, мамкины хаЦкеры. С вами Денчик и сегодня мы поговорим о том, чем же безопасная разработка отличается от классической. Рассмотрим этапы конвейера разработки, разберёмся в различиях статического анализа от динамического.
Ну и конечно рассмотрим все плюсы и минусы обоих подходов. Если вам интересно узнать про SAST, DAST, RAST, BAST и прочий *яст, тогда устраивайтесь по удобнее.
Цедите себе в бокал чего-нибудь интересненького. Откидывайтесь по удобнее в компуктерном кресле и приготовьтесь слушать весьма душный, но дико полезный ликбез до последней минуты. Погнали
Если вы внимательно слушали вступление к ролику, то наверняка обратили внимание на то, что между этапом написания кода и полётом отмечать на Мальдивы успешную сдачу проекта, есть один недостающий момент.
Речь идёт, конечно же, о фронтенде. Ведь помимо основного кода, в момент создания приложения нужно ещё разработать пользовательские функции и продумать весь интерфейс.
Т.е. всё с чем пользователь обычно взаимодействует: картинки, меню, анимации, кнопки, чекбоксы, крутые интерактивные элементы, не появляется просто так.
Их созданием занимается фрондент-разработчик, хорошо разбирающийся в таких умных штуках, как JavaScript, HTML и само-собой CSS.
Современные фреймворки, разветвлённые алгоритмы, структуры данных, архитектуры, методологии создания и исправлении кода. Всё это многообразие запросто уложится у вас в голове, после освоения профы Фронтенд-разработчик на Хекслете.
Для тех, кто не в теме, Хекслет – это популярная образовательная онлайн-платформа, специализирующаяся на обучении программистов и разработчиков более 10 лет.
Их фишка в том, что её создатели – профессиональные разработчики, работающие в известных компаниях и стартапах, а не просто безымянные прогеры с улицы.
Поэтому по вопросам стажировки, поиску престижного места работы и прочим моментам так или иначе связанным с дальнейшим трудоустройством – можете не волноваться.
Если будете усердно учиться правильным инженерным практикам и акцентировать внимание на получении базовых знаний работая с прикладными задачами – за вас однозначно всё порешают.
Главное не избегайте практики и набивайте портфолио. Ведь тут для этого есть масса возможностей. Более 400 заданий в онлайн-тренажёре, сотни тестов, десятки Open Source проектов и ещё куча всего интересного.
В рамках этой истории вам предстоит писать приложения различных уровней сложности. От простых консольных игрушек до полнофункционального таск-менеджера. Эт вам не хухры мухры.
А если останутся силы – можно попробовать себя на бесплатных курсах профессии, коих вам откроется целых 7. Начать обучение по ним можно прямо сейчас! Они появятся в кабинете сразу после регистрации на платформе.
Так что смело изучайте, тестируйте, пробуйте писать код. И если понравится, оплачивайте обучение в основной группе по профессии «Frontend-разработчик». Ссылку само-собой, оставлю прямиком в описании. Чекай скорей.
Ну а мы возвращаемся к основной теме нашего выпуска. И начнём мы с того, что разберёмся чем DevSecOps отличается от классического DevOps.
Последний включает в себя написание кода, тестирование, развёртывание в продуктив, мониторинг и прочие известные всему ITшному миру этапы.
DevSecOps же в свою очередь представляет собой некую обвязку, которая проходит буквально через каждый процесс разработки и помогает сделать её надёжной и безопасной.
Статический анализ кода (SAST)
SAST тест или статический анализ – это процесс построчного просмотра исходного кода, с целью обнаружения уязвимостей в открытых источниках и последующей отправки алертов.
Качественный SAST анализатор помимо работы с библиотеками, которые имеются в вашем распоряжении, может обнаруживаться уязвимости, о которых ещё неизвестно.
Т.е. баги ещё нигде не задекларированы, а SAST их уже обнаружил. Это пример хорошего инструмента статического анализа. Само собой эти истории обычно платные и стоят немалых денег. Примерно от 10 тысяч долларов.
Нищеброды же, как обычно, ограничиваются процессом ревью. Эдакой ручной проверкой исходного кода, где проверяющий пишет правила и затем ищет код, который как-либо “выбивается” из общего порядка.
Есть ещё такое понятие, как визуально ревью. Это когда вы напрягаете более опытного разраба просматривать ваш код глазками за ящик пивчанского. Но современные прогеры постепенно уходят от этой практики пересаживаясь на гречку и грудку без соли.
На этом фоне, более интересным вариантом статического анализа являются линтеры. Это автоматизированные проверки. Линтер самостоятельно проверяет наличие в коде уязвимостей на уровне несложных проверок и “причесывает” его.
Иногда линтеры умеют находить утечки памяти, циклические зависимости и даже некорректно объявленные классы. К слову, для некоторых языков программирования полноценные SASTы не пишутся от слова совсем и линтеры здесь выступают единственной панацеей.
Ну и третий тип – это непосредственно инструменты статического анализа. Они позволяют разработчикам находить уязвимости безопасности в исходном коде приложения на ранних этапах жизненного цикла разработки ПО.
Помимо этого, SAST также обеспечивает соответствие руководствам и стандартам кодирования без фактического выполнения базового кода. ОпенСурсные САСТы, как правило, полная шляпа.
Хотя бы потому, что для их практического обслуживания, требуется намного больше людей, чем для написания кода самой приложухи. А это знаете ли нецелесообразное использование человеческого ресурса. Так сказать, неэкономная экономия ведущая в никуда.
Плюсы и минусы статического анализа
К плюсам статического анализа можно отнести возможность выявления дефектов ещё до этапа передачи на тест. Т.е. можно увидеть проблему в самом зачатке, исправить и не выдумывать в дальнейшем велосипед.
С помощью определенных метрик, таких как коэффициент сложности, можно предотвратить проблемы в исходном коде или дизайне. Выявить дефекты, которые трудно обнаружить посредством динамического тестирования.
Оценить зависимости и несоответствия (к примеру, в ссылках) в разных версиях программного обеспечения и банально вручную поправить все косяки благодаря опыту, полученному непосредственно во время этапа разработки продукта.
Вы ведь, как никак автор кода. А кто, как не автор, лучше других знает свои халтуры и упущения. К слову, о них родимых. Есть у статического анализа конечно же и вагон фундаментальных минусов.
Первый, пожалуй, самый очевидный – это предоставление доступа к исходному коду. Логично, что проревьюить какой-либо код попросту невозможно без доступа к исходникам.
Второй минус – это ограничение по языкам программирования. Например, на редкие языки аля Go, Dart. Последний позиционируется в качестве альтернативы JavaScript’у, но на деле адекватный SAST для него *уй найдёшь.
Ну и третий, наиболее существенный минус – это большое количество false-positive уязвимостей. Это когда инструмент вроде сообщает нам об ошибке, однако на самом деле ошибки никакой нет.
Но на практике гораздо страшнее, когда уязвимость всё-таки есть, но анализатор молча её пропускает. Так что уж лучше пусть будет больше ложных срабатываний, чем полное их отсутствие.
До февраля ещё была проблема, заключающаяся в том, что если решение облачное, то данные об исходной коде передаются третьей стороне, но теперь данная проблема отпала.
Все адекватные зарубежные SAST решения ушли с отечественного рынка. А в нашей стране попросту нет подобных облачных сервисов. А значит и передавать код никому и не надо. Так что не парьтесь.
В с которыми вы сегодня реально сможете поработать можно по пальцам пересчитать. Самый популярный это, пожалуй, PVS-studio. Это российская разработка, покрывающая всю ветку языков C и имеющая возможность тестировать Java.
Checkmarx, израильский вендор. Также пока остаётся в России и не собирается уходить. Поистине кошерный анализатор хавающий C#, Java, Kotlin и даже Swift. Заявлена также поддержка Golang, но с Go’шкой данный SAST справляется разве что номинально.
Из OpenSource решений, есть неплохой вариант под названием Snyk. Он и ставится легко и документации по нему валом. Разработчики заявляют поддержку C#, Python, Java, PHP и конечно же Go, который сразу можно смело выкидывать, не теша себя надеждой.
Да и с шарпом эта история, откровенно говоря, работает не ахти. Короче если и юзать, то только для Питона и Явы. Они из этого списка более-менее легко тестируемы.
В общем и целом, интеграция инструмента SAST в пайплайн происходит на уровне CI-системы. Если же анализ не пройден, то есть паплайн закрашен, дальнейшую разработку следует прервать до устранения неполадок.
Динамический анализ кода (DAST)
Динамический анализ кода начинается на этапе когда мы уже развернули приложение и настала пора идти дальше. DAST детектирует уязвимости в поведении уже рабочей программы.