По оценке OWASP, почти треть всех веб-приложений содержит серьезные уязвимости, а в отчете Micro Focus 2019 Application Security Risk Report отмечается, что практически все веб-приложения имеют проблемы с безопасностью. Зная об этом, передовые компании уже давно проводят анализ исходного кода. Если несколько десятков лет назад ошибки в коде нужно было искать вручную или с помощью предупреждений компилятора, то сейчас в распоряжении разработчиков есть множество методик и инструментов – SAST, DAST, анализаторы композиции кода, фаззинг-тестирование, проверки на проникновение и многое другое. С чего же начать “безопасную разработку», о которой столько говорят в профессиональных сообществах?
Безопасность приложения – один из основных критериев качества разрабатываемого продукта. Проверка безопасности программы делается на разных этапах различными методиками и инструментами. Программный продукт в зависимости от специфики обсуждения можно описать по-разному:
- с точки зрения задействованных специалистов, это результат труда разработчиков, тестировщиков, менеджеров, инженеров развертывания и сопровождения и др.;
- с точки зрения задействованных систем программный продукт есть результат вычислений IDE, репозиториев, сборщиков, CI/CD, баг-трекеров и т.д.
Для каждого представления создаются свои регламенты и техники обеспечения безопасности. Если рассматривать программный продукт как совокупность уникального кода, заимствованного открытого кода и логики работы программы в соответствии с ее назначением, то его проверку на уязвимости можно представить тремя способами:
Статистические методы и инструменты анализа производительности систем / Алексей Лавренюк (Яндекс)
- Проверка кода без его выполнения.
- Проверка поведения программы без сканирования исходного кода.
- Проверка архитектуры и логики.
Имеет смысл проверять код программы уже на этапе написания. Это позволит на ранних стадиях выявить закравшиеся ошибки и уязвимости, в том числе и наследованные из открытого кода. Компоненты Open Source можно проверить на наличие известных уязвимостей еще до включения в программный проект или на стадии сборки.
В части открытого кода сфокусироваться на первоочередных уязвимостях достаточно просто, так как продвинутые инструменты анализа композиции программ (SCA) идентифицируют фактические вызовы уязвимых методов, проще говоря, указывают на потенциально эксплуатируемые уязвимости. Этап проверки итогового кода программы обычно бывает трудоемким, инструменты статического анализа кода обнаруживают потенциально опасные фрагменты, и приходится разбираться, какие из обнаруженных проблем реальные, а какие для данного проекта не несут угроз. Сканирование кода и проверка информации об известных уязвимостях Open Source – разные по своей сути технологии, но обе критично важны для выявления и устранения уязвимостей на ранних стадиях цикла разработки (SDLC), до развертывания приложения.
Проверка поведения программы без сканирования исходного кода
После создания программы требуется убедиться, что ее фактическое поведение соответствует ожидаемому. Эту задачу решают инструменты динамического анализа, фаззинг-тестирование, пентесты и др. Множество атак на приложения реализуется путем передачи в программу таких данных, при обработке которых возникает неучтенная разработчиками ситуация, впоследствии используемая хакером в своих интересах. На этапе проверки поведения программы необходимо предусмотреть возможные нарушения такого рода. Проверка поведения программы необходима не только перед запуском системы в эксплуатацию, ее нужно регулярно проводить во время работы программы для выявления не обнаруженных ранее брешей.
Анализ данных: инструменты и программы маркетинговой аналитики
Выявление уязвимостей без сканирования кода и его выполнения
Эта сложная и неоднозначная аналитическая задача решается путем диагностики архитектуры программного продукта и оценки выбранных схем логической реализации. Адекватное составление модели угроз на этапе проектирования продукта позволяет предугадать возможные сценарии атак и методы защиты. Это основополагающая проверка, требующая значительных экспертных усилий, она не может быть заменена проверкой кода или тестом поведения программы.
Безопасность приложения – один из основных критериев качества разрабатываемого продукта.
Как правило, в начале разработки модель угроз делают, но вот в ходе развития продукта, при добавлении новых фич и выпуске мажорных обновлений даже опытные команды время от времени забывают обновить модель угроз, проанализировать новую логику и ее реализацию.
Инструменты анализа композиции кода (SCA)
Сканирование кода, анализ композиции и проверка поведения не заменяют друг друга. Эти технологии вместе на выходе позволяют создавать безопасные программные продукты, но для получения практической пользы должны быть правильно подобраны инструменты безопасной разработки. Остановимся на одном из типов оценки исходного кода.
Инструменты анализа композиции программы зародились на рубеже тысячелетий на основе методов сканирования кода, которые выявляли фрагменты кода и сопоставляли его с базами данных Open Source. Такие инструменты применялись различными компаниями, но они давали существенное количество ложных срабатываний, замедляли работу, а самое главное – не подходили для гибких сред разработки. Однако потребность в специализированных инструментах контроля Open Source росла и была обусловлена следующими факторами:
- DevOps, контейнеры на основе Linux и т.д. привели к значительному росту использования Open Source при разработке.
- Как и коммерческое ПО, открытый исходный код содержит уязвимости. Недостаток данных о том, как и какие компоненты используются, привел к тому, что компании неосознанно подвергаются значительному риску.
- Отсутствие полной информации, политик или процессов управления компонентами Open Source привели к тому, что проверка на уязвимости проводится от случая к случаю (или вообще отсутствует), а при публикации информации о найденной уязвимости для исправления затрачиваются большие усилия.
- Зрелые компании расширяют свои возможности по управлению Open Source и проводят анализ работоспособности всей программы на основе происхождения конкретного компонента и его поддержки.
- Те, кто профессионально занимаются взломами ИТ-систем, нацеливаются на репозитории компонентов с открытым кодом и инфицируют их, обеспечивая попадание вредоносного кода на раннем звене цепочки поставки ПО.
Три способа проверки на уязвимость:
- Проверка кода без его выполнения.
- Проверка поведения программы без сканирования исходного кода.
- Проверка архитектуры и логики.
Развитый функционал для поиска уязвимых компонентов
Со временем системы проверки Open Source переродились в инструменты непрерывного управления компонентами Open Source, интегрируемыми с различными инструментами разработки – репозиториями, инструментами сборки, серверами непрерывной интеграции. Переход к обнаружению уязвимостей и проблем с лицензированием в режиме реального времени позволил управлять открытым исходным кодом и идентифицировать проблемы на более ранних этапах процесса, когда их легче и быстрее устранить.
Функционал подобных инструментов довольно широк. Инструменты анализа композиции приложения проводят инвентаризацию всех компонентов Open Source в приложении, включая прямые и транзитивные зависимости, и предоставляют информацию о каждом компоненте, в том числе данные о лицензии и наличии уязвимостей.
Инструменты с наиболее развитым функционалом, в частности WhiteSource, способны снизить число уведомлений об уязвимостях в компонентах Open Source на 70% благодаря запатентованным алгоритмам приоритизации по фактическим вызовам уязвимых методов.
Сканирование кода, анализ композиции и проверка поведения не заменяют друг друга. Эти технологии вместе на выходе позволяют создавать безопасные программные продукты.
WhiteSource агрегирует информацию об уязвимостях из разных источников в собственную базу данных и предлагает разработчикам на выбор варианты исправления, от ссылок на обновления до рекомендаций по изменению системных настроек и блокировки различных функций.
Крылатое выражение «время – деньги» как нельзя лучше характеризует ситуацию с разработкой ПО. От разработчиков требуют нереальных, на первый взгляд, вещей: сделать продукт быстро и при этом чтобы он получился безопасным. В таких условиях не обойтись без автоматизации. WhiteSource может автоматизировать весь процесс отбора, утверждения и отслеживания компонентов Open Source, автоматически применять политики для блокировки уязвимого или проблемного компонента.
Лицензионная чистота
Использование Open Source поднимает еще один вопрос, требующий внимания команды разработки, – о лицензионной чистоте. Каждый компонент Open Source, а также любой компонент, от которого он может зависеть, имеет лицензию, условия которой нужно соблюдать. Существует свыше 200 различных лицензий Open Source, у каждой из которых свои условия. Выбор компонента с неподходящей лицензией может привести к самым разным последствиям, от необходимости изменения компонента до судебного иска о нарушении авторских прав. SCA-решение также призвано автоматизировать процесс соблюдения лицензионной чистоты, чтобы освободить разработчиков от несвойственных им задач.
Полный контроль на всех этапах
Сообщество разработчиков Open Source выполняет грандиозную работу в части безопасности проектов, обнаруживая уязвимости и предлагая исправления, но Open Source децентрализован по своей природе. Информация об уязвимостях компонентов публикуется на разных ресурсах, и просто невозможно вручную сопоставлять уязвимые компоненты с используемыми в своей разработке. WhiteSource на всех этапах SDLC, от выбора компонентов с открытым кодом до мониторинга релизов в эксплуатации, позволяет отслеживать уязвимости и лицензионные соглашения Open Source.
Источник: dzen.ru
методы анализа програмных проектов. Методы анализа программных проектов
Единственный в мире Музей Смайликов
Самая яркая достопримечательность Крыма
Скачать 21.06 Kb.
«КРАСНОЯРСКИЙ КОЛЛЕДЖ ОТРАСЛЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ И ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВА»
РЕФЕРАТ
Тема: «Методы анализа программных проектов»
Выполнил: Булайчик Д.С.
Пр оверил : Швецова Н.Я.
Процесс анализа данных 3
1. Сбор требований к данным 4
2. Сбор данных 4
3. Очистка данных 4
4. Анализ данных 5
5. Интерпретация данных 5
6. Визуализация данных 5
Методы анализа 6
1. Анализ текста 6
2. Статистический анализ 7
3. Диагностический анализ 7
4. Прогнозный анализ 7
5. Предписывающий анализ 8
Список использованных источников: 9
Каждый сотрудник должен подумать о том, что произошло в прошлом и как решение повлияет на будущее. При этом они анализируют прошлую и текущую информацию, которая окажется полезной при принятии деловых решений.
Этот процесс очистки, изменения и моделирования данных аутентификации и превращения их в полезную информацию для принятия бизнес-решений называется интеллектуальным анализом данных. Этот шаг очень необходим для каждой сферы бизнеса, потому что они должны проанализировать ошибки, допущенные в прошлом, из-за которых они должны понести убытки в будущем, чтобы они могли исправить все такие ошибки в будущих сделках. Анализ данных помогает коммерческим фирмам работать эффективно и беспрепятственно.
Анализ данных необходим в обоих случаях, либо фирма получает прибыль, либо несет убытки, потому что в случае получения прибыли они должны смотреть вперед в ведении бизнеса, чтобы расти дальше, а в случае убытков они должны думать о прошлых неудачах и ошибках и совершать ошибки. планы и стратегии против этого , чтобы они принимали деловые решения, не повторяли тех же ошибок.
Главной задачей анализа является преобразование требований в форму, понятную разработчику, то есть, определение подсистем, компонентов и классов, с помощью которых реализуется требуемое поведение ПС. Для начала давайте рассмотрим сам процесса анализа данных.
Процесс анализа данных
Процесс анализа данных означает, что когда мы получаем информацию или большие базы данных из разных источников с помощью методов анализа данных или инструментов анализа данных, это называется процессом анализа данных. Из большой информации мы получаем основную или релевантную информацию, которая необходима предпринимателю для принятия бизнес-решений, и этот шаг происходит путем очистки и преобразования огромной базы данных. Сам процесс также разбит на этапы.
1. Сбор требований к данным
На самом первом этапе компания всегда ставит цель, для которой она должна собирать информацию, так как у нее много проблем в бизнесе и она не может получать информацию по таким вопросам одновременно. Поэтому они обычно сначала определяют ключевые области , по которым им нужна информация. Затем они начинают собирать информацию из различных надежных источников. Таким образом, они, наконец, получают огромную базу данных, из которой они могут извлекать ключевую информацию с помощью методов анализа данных и инструментов анализа данных.
2. Сбор данных
Как обсуждалось на предыдущем шаге, после выбора ключевой области деятельности, для которой им нужна информация, они начинают собирать данные по этой теме. У каждой компании есть свои доверенные агенты, которые собирают информацию по данному вопросу только из проверенных источников, полагая, что эта информация отражает истинное восприятие рынка. Поэтому они никогда не получают информацию из ненадежных источников.
3. Очистка данных
Получив информацию из различных источников, компания имеет огромную базу данных. Тем не менее, есть еще некоторая информация, которая не так важна, поэтому возникает необходимость очистить эту огромную базу данных, чтобы компания могла получить актуальную и ключевую информацию, которая поможет в принятии бизнес-решений. Эта очистка данных обычно выполняется путем выполнения различных методов анализа данных. И после получения очищенных данных, т.е. данных о ресурсах , бизнес переходит к следующему шагу – анализу этой ключевой информации.
4. Анализ данных
Иногда, получив очищенные данные, компания может прийти к выводу, что ей недостаточно информации для выполнения плана, поэтому она ищет дополнительную информацию. Иногда также может случиться так, что директор компании не сочтет информацию об уборке достоверной. Все это происходит только после анализа очищенных данных. На этом этапе вы можете использовать методы анализа данных или инструменты и программное обеспечение для анализа данных, которые помогут вам понять, интерпретировать и сделать выводы на основе ваших требований. После этого шага ключевая информация интерпретируется.
5. Интерпретация данных
Как только мы получаем достоверную и достаточную информацию о цели, компания должна сообщить эту информацию своим заслуживающим доверия сотрудникам, так как именно они должны разработать альтернативные действия для достижения желаемого результата. Они используют эту информацию для определения действий или шагов, которые необходимо использовать для достижения целей. После выполнения нескольких действий они должны выбрать лучшую альтернативу, имеющую наименьшие негативные аспекты и последствия. Только эта альтернатива будет выгодна компании.
6. Визуализация данных
Это заключительный этап, на котором компания рисует графики непредсказуемых событий. Чтобы вовремя принять соответствующие меры. На этом этапе компания также размышляет над результатами планов; то есть, каков был бы вероятный результат?. Таким образом, эта сцена целиком посвящена грядущим событиям.
Все эти шаги выполняются с использованием методов и инструментов анализа данных. Эти методы делают процесс менее трудоемким и эффективным. Это приводит к повышению производительности бизнес-единиц.
Методы анализа
Существуют различные типы методов анализа данных, которые используются для очистки и преобразования информации , чтобы бизнес мог принимать надежные решения на будущее. Все такие методы основаны на бизнесе и технологиях. Различные методы представлены следующим образом:
1. Анализ текста
Другое название анализа текста — интеллектуальный анализ данных. Это название дано потому, что оно позволяет получать достоверную информацию из большой базы данных. Мы используем инструменты интеллектуального анализа данных для извлечения информации.
Основная цель этого метода — преобразовать исходные данные в достоверную бизнес-информацию, чтобы полезную информацию можно было использовать для принятия решения. Это также помогает компании извлекать и классифицировать соответствующую информацию из текста. Здесь текст включает обзоры продуктов, плюсы и минусы продукта, требования клиентов, твиты о компаниях.
Но мы все знаем, что человеку довольно сложно собрать соответствующую информацию из большого количества твитов. Кроме того, это довольно трудоемкий и дорогостоящий процесс. Совершенно очевидно, что каждая коммерческая фирма хочет получить ключевую информацию из большой базы данных, а это возможно только благодаря текстовому анализу или интеллектуальному анализу данных. Существует множество методов для выполнения анализа текста. Есть несколько более простых методов и некоторые продвинутые методы
2. Статистический анализ
Статистический анализ выполняется с использованием прошлых данных в виде панелей мониторинга. Этот тип анализа включает в себя следующие этапы. Во-первых, он включает в себя сбор огромной базы данных. Происходит анализ и интерпретация огромной базы данных, и в конечном итоге перед компанией предстает надежная и оперативная информация.
3. Диагностический анализ
Диагностический анализ всегда выявляет причины и причины события, т.е. обычно обращается (почему это произошло?) тем или иным образом в действующую компанию, если в компании возникает проблема или принятое решение оказывается безрезультатным, можно искать причину такого сбоя, почему такой сбой? И если компания сталкивалась с той же проблемой в прошлом, она может использовать тот же рецепт для решения новых проблем. Методы интеллектуального анализа данных , такие как кластерный анализ, обнаружение аномалий и т. д. и есть много других методов для выполнения анализа. Хотя это очень полезно для принятия решений, есть и некоторые проблемы, потому что иногда бизнесмен может неверно истолковать причины проблемы. Не понимая истинной причины, они могут выбрать неверный рецепт, что может привести к убыткам для бизнеса.
4. Прогнозный анализ
Что касается слова «прогнозный», то вполне понятно, что когда мы говорим о том, какое влияние окажет принятое решение на будущие сделки или что произойдет в будущем? И играют ли предварительные знания ключевую роль в предсказании того, что произойдет в будущем? Самый простой пример, иллюстрирующий это: предположим, что вы купили две пары обуви на основе ваших прошлых сбережений и предполагаете, что вы получите рекламное письмо в следующем году, вы можете подумать о покупке более двух пар обуви. Однако ваше решение зависит не только от дохода, но и от многих других факторов, таких как: B. цена обуви, или вы решите инвестировать эти дополнительные сбережения в другой актив. Процесс прогнозного анализа , включающий следующие этапы:
Сначала мы смотрим на большую базу данных, из которой нам нужно извлечь ключевую информацию, затем мы готовим данные из различных источников. Собранные данные анализируются путем очистки, преобразования с целью сбора полезной информации. На основе этой информации будущие модели будущего, а затем разработка наилучших действий позволяют достичь желаемых результатов и осуществлять надзор за разработанными планами.
5. Предписывающий анализ
Этот анализ касается решения сложных проблем, правильно поняв предыдущие проблемы и то, как эти проблемы решаются или какие действия были предприняты для решения этих проблем, используя эти факты и цифры, мы можем легко найти решение существующих проблем. Этот анализ в основном используется коммерческими компаниями, поскольку прогнозного и описательного анализа недостаточно для повышения производительности данных.
Поэтому этот анализ в первую очередь направлен на поиск наилучшего образа действий для обеспечения реализации планов. И это лучше всего благодаря различным альтернативам после оценки различных альтернатив. Оценка включает рассмотрение плюсов и минусов каждого альтернативного действия. Это также снижает фактор риска в бизнесе, поскольку бизнес-решение принимается после надлежащей оценки альтернативных действий, что снижает вероятность ошибок в будущем.
В этой статье мы кратко рассмотрели; что такое анализ, его процессы и методы проведения. Также хотелось бы сказать, что анализ является неотъемлемой частью разработки программных продуктов , потому что мы не можем просто выпустить на рынок недоработанный продукт, мы даже не можем быть уверены, что наш продукт кому-то нужен. Конечно, есть и минусы, такие как утечка информации или просто не правильный выбор метода, но все равно без этого мы бы так сказать “не обедали».
Список использованных источников:
Источник: topuch.com
Как выбрать инструмент статического анализа
Использование инструментов для повышения и контроля качества кода может стать важным фактором успеха при реализации сложных программных проектов. Например, к таким инструментам относятся статические анализаторы. На данный момент они доступны в большом количестве: от бесплатных с открытым исходным кодом до кросс-функциональных коммерческих решений. С одной стороны – есть из чего выбирать, с другой – поиск подходящего вашей команде инструмента может стать настоящей исследовательской работой.
Прежде чем рассказывать про критерии отбора, давайте коротко ознакомимся с методологией. Статический анализ — автоматизированный метод поиска ошибок в исходном коде с помощью специализированных программ. Такой тип анализа направлен на выявление слабых и проблемных мест в проекте, которые при определённом стечении обстоятельств могут привести к более серьёзным последствиям – уязвимостям.
Чтобы ваши пользователи не превратились в тестировщиков, а баги не попали в релиз, стоит сделать акцент на том, что статический анализатор должен использоваться на регулярной основе. При одноразовых запусках время от времени может накопиться очень много сообщений и разбираться с ними будет просто лень. Более того, часть ошибок будет найдена и исправлена более дорогостоящими методами на последующих этапах сопровождения проекта.
Корректный вариант использования статического анализатора кода – это регулярный запуск инструмента и исправление обнаруженных проблем сразу же. Например, запускать анализ можно ежедневно вместе с ночными сборками. Таким образом можно сразу найти и устранить множество ошибок на раннем этапе разработки и не ждать, пока они попадут тестировщикам или того хуже – пользователям.
Если вы хотите во всех подробностях узнать про статический анализ, как он работает, увидеть его плюсы и минусы, а также развеять популярные мифы о нём, то прочтите эту статью на нашем сайте.
Критерии выбора
Перед тем как сразу забивать в поисковике про интеграцию того или иного инструмента в свой процесс разработки и бросаться их тестировать, стоит оценить, насколько эффективно и легко она пройдёт. Поэтому проведите оценку своих рабочих процессов, выявите основные потребности как бизнеса, так и команды – и тогда поиск наилучшего для вас решения пройдет максимально просто, без больших затрат времени и других ресурсов.
Итак, чтобы поиск и выбор не превратились в очередную инициативу, которой никто не будет заниматься, разберём основные важные функции анализатора, на которые стоит обратить внимание.
Язык программирования
Как ни странно, но хотелось бы задержаться на этом этапе, так как нужно понимать размер кодовой базы проекта на том или ином языке, который используется в компании.
Например, у вас мультиязычный проект, состоящий из C++, PHP, Java и других языков. При этом кодовая база по C++ довольно мала. Поэтому останавливать свой выбор на анализаторе, который заточен конкретно под С++ и имеет в своем арсенале большой список правил для анализа, будет не лучшим решением. Он, конечно, найдёт ошибки и выдаст предупреждения, но его использование будет не так эффективно, как могло бы быть. Поддерживать оптимальное качество до 10 000 строк кода можно и другими методами, такими как code review.
Поэтому если в вашей компании используются разные языки, то определитесь, хотите ли вы проверять их все или только конкретные. Порой, чем больше языков поддерживает анализатор, тем более поверхностно он проверяет каждый из них и наоборот.
Интеграция
Как правило, у вашей команды уже настроены средства разработки, которые являются неотъемлемой частью существующего SDLC (Software Development Life Cycle) рабочего процесса. Чтобы не усложнять работу себе и другим отделам, связка с приложением статического анализа должна быть легка и безболезненна.
Например, если вы используете популярные IDE, то для них уже есть готовые плагины и такое встраивание статического анализа помогает экономить много времени и сил на последующей настройке в будущем. Вам не придётся переключаться между несколькими приложениями и синхронизировать данные между ними.
Иначе вам потребуется самостоятельно выполнить несколько трудоёмких задач:
- во-первых, вам нужно исследовать вопрос, как и насколько просто будет интегрировать анализатор в используемый вами процесс разработки;
- во-вторых, вам потребуется создать, протестировать и потом постоянно поддерживать свои собственные механизмы импорта, экспорта и отчётности с помощью API платформ;
- в-третьих, вам не избежать ещё ряда сложностей, которые точно возникнут по ходу работы.
Если у вас «экзотическая» система, то решение тут может быть только одно – написать в поддержку. Там наверняка помогут разобраться с ситуацией.