Разработчикам важно регулярно проверять свой код на безопасность и анализировать его качество. Автоматизировать этот процесс позволяет статический анализатор программного кода. На сегодняшний день он является неотъемлемым инструментом, использующимся в процессе создания ПО. Благодаря ему программисты могут оперативно выявлять возможные баги и проблемы, связанные с производительностью.
Что лежит в основе статического анализа
Подавляющее большинство статических анализаторов основываются на нескольких ключевых технологиях. Самая важная из них – семантический и синтаксический анализ написанного кода. С ее помощью происходит сбор сведений о коде, а также его разбор на составные части. Без этого этапа невозможно провести полноценный и подробный анализ.
Раньше анализаторы назывались линтерами. Они могли пропускать этот шаг, поскольку алгоритм их работы напоминал использование регулярных выражений при поиске текстового фрагмента. Данный подход был абсолютно неэффективным. Он позволял обнаружить лишь определенные ошибки.
В своих проектах разработчики довольно часто используют сторонние компоненты. Они также могут содержать ошибки и уязвимости в системе безопасности. Интегрировав подобные модули в проект, его программный код может стать более уязвимым.
Этим пользуются злоумышленники, которые через «дыры» в системе могут украсть персональные данные или любые другие полезные сведения. Чтобы этого не происходило разработчики пользуются SCA. Технология позволяет найти фрагменты с открытым исходным кодом и проверить их на предмет возможных уязвимостей.
К другим технологиям анализа ПО относят:
- сопоставление с шаблоном – обнаружение определенных ошибок, имеющих схожий шаблон и паттерн проявления;
- анализ потоков данных – благодаря ему анализатор определяет значение переменных в разных частях программного кода;
- аннотирование процедур и функций – использование аннотаций дает возможность анализатору проверять корректность использования функций языка программирования;
- символьное выполнение – имеет много общего с анализом потоков данных. Однако в этом случае анализатор не имеет никакого представления о значениях, записанных в переменные. Для построения гипотез с результатами вычислений используются специальные уравнения;
- taint-анализ – данная технология дает возможность отследить процесс распространения внешних данных во время выполнения программного кода. Когда они попадают в определенные контрольные точки создаются благоприятные условия для возникновения разного рода уязвимостей, в том числе XSS и SQL-инъекции.
Достоинства статического анализатора
Анализатор умеет находить потенциальные баги и ошибки, которые могут привести к программным сбоям, возникновению уязвимостей и некорректному функционированию. Например, с его помощью можно отследить незакрытые файлы, найти места неправильного использования переменных или обнаружить возможные утечки памяти.
Благодаря выявлению проблем в программном коде, анализатор положительно влияет на его общее качество. В результате разработчик может увидеть места дублирования кода, конструкции, в основе которых лежат неэффективные алгоритмы, а также некорректное использование API. После исправления данных ошибок, читабельность, структура и общее качество кода становится на порядок лучше.
Статический анализатор способствует поддержанию принятых в конкретной компании стандартов написания программного кода. С его помощью программисты проверяют правила форматирования, находят не используемые процедуры и переменные. Кроме этого, весь код можно привести к единому стилю, которого придерживаются остальные разработчики в рамках конвертерного проекта.
Современные анализаторы помогают оперативно находить уязвимости в системе безопасности. Благодаря этому можно предотвратить большое количество проблем, вызванных SQL-инъекциями, межсайтовым скриптингом или переполнением буфера. Выявляя подобные проблемы на начальных этапах, программисты освобождают себя от решения довольно сложных проблем в будущем.
Поскольку при использовании статических анализаторов разработчики быстро идентифицируют потенциальные баги и ошибки, компания экономит большое количество ресурсов. Кроме этого значительно ускоряется процесс разработки. Уязвимости и недочеты, найденные на ранних фазах разработки, довольно легко устраняются. Без анализатора большинство ошибок пришлось бы исправлять в условиях работающей системы.
Недостатки статического анализатора
Иногда анализатор кода выдает ложные срабатывания. Иными словами, указывает на ошибки, которых просто не существует. Это может негативно отразиться на эффективности программиста. Он потеряет много лишнего времени на поиск и исправление несуществующего бага.
Ряд статических анализаторов имеет некоторые ограничения и не поддерживает определенные ЯП. В результате часть ошибок может быть пропущена, что приведет к возникновению более серьезных проблем в будущем. Если же ошибки уйдут в релизную версию, то исправить их станет еще сложнее.
Наиболее популярные статические анализаторы
- PMD – обнаруживает ошибки, допущенные в коде, написанном на Java;
- ESLint – удобный инструмент для JavaScript-разработчиков;
- PyLint – помогает искать ошибки, допущенные в ходе программирования на Python;
- SonarQube – универсальный инструмент, поддерживающий сразу несколько ЯП.
Заключение
Статический анализатор – это крайне мощный и эффективный инструмент, который дает возможность разработчикам улучшить свой код, избежать возможных ошибок, быстро обнаружить уязвимости и соблюсти все требования кодирования, принятые в рамках конкретного проекта.
Несмотря на имеющиеся недостатки, а именно, ложные срабатывания и ряд ограничений, статический анализатор является обязательным инструментом в арсенале любого профессионального программиста. С его помощью бизнес экономит ресурсы, а разработчики создают качественный программный продукт.
