4 Vorteile von KI-gestütztem Code-Review

Code-Reviews sind entscheidend für die Entwicklung hochwertiger, sicherer Anwendungen, die skalierbar sind. Unternehmen verfügen jedoch nur über begrenzte personelle Ressourcen und können nur eine bestimmte Anzahl an Stunden für manuelle Code-Reviews aufwenden. Indem sie menschliche Arbeit mit KI-gestützten Code-Reviews ergänzen, können Unternehmen Fehler aufspüren, öffentlich bekannt gemachte Schwachstellen beheben und potenzielle Sicherheitsrisiken identifizieren.

4 Vorteile von KI bei der Automatisierung von Code-Reviews

Ein KI-gestütztes Code-Review ist ein leistungsstarkes Werkzeug zur Optimierung der Softwareentwicklung. Die Vorteile der Automatisierung von Code-Reviews mithilfe von KI umfassen:

1. Verbesserung der Gesamtqualität

2. Weniger Gelegenheiten für menschliche Fehler

3. Steigerung der Produktivität von Entwicklerinnen und Entwicklern ohne Verzögerungen

4. Bekannte und unbekannte Probleme finden

All diese Vorteile werden zusätzlich dadurch verstärkt, dass KI gemeinsam mit Ihnen lernt und so eine kontinuierliche Verbesserung ermöglicht.

1. Verbesserung der Gesamtqualität

KI-gestützte Code-Reviews erkennen Probleme wie Sicherheitslücken, Code-Smells, Performance-Engpässe und mehr. Sie identifizieren Muster und empfehlen Code-Verbesserungen, die Effizienz und Wartbarkeit steigern und gleichzeitig technische Schulden reduzieren.

Viele Vorteile von KI-gestützten Code-Reviews, etwa die bessere Erkennung von Problemen, die menschlichen Prüferinnen und Prüfern entgehen, beruhen auf der Geschwindigkeit und Leistungsfähigkeit von KI. Ein KI-Modell kann in einem Bruchteil der Zeit große Datenmengen verarbeiten und mit den neuesten Trends beim Programmieren, Änderungen, Schwachstellen und deren Behebungen weitaus besser Schritt halten als Menschen. Ein SAST-Tool ohne KI kann das nicht leisten. Da KI beim Scannen von Code-Mustern in zahlreichen Programmiersprachen beispielsweise mehr Bereiche schneller prüfen kann als Menschen, kann sie neuartige Schwachstellen identifizieren – schnell und frühzeitig, und zwar in verschiedenen Programmiersprachen. Das ermöglicht einen proaktiveren Sicherheitsansatz und hilft Unternehmen, potenzielle Sicherheitsrisiken zu erkennen und zu beheben, bevor Angreifer sie ausnutzen können.

KI-gestützte Code-Reviews helfen Entwicklungsteams außerdem dabei, höhere Code-Qualitätsstandards zu erreichen und gleichzeitig die kognitive Belastung durch manuelle Code-Reviews zu senken. Dank der Leistungsfähigkeit von KI können sich Entwicklerinnen und Entwickler auf strategischere und kreativere Aspekte der Entwicklung konzentrieren. 

2. Weniger Gelegenheiten für menschliche Fehler

KI ist wie der Mensch nicht unfehlbar. Wenn KI-Algorithmen für Code-Reviews jedoch mit umfangreichen Code-Beispielen gespeist und ML-Techniken eingesetzt werden, werden sie mit der Zeit immer präziser – und machen in der Regel nicht zweimal denselben Fehler. Dadurch sollten Code-Reviews letztendlich noch genauer und zuverlässiger werden, sodass Entwicklerinnen und Entwickler immer größere Teile des Review-Prozesses dem Algorithmus überlassen (auch wenn Maschinen, wie wir stets betonen, fehlbar sind und der Prozess grundsätzlich von Menschen überwacht werden sollte). 

KI-Algorithmen für Code-Reviews lassen sich außerdem auf bestimmte Programmiersprachen und Best Practices ausrichten. So kann die KI Probleme finden, die für eine bestimmte Sprache oder Programmierkonvention spezifisch sind, und die Gesamtqualität des Software-Codes verbessern.

3. Steigerung der Produktivität von Entwicklerinnen und Entwicklern 

Der Einsatz von KI für Code-Reviews gibt Entwicklerinnen und Entwicklern mehr Zeit für andere Aufgaben. KI-Algorithmen können Tausende Codezeilen pro Sekunde prüfen. Ein menschlicher Prüfer oder eine menschliche Prüferin schafft dagegen wahrscheinlich nur einige Hundert Zeilen pro Stunde. 

Außerdem wird KI nie müde und kann rund um die Uhr arbeiten. Das ermöglicht die kontinuierliche Überwachung großer Codebasen oder von Projekten mit häufigen Updates. Mit KI-gestützten Code-Reviews können Entwicklerinnen und Entwickler ihre Zeit und Energie anderen Prioritäten widmen.

4. Bekannte und unbekannte Problemtypen mit SAST und DAST finden

Statische Anwendungssicherheitstests (SAST) und dynamische Anwendungssicherheitstests (DAST) sind zwei Techniken der Anwendungssicherheit. Beide Methoden helfen dabei, Schwachstellen in Anwendungen zu erkennen, unterscheiden sich aber in ihrer Funktionsweise.

SAST ist ein White-Box-Test und konzentriert sich auf den Quellcode. Das Tool findet potenzielle Sicherheitslücken wie Pufferüberläufe, SQL-Injection und Cross-Site-Scripting (XSS). SAST-Tools analysieren den Code auf bekannte Muster von Sicherheitslücken und können Probleme wie unsichere Programmierpraktiken, fest im Code hinterlegte Zugangsdaten und mehr identifizieren. KI kann SAST-Tools um zusätzliche Funktionen erweitern, beispielsweise durch Lernen aus Regeln und Vorschläge zur Behebung von Schwachstellen. Erfahren Sie, wie Snyk die Deepcode AI Engine für Snyk Code SAST einsetzt. 

DAST hingegen ist ein Black-Box-Test, bei dem die Anwendung durch das Senden von Anfragen und die Analyse ihrer Antworten geprüft wird. DAST-Tools können Schwachstellen erkennen, die im Quellcode nicht sichtbar sind, etwa Probleme bei der Eingabevalidierung oder Fehler im Sitzungsmanagement. 

Durch den gemeinsamen Einsatz von SAST- und DAST-Scans können Sicherheitsteams bekannte und unbekannte Schwachstellen finden und beim Skalieren ihrer Systeme eine optimale Sicherheitslage für die Anwendungssicherheit gewährleisten.

Die KI-Terminologie kann verwirrend sein. In unserem KI-Glossar erfahren Sie, wie Sie KI-Tools besser nutzen.

Der Human-in-the-Loop-Ansatz bei KI-gestützten Code-Reviews

Kein automatisierter Code-Prüfer ist perfekt. Wir sind die einzigen in der Branche, die KI-Code-Reviews mit Human-in-the-Loop anbieten. Wie der Name schon sagt, bedeutet dieser hybride Ansatz, dass die KI den Großteil der Prüfung übernimmt und ein Mensch anschließend die Ergebnisse überprüft, kommentiert und entscheidet, ob die erreichte Regelqualität veröffentlicht wird. 

False Positives und False Negatives 

False Positives treten auf, wenn der KI-Algorithmus einen Code-Abschnitt als fehlerhaft oder anomal einstuft, obwohl alles in Ordnung ist. Das führt in der Regel dazu, dass Zeit und Ressourcen für die Untersuchung eines Problems aufgewendet werden, das gar nicht existiert. 

False Negatives treten auf, wenn der KI-Algorithmus Probleme im Code nicht erkennt. Werden Fehler nicht erkannt, kann dies zu Performance-Problemen und Sicherheitslücken führen, die hohe Kosten verursachen – sowohl in Zeit als auch in Geld.

Bei KI-gestützten Code-Reviews kann es zu False Positives und False Negatives kommen (lassen Sie sich nicht von einem Sicherheitstool täuschen, das eine lange Liste markierter Probleme erstellt – die Menge sagt nicht unbedingt etwas über die Qualität aus). Daher sollte ein Mensch die Ergebnisse prüfen und die Wahrscheinlichkeit solcher Fehler minimieren. Der Human-in-the-Loop-Ansatz kombiniert die Geschwindigkeit und Effizienz der KI mit dem Urteilsvermögen und der Expertise von Menschen. So entsteht ein genauerer und effektiverer Code-Review-Prozess.

Sichern Sie Ihren Code mit Snyk – für eine entwicklerfreundliche Erfahrung 

Viele herkömmliche SAST-Tools auf dem Markt sind durch lange Scan-Zeiten und geringe Genauigkeit eingeschränkt. Das führt zu zahlreichen False Positives und untergräbt das Vertrauen von Entwicklerinnen und Entwicklern in die Technologie. Snyk Code ist anders: Es bietet effizientes, handlungsorientiertes SAST mit Sicherheitsanalysen in Echtzeit, umfassendem Anwendungskontext in Sekundenschnelle und KI-gestützter semantischer Analyse. So lassen sich echte, relevante Schwachstellen schneller und proaktiv identifizieren und beheben.

Snyk Code nutzt KI, um Risiken für Sicherheitsteams zu verwalten und die Entwicklererfahrung zu verbessern. So entstehen effizientere Teams und sicherere Produkte.