Code Checker

Ein Code Checker ist eine automatisierte Software-Lösung, die mittels statischer Analyse potenzielle Problemstellen in Quellcode identifiziert. Im Kontext entsprechender Online-Tools geht es dabei um statische Analysen des Codes auf Qualitäts- und Sicherheitsprobleme. In der Regel umfassen die dabei als problematisch markierten Codezeilen präzise Erläuterungen, die Software-Teams Best Practices für die Entwicklung ihres Codes vermitteln. Neben Syntax und Programmierstil des Quellcodes wird bei diesen Checks zumeist auch die Vollständigkeit der Dokumentation auf Code-Ebene analysiert.

KI-gestützte Tools dieser Art ermöglichen es Software-Teams, komplexere Problemstellungen innerhalb ihres Codes bereits in den Frühphasen des Secure Software Development Lifecycle (SSDLC) aufzudecken und zu beheben. Als Trainingsdaten dienen den zugrunde liegenden KI-Algorithmen hunderttausende Open-Source-Projekte, die diese in symbolische, also auf logischer Folgerung basierende Regelsätze zu potenziellen Problemen und ihrer Behebung überführen. Eine KI-gestützte Engine, die diesen gewaltigen Fundus an Wissen der globalen Open-Source-Community in sich vereint, kann verschiedenste Qualitäts- und Sicherheitsprobleme zutage führen, die in Peer Code Reviews oder beim Pair Programming womöglich übersehen werden. Somit lassen sich mit einem entsprechenden Code Checker Probleme bereits in den Frühphasen der Entwicklung effizient beheben, noch bevor sie ihren Weg in Produktionsumgebungen finden und sich potenziell negativ auf Endnutzer auswirken können.

Kernsäule moderner DevSecOps-Methodiken bildet der sogenannte Shift Left, also die Adressierung von Prozessen rund um die Erkennung und Behebung von Schwachstellen bereits in den Frühphasen der Software-Entwicklung. Umsetzen lässt sich dies gemäß weithin anerkannter Best Practices insbesondere über einen Code Checker, der innerhalb Ihrer bestehenden CI/CD-Pipeline greift. Den frühestmöglichen Punkt zur Erkennung von Schwachstellen im Code bildet die IDE. Werden statische Analysen hier angesetzt, können Entwickler Sicherheitsrisiken also direkt an der Quelle eliminieren.

Code Checker, die innerhalb bestehender Dev-Workflows greifen, gewährleisten nicht nur optimal, dass Entwickler Probleme in ihrem Code frühzeitig beheben. Sie machen sie im gleichen Zuge auch direkt mit Best Practices vertraut. Ein wichtiger Aspekt, der sich ganz erheblich auf die Qualität und Sicherheit des Codes zukünftiger Projekte auswirken und so auch zu einem besseren Kundenerlebnis beitragen kann. Denn je wartungsfreundlicher der Code ist, desto weniger Bugs und technische Schuld müssen in Zukunft adressiert werden.

Hierbei wichtig ist allerdings die Wahl eines Tools mit klarem Developer-Fokus. Dies bedeutet, dass der Code Checker im Static Application Security Testing (SAST) direkt in die Workflows von Entwicklern integrierbar ist und dabei nur ein Minimum an falsch-positiven Ergebnissen produziert. Entscheidend ist zudem eine SAST-Methodik, die sämtliche zentralen Aspekte von Quellcode-Scans adressiert und dabei auch die Einbindung von Linter-Tools zur Analyse von Code-Syntax und -Stil ermöglicht.

So deckt eine SAST-Analyse in der Regel folgende Elemente ab:

KONFIGURATION:
Hierbei werden die Konfigurationsdateien der gescannten Anwendung auf die Einhaltung von Security Best Practices und bestehenden Sicherheits-Policies untersucht.

SEMANTIK:
Hierbei wird mittels kontextueller Code-Analyse die Absicht des Entwicklers abgeleitet und geprüft, ob die bestehende Syntax ein davon abweichendes Ergebnis liefert.

DATENFLUSS:
Durch Zurückverfolgung von Datenflüssen aus unsicheren Quellen wird sichergestellt, dass die Daten bereinigt werden, bevor sie von der Anwendung verarbeitet werden.

STRUKTUR:
Untersucht wird hier, ob Best Practices oder Verschlüsselungsverfahren gemäß der jeweiligen Programmiersprache adäquat angewandt wurden.

Hinter dem Code Checker Ihrer Wahl sollte zudem eine umfassende Schwachstellen-Datenbank stehen. Gefragt ist hier neben der Abdeckung von Sicherheitsrisiken auf Code-Ebene auch die Erkennung von Schwachstellen, die sich über Open-Source-Abhängigkeiten einschleichen können. Denn für Entwickler ist wichtig, dass sie auch ohne stundenlange Kleinarbeit zur Ermittlung aktueller Entwicklungen in der Cybersecurity-Landschaft stets auf dem neuesten Stand bekannter Exploits sind. Idealerweise werden entsprechende Security-Daten dabei mit Threat Intelligence kombiniert, die Sie zielführend bei der Stärkung Ihres Security-Status unterstützt.

Sicherheitsrisiken im Code aufzudecken ist zudem nur eine Seite der Medaille. Wirklich effektiv ist ein Code Checker nur, wenn er Entwicklern auch klar aufzeigt, wie sie erkannte Probleme beheben können. Dies betrifft neben Insights zu ihrer exakten Ursache auch jedwede öffentlich bekannten Fixes sowohl für sicherheitsbezogene Probleme als auch Anti-Patterns bzw. Strukturen im Code, die sich ungünstig oder schädlich auf das Ergebnis auswirken.

CONFIGURATION:
Ensures that application configuration files are following security best practices and policies.

SEMANTIC:
Examines code contextually to estimate what the developer intended, and check whether the code syntax differs.

DATA FLOW:
Tracks the flow of data from insecure sources to ensure it’s cleansed before consumption by the application.

STRUCTURAL ANALYSIS:
Determines whether there are inconsistencies with implementing language-specific best practices and cryptographic techniques.

The code checker you use should leverage a comprehensive vulnerability database to identify security issues at the code level, as well as known vulnerabilities introduced via open source dependencies. Vulnerability databases help developers stay on top of the latest security exploits as they’re discovered, without spending endless hours researching the current cyber threat landscape. This type of data-driven security works in tandem with threat intelligence to improve the overall security posture of your organization.

Finally, detecting code security issues is only half the battle. An effective code checker solution will identify flaws, while also giving developers the insights they need to remediate them. This should include the precise source of the issue, and any known publicly available fixes for both security flaws and code anti-patterns.

Whether you’re at the earliest stages of your code security journey or a seasoned pro, there are a few best practices that are always good to implement:

• Start scanning early in the SDLC to establish a baseline.

• Scan your code often throughout the various stages of the SDLC to catch any new or developing security issues.

• Be sure to scan your third-party dependencies, containers, and IaC configurations in addition to first-party code.

Code-Sicherheit lässt sich grob an den Aspekten Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit festmachen, gemäß ihren englischen Pendants Confidentiality, Integrity und Availability auch als „CIA-Triade“ bezeichnet. Die CIA-Triade wird häufig als Referenzmodell für sichere Systeme herangezogen, auf dessen Grundlage potenzielle Schwachstellen und Fixing-Strategien evaluiert werden. Hierbei gilt zu bedenken: Anwendungen bauen heute zu 80 bis 90 % auf Open-Source-Abhängigkeiten auf. Kritisch sind jedoch die verbleibenden 10 bis 20 %. Dieser Code wird von Ihnen entwickelt, also obliegt auch seine Sicherheit ganz allein Ihnen. Die Open-Source-Community kann dazu in keiner Weise beitragen. Als Best Practice gilt daher, sich bis zu dem Grad auf die Sicherheit der Entwicklungen aus der Open-Source-Community zu verlassen, dass Sie entsprechende Abhängigkeiten in Ihrer Software mithilfe von Tools wie Snyk Open Source scannen und bei Verfügbarkeit Upgrades für diese einsteuern. Bei Ihrem in Eigenregie entwickelten Code wiederum nehmen Sie die Sicherheit selbst in die Hand, indem sie ihn etwa mithilfe von Snyk Code ausleuchten und ggf. nötige Fixes darin umsetzen.

Vertraulichkeit
Sichere Software-Systeme sind so angelegt, dass keinerlei Informationen an Stellen preisgegeben werden, die nicht zu ihrer Nutzung autorisiert sind. Dies betrifft einmal natürlich böswillige Akteure von außen, gleichermaßen aber auch interne Stakeholder, die über keine entsprechende Autorisierung verfügen.

Integrität
Sichere Software-Systeme verfügen über Mechanismen, die verhindern, dass Daten und Prozesse manipuliert, unbrauchbar gemacht oder anderweitig modifiziert werden können. Transaktionen gelten erst als erfolgreich abgeschlossen, wenn alle zugehörigen Subroutinen reibungslos durchlaufen wurden und gespeicherte Daten nicht im Widerspruch zueinander stehen.

Verfügbarkeit
Zur Sicherheit eines Software-Systems gehört auch, dass es nutzbar ist, wenn es benötigt wird. Lässt sich dies etwa durch Überlastung seiner Komponenten verhindern, ist das System nutzlos und zudem unsicher.

Grundsätzlich hängt die Qualität eines Codes von subjektiven Überlegungen ab, die je nach Entwicklerteam unterschiedlich ausfallen dürften. Ganz generell lässt sie sich jedoch daran festmachen, inwieweit der Code allgemein anerkannte Standards und Best Practices der Programmierung erfüllt. Als gute Richtschnur zur Beurteilung der Code-Qualität gelten dabei die nachfolgenden fünf Kriterien:

1. Wiederverwendbarkeit

Idealerweise sollte Ihr Code in hohem Maße wiederverwendbar sein. In der objektorientierten Programmierung bedeutet dies etwa, dass Klassen und Methoden klar strukturiert und modular angelegt sind. So lassen sich Fehler im Code leichter beheben, außerdem erleichtert dies seine Nutzbarkeit über verschiedene Projekte hinweg. Wird der Zugriff auf bestimmte Code-Blöcke dabei durch Kapselung einschränkt, lässt sich zugleich auch die Sicherheit erhöhen.

2. Wartungsfreundlichkeit

Ein wichtiger Aspekt ist neben der Wiederverwendbarkeit auch eine möglichst unkomplizierte Wartung des Codes. Häufig nehmen im Zuge des Wachstums einer Codebase jedoch Komplexität und technische Schuld zu. Bugs lassen sich dann immer schwieriger ausmachen, was auf lange Sicht die Entwicklung ausbremst. Um zu verhindern, dass wenig wartungsfreundlicher Code in die Produktion gelangt, empfehlen sich daher automatisierte Code-Analysen und Peer Reviews als zusätzliche Kontrollebene.

3. Testbarkeit

Die Qualität von Code wird auch dadurch bestimmt, wie er sich testen lässt. Die bereits genannte Modularität ist hier ein Aspekt, der auch automatisierte Testläufe leichter umsetzbar macht. Außerdem sollten Entwickler ihren Code um klar nachvollziehbare Dokumentation ergänzen und diese stets auf dem aktuellen Stand halten, damit die Teams vom Testing direkt die Absicht hinter einzelnen Code-Snippets erkennen können.

4. Konsistenz

Code sollte portabel angelegt, also in jeder beliebigen Entwicklungs-, Staging- und Produktionsumgebung ohne Kompatibilitätsprobleme ausführbar sein. Die dazu nötige Konsistenz von Code und Abhängigkeiten lässt sich anhand von Plattformen zur Containerisierung wie Docker gewährleisten.

5. Verlässlichkeit

Hierbei geht es um die Prämisse eines zuverlässigen Software-Designs vom ersten Moment an, indem Entwickler dem Aufbau von technischer Schuld proaktiv vorbeugen, bevor sie Code in die Produktion überführen. Andernfalls kann die Verfügbarkeit und Fehlertoleranz, Datenintegrität und Wiederherstellbarkeit der Software nach Ausfällen im Zeitverlauf immer schwerer zuverlässig gewährleistet werden. Im Zuge abnehmender Verlässlichkeit wird zudem auch der Sicherheitsstatus der Software potenziell in Mitleidenschaft gezogen.

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