4 ventajas de usar la revisión de código con IA

Revisar el código es fundamental para crear aplicaciones seguras de alta calidad y escalables. Sin embargo, las empresas tienen recursos humanos limitados y solo pueden dedicar cierto tiempo a las revisiones manuales de código. Al complementar el trabajo de las personas con revisiones de código con IA, las organizaciones pueden detectar errores, abordar vulnerabilidades divulgadas públicamente e identificar posibles riesgos de seguridad.

4 ventajas de automatizar las revisiones de código con IA

La revisión de código con IA es una herramienta poderosa para optimizar el desarrollo de software. Entre las ventajas de automatizar la revisión de código con IA se incluyen:

1. Mejorar la calidad general

2. Reducir las posibilidades de error humano

3. Aumentar la productividad de los desarrolladores sin ralentizarlos

4. Encontrar problemas conocidos y desconocidos

Además, todas estas ventajas se potencian aún más porque la IA aprende contigo y crea un ciclo de mejora continua.

1. Mejorar la calidad general

Las revisiones de código con IA detectan problemas como vulnerabilidades de seguridad, malas prácticas de código, cuellos de botella en el rendimiento y más. Estas revisiones identifican patrones y recomiendan mejoras en el código que aumentan la eficiencia y la facilidad de mantenimiento, a la vez que reducen la deuda técnica.

Muchas de las ventajas de las revisiones de código con IA, como una mayor capacidad para detectar problemas que pasan por alto los revisores humanos, se deben a la velocidad y capacidad de la IA. Un modelo de IA puede procesar grandes cantidades de datos en una fracción del tiempo y mantenerse al día con las últimas tendencias de programación, cambios, vulnerabilidades y correcciones mucho mejor de lo que cualquier persona podría. Una herramienta SAST sin IA no puede ofrecer esto. Por ejemplo, como la IA puede abarcar más terreno y con mayor rapidez que las personas al analizar patrones de código en numerosos lenguajes de programación, puede identificar vulnerabilidades nuevas en distintos lenguajes de manera rápida y temprana. Esto permite adoptar un enfoque de seguridad más proactivo y ayuda a las organizaciones a identificar y corregir posibles riesgos de seguridad antes de que los actores maliciosos puedan explotarlos.

La revisión de código con IA también ayuda a los equipos de desarrollo a alcanzar estándares más altos de calidad de código y reduce la carga cognitiva asociada con la revisión manual. Aprovechar el poder de la IA permite a los desarrolladores enfocarse en aspectos más estratégicos y creativos del desarrollo. 

2. Reducir las posibilidades de error humano

La IA, al igual que las personas, no es infalible. Sin embargo, al alimentar los algoritmos de revisión de código con IA con grandes conjuntos de ejemplos de código y aprovechar técnicas de aprendizaje automático, los algoritmos se vuelven más precisos con el tiempo y, por lo general, no cometen el mismo error dos veces. Con el tiempo, esto debería hacer que las revisiones de código sean aún más precisas y confiables, y los desarrolladores comenzarán a dejar cada vez más partes del proceso de revisión en manos digitales del algoritmo (aunque, como siempre decimos, las máquinas pueden equivocarse y, por lo general, la supervisión humana debe formar parte del proceso). 

También es posible diseñar algoritmos de revisión de código con IA para lenguajes de programación específicos y sus mejores prácticas. Esto ayuda a la IA a localizar problemas propios de un lenguaje o una convención de programación en particular, lo que mejora la calidad general del código del software.

3. Aumentar la productividad de los desarrolladores 

Aprovechar la IA para revisar código permite a los desarrolladores enfocarse en otras partes de su trabajo. Los algoritmos de IA pueden revisar miles de líneas de código por segundo, mientras que un revisor humano probablemente no pueda revisar más que unos cientos de líneas por hora. 

Además, la IA nunca se cansa y puede funcionar las 24 horas, los 7 días de la semana, lo que facilita la supervisión continua del código en bases de código grandes o proyectos con actualizaciones frecuentes. Con la revisión de código con IA, los desarrolladores pueden dedicar su energía y tiempo a otras prioridades.

4. Encontrar tipos de problemas conocidos y desconocidos con SAST y DAST

Las pruebas de seguridad de aplicaciones estáticas (SAST) y las pruebas de seguridad de aplicaciones dinámicas (DAST) son dos técnicas que se usan en la seguridad de las aplicaciones. Ambos métodos ayudan a identificar vulnerabilidades en la aplicación, pero funcionan de manera diferente.

SAST es una prueba de caja blanca que se enfoca en el código fuente. La herramienta localiza posibles fallas de seguridad, como desbordamientos de búfer, inyección SQL y secuencias de comandos entre sitios (XSS). Las herramientas SAST analizan el código para encontrar patrones conocidos de vulnerabilidades de seguridad y pueden identificar problemas como prácticas de programación inseguras, credenciales codificadas y más. La IA puede mejorar las herramientas SAST con capacidades adicionales, como aprender de las reglas y sugerir correcciones para las vulnerabilidades. Descubre cómo Snyk usa el motor DeepCode AI para Snyk Code SAST.

DAST, por otro lado, es una prueba de caja negra que evalúa la aplicación mediante el envío de solicitudes y el análisis de las respuestas. Las herramientas DAST pueden detectar vulnerabilidades que no son visibles en el código fuente, como problemas de validación de entradas, fallas en la administración de sesiones y más. 

Al usar análisis SAST y DAST en conjunto, los equipos de seguridad pueden encontrar vulnerabilidades conocidas y desconocidas, y mantener una postura de seguridad de aplicaciones óptima a medida que escalan sus sistemas.

La terminología de la IA puede ser confusa. Consulta nuestro glosario de IA para aprovechar mejor las herramientas de IA.

La participación humana en la revisión de código con IA

Ningún verificador automatizado de código es perfecto. Somos los únicos del sector que hacemos revisiones de código con IA con participación humana. Como su nombre indica, este enfoque híbrido significa que la IA realiza la mayor parte de la revisión y una persona interviene para revisar, anotar y decidir si se publicará la regla con la calidad alcanzada. 

Falsos positivos y falsos negativos 

Los falsos positivos ocurren cuando el algoritmo de IA indica que un segmento de código tiene un error o una anomalía, aunque no haya ningún problema. Esto suele provocar una pérdida de tiempo y recursos al investigar un problema inexistente. 

Los falsos negativos ocurren cuando el algoritmo de IA no identifica problemas en el código. Esta falla al detectar defectos expone al software a problemas de rendimiento y vulnerabilidades de seguridad que pueden ser costosos, tanto en tiempo como en dinero.

Las revisiones de código con IA pueden producir falsos positivos y falsos negativos (no te dejes engañar por la herramienta de seguridad que genera una larga lista de problemas marcados: la cantidad no necesariamente equivale a calidad). Por eso, una persona debe revisar los resultados y reducir la posibilidad de estos errores. El enfoque con participación humana combina la velocidad y eficiencia de la IA con el criterio y la experiencia de las personas, y crea un proceso de revisión de código más preciso y eficaz.

Protege tu código con Snyk y disfruta de una experiencia pensada para desarrolladores 

Muchas herramientas SAST tradicionales del mercado están limitadas por largos tiempos de análisis y poca precisión, lo que genera muchos falsos positivos y debilita la confianza de los desarrolladores en la tecnología. Snyk Code es diferente. Es una herramienta SAST eficiente y práctica que ofrece análisis de seguridad en tiempo real, con todo el contexto de la aplicación, en segundos. Además, usa análisis semántico con IA para identificar y corregir vulnerabilidades reales y relevantes de forma más rápida y proactiva.

Snyk Code usa IA para ayudar a los equipos de seguridad a gestionar riesgos y mejorar la experiencia de los desarrolladores, creando equipos más eficientes y productos más seguros.