Verificador de código de Python

Un verificador de código escrito en Python con IA permite a las organizaciones detectar y remediar problemas más complejos en el código con anticipación durante el SSDLC (ciclo de vida de desarrollo de software seguro). Los algoritmos de la IA se entrenaron con cientos de miles de proyectos de código abierto para registrar reglas de IA simbólicas sobre posibles problemas y remedios. Al utilizar el conocimiento aprendido por toda la comunidad global de desarrollo de código abierto, el motor de IA puede detectar problemas en la calidad y la seguridad que una revisión de código por pares o un proceso de programación en pareja puede no haber detectado. Esto quiere decir que un verificador de código escrito en Python con IA eficiente permite a los desarrolladores corregir problemas a tiempo, antes de que lleguen a producción y puedan afectar a los usuarios finales.

Un componente crucial de DevSecOps es el desplazamiento a la izquierda, que implica detectar y remediar vulnerabilidades más temprano durante el proceso de desarrollo. Agregar un verificador de código escrito en Python en el pipeline CI/CD existente (integración y entrega continuas) es una de las prácticas recomendadas con mayor aceptación. Al integrar análisis estáticos al IDE, los desarrolladores reciben información sobre las vulnerabilidades de Python lo antes posible, de modo que pueden eliminar los riesgos de seguridad en el código de Python desde la fuente.

Hay un error de sintaxis en Python cuando el código escrito en Python se interpreta durante la ejecución y se produce un error. Los errores de sintaxis son uno de los tres tipos de errores más básicos y llegan a ser graves porque el intérprete de Python no puede comprender la línea de código. Los errores de lógica ocurren cuando el código es válido, pero la aplicación no se ejecuta como había ideado el desarrollador. Por otro lado, las excepciones tienen lugar cuando el parser de Python comprende una línea del código, pero el intérprete no puede iniciarla en el tiempo de ejecución.

Existen diversos errores de lógica y sintaxis, de modo que es importante saber cómo corregir los más habituales que un depurador o un verificador de códigos podría marcar. Aunque el intérprete de Python no puede reconocer los errores lógicos, estos evitan que la aplicación se ejecute como había pensado originalmente el desarrollador. A continuación, enumeramos algunas sugerencias sobre cómo evitar los errores lógicos comunes al escribir código en Python:

• Recuerda llamar a una función para iniciar la ejecución del programa.

• Busca bucles infinitos donde el programa se detiene durante la ejecución de un bloque de código recurrente.

• Usa declaraciones print para comprender el flujo de ejecución y verifica que sea correcto.

• Evita expresiones complejas que dificulten la lectura y la depuración del código.

Integrar un verificador de código escrito en Python en el flujo de trabajo ya existente de un desarrollador es la forma ideal de corregir problemas en el código a tiempo, mientras los desarrolladores aprenden sobre las prácticas recomendadas. De esta forma, se puede influir en la calidad y la seguridad del código de Python que los desarrolladores escribirán a partir de ese momento. Tener código con mejor mantenimiento también puede mejorar la experiencia de los clientes porque encontrarán menos errores y deuda técnica en el futuro.

En lo que refiere a la SAST (prueba de seguridad de aplicaciones estáticas) con un verificador de código de Python, es muy importante elegir una herramienta pensada para desarrolladores que pueda integrarse a los flujos de trabajo de desarrollo y generar la menor cantidad de falsos positivos en los resultados de los escaneos. Además, una herramienta para SAST debe tener un enfoque integral a fin de escanear el código fuente y poder combinarse con un linter para verificar la sintaxis y el estilo del código.

Los principales tipos de análisis de SAST evalúan lo siguiente:

CONFIGURACIÓN:
Se garantiza que los archivos de configuración de la aplicación cumplan con las políticas y las prácticas recomendadas de seguridad.

ANÁLISIS SEMÁNTICO:
Se examina el contexto del código para evaluar las intenciones del desarrollador y verificar si la sintaxis del código difiere en algún aspecto.

FLUJO DE DATOS:
Se hace un seguimiento del flujo de datos desde fuentes no seguras para garantizar que esté limpio antes de que lo consuma la aplicación escrita en Python.

ESTRUCTURA:
Se determina si hay inconsistencias con la implementación de las prácticas recomendadas específicas de cada lenguaje y las técnicas criptográficas.

El verificador de código de Python que utilices también debe hacer uso de una base de datos de vulnerabilidades integral a fin de identificar problemas de seguridad a nivel del código, además de vulnerabilidades conocidas que introducen las dependencias de código abierto. Con las bases de datos de vulnerabilidades, los desarrolladores están al corriente de las explotaciones de seguridad más recientes tan pronto se descubren, sin necesidad de dedicar horas interminables a investigar el panorama actual de las amenazas cibernéticas. Esta clase de seguridad impulsada por datos se utiliza en conjunto con inteligencia de amenazas para mejorar la postura general de seguridad de la organización.

Por otro lado, detectar problemas de seguridad en el código escrito en Python es solo una cara de la moneda. Un verificador de códigos eficaz identificará fallas, pero también brindará la información necesaria para que los desarrolladores puedan remediarlas. Esta información debería incluir la fuente precisa del problema y cualquier corrección disponible públicamente para fallas de seguridad y anti-patrones de diseño del código.

Para describir la seguridad del código escrito en Python, puede usarse el acrónimo CID CID: confidencialidad, integridad y disponibilidad. A menudo, el acrónimo CID puede utilizarse como modelo de sistemas seguros, y para identificar posibles vulnerabilidades y correcciones. Actualmente, las aplicaciones están compuestas en un 80 a 90 % por dependencias de código abierto. Sin embargo, el 10 a 20 % restante es crítico: el código refleja la dirección IP personal, y la comunidad de código abierto no lo protege. La práctica recomendada consiste en aceptar el trabajo de la comunidad de código abierto, y escanear y actualizar las dependencias de software en el proyecto mediante escáneres como Snyk Open Source, mientras escaneas y corriges tu código con Snyk Code.

Confidencialidad
Los sistemas de software seguros no revelan información a las partes que no deberían recibirla. Esto incluye tanto a personas externas con intenciones maliciosas como a partes interesadas internas sin autorización.

Integridad
Los sistemas de software seguros garantizan que los procesos y los datos no se manipulen, destruyan o modifiquen. Las transacciones tienen éxito si las subtransacciones se realizan correctamente, y los datos almacenados no se contradicen entre sí.

Disponibilidad
Un sistema seguro también debe estar disponible para usarse cuando sea necesario. Bloquear un sistema al sobrecargar algunas partes hace que el sistema se vuelva inservible y poco seguro.

La calidad del código de Python es subjetiva y puede tener diferentes significados para cada equipo de desarrollo. Sin embargo, en general, la calidad del código hace referencia a en qué medida se siguen las prácticas recomendadas y los estándares de codificación comúnmente aceptados. A continuación, enumeramos cinco medidas para garantizar la calidad del código que se utilizan con frecuencia y que deben considerarse cuando un desarrollador se pregunta cómo verificar el código escrito en Python:

1. Reusabilidad. Lo ideal es escribir código que pueda reutilizarse. Por ejemplo, en programación orientada a objetos, es crucial que las clases y los métodos estén limpios y sean modulares, de modo que sea más sencillo depurar y escalar el código entre proyectos. Restringir el acceso a ciertos bloques de código reutilizables por encapsulación también puede mejorar la seguridad.

2. Facilidad de mantenimiento. Además de ser reutilizable, el código fuente de Python debe poder mantenerse. A medida que crece el código base, suelen aumentar la complejidad y la deuda técnica, lo que puede traducirse en errores difíciles de identificar y, a largo plazo, en lentos procesos de desarrollo. Con análisis de código automatizado y revisiones por pares, se puede garantizar que los desarrolladores lleven a producción código cuyo mantenimiento sea realmente realizable.

3. Pruebas. El código escrito en Python de alta calidad debe admitir la realización de pruebas. Además de escribir código modular que facilite la realización automática de pruebas, los desarrolladores deben priorizar tener documentación clara y actualizada. De este modo, el equipo de ingeniería de pruebas comprenderá el objetivo de un fragmento de código con mayor facilidad.

4. Coherencia. El código escrito en Python debe ser lo suficientemente compatible para ejecutarse en cualquier entorno de desarrollo, ensayo o producción sin generar problemas de incompatibilidad. Con Docker y otras plataformas de contenedores, el código y las dependencias de Python serán coherentes en todos los entornos de implementación.

5. Confiabilidad. El software debe estar diseñado desde un principio para que sea confiable. Es decir, los desarrolladores necesitan evitar cualquier deuda técnica de forma proactiva cuando envían código escrito en Python. De lo contrario, el software puede ser cada vez menos confiable y pueden disminuir la disponibilidad, la tolerancia a errores, la integridad de datos y la capacidad de recuperación ante interrupciones. Esta falta de confiabilidad también puede tener un impacto negativo en la postura de seguridad de la aplicación.

Verifica la semántica y protege el código escrito en Python desde el IDE
Protege el código a medida que lo desarrollas. Los complementos gratuitos de Snyk para IDE escanean el código de Python en tiempo real en busca de vulnerabilidades y ofrecen sugerencias de correcciones.