Analyse statique du code : explications et meilleurs outils

Pourquoi l’analyse statique du code est-elle importante ?

La qualité du code est l’un des fondements essentiels du développement logiciel. Un logiciel de meilleure qualité repose directement sur un code de qualité. La qualité de votre code détermine si votre application est sécurisée, stable et fiable. Pour maintenir cette qualité, de nombreuses équipes de développement adoptent des pratiques telles que la revue de code, les tests automatisés et les tests manuels.

Même si les revues de code et les tests automatisés sont importants pour produire du code de qualité, ils ne permettent pas de détecter tous les problèmes logiciels. Comme les personnes qui examinent le code et conçoivent les tests automatisés sont humaines, des bugs et des vulnérabilités de sécurité parviennent souvent jusqu’à l’environnement de production.

Selon le rapport Cloud Native Application Security Report, les erreurs de configuration et les vulnérabilités connues non corrigées sont à l’origine du plus grand nombre d’incidents de sécurité dans les environnements cloud natifs.

L’analyse du code source pourrait prévenir la moitié des problèmes qui passent souvent entre les mailles du filet jusqu’à la production. Plutôt que d’éteindre les incendies causés par du code défectueux, mieux vaut intégrer l’assurance qualité et appliquer des normes de codage dès le début du cycle de développement logiciel, grâce à l’analyse statique du code.

Quelles erreurs l’analyse statique du code permet-elle de détecter ?

Le retour d’information rapide est un principe fondamental du mouvement DevOps. L’analyse statique du code vous aide à mettre en place une boucle de retour automatisée rapide pour détecter les défauts qui, s’ils ne sont pas corrigés, pourraient entraîner des problèmes plus graves.

À un niveau général, un analyseur statique de code examine le code source et vérifie les éléments suivants :

• Les problèmes de code et les vulnérabilités de sécurité

• La qualité de la documentation

• La cohérence du formatage avec la conception globale du logiciel

• Le respect des exigences du projet, des normes de codage et des meilleures pratiques de programmation

• Les violations des règles et conventions qui affectent l’exécution du programme et des aspects non fonctionnels de la qualité du système logiciel, comme sa complexité et sa maintenabilité

Choisir un outil d’analyse statique du code

Les tests statiques de sécurité des applications ont considérablement évolué. De nombreux outils SCA modernes s’intègrent aux workflows DevOps et agiles et peuvent analyser des bases de code complexes et volumineuses. Résultat : une meilleure couverture, moins de confusion et d’interruptions, et des applications plus sécurisées.

Cependant, les outils d’analyse statique du code n’offrent pas tous des fonctionnalités robustes. Certains, par exemple, ne sont pas indépendants de l’environnement ou de la plateforme ; d’autres ne prennent en charge qu’un nombre limité de frameworks et de langages. Dans cette section, nous vous aidons à choisir des outils d’analyse statique du code qui contribueront à sécuriser votre application, principalement des outils SAST.

Le choix d’un outil de test statique de la sécurité des applications dépend de plusieurs facteurs, notamment votre environnement de développement, votre budget de sécurité, vos outils existants, vos frameworks, la taille de votre base de code, les langages utilisés et votre workflow de développement. Choisir le bon outil d’analyse statique du code est essentiel pour accroître la productivité tout en limitant la frustration des développeurs et les coûts supplémentaires.

Voici quelques questions à vous poser pour choisir un outil open source ou une solution d’entreprise :

• L’outil est-il conçu en priorité pour les développeurs ?

• Prend-il en charge les normes de codage du secteur ?

• Est-il payant ou gratuit ?

• Est-il difficile à configurer et à utiliser ?

• Quelle est la précision des résultats ?

• À quelle vitesse les analyses s’exécutent-elles ?

• Propose-t-il des fonctionnalités de reporting et d’alerte ?

• Prend-il en charge vos langages de programmation ?

• Les résultats d’analyse sont-ils exploitables et fiables ?

• L’outil fournit-il des synthèses du code et des vulnérabilités de sécurité ?

• Dans quelle mesure s’intègre-t-il à vos processus de développement logiciel existants ?

Outils open source d’analyse statique du code :

Voici quelques-uns des meilleurs outils open source d’analyse statique du code. Ceux de cette liste sont entièrement open source ou proposent une offre gratuite.

1. Snyk Code : disponible avec une offre gratuite, Snyk Code est un outil SAST conçu en priorité pour les développeurs. Il prend en charge de nombreux langages, notamment Python, Java, JavaScript et C++. Snyk accompagne les développeurs pendant qu’ils codent et leur fournit les informations nécessaires pour empêcher les vulnérabilités d’entrer dans la base de code.

2. Bandit : Bandit est un outil open source conçu pour détecter les problèmes de sécurité courants dans le code Python.

3. Brakeman : un scanner de vulnérabilités gratuit conçu pour les applications Ruby.

4. Spotbugs : anciennement connu sous le nom de « FindBugs », Spotbugs est un outil open source d’analyse de code réputé pour détecter les bugs et les vulnérabilités dans le code Java.

Graudit : Graudit est un script et un ensemble de signatures qui permettent de repérer les failles de sécurité dans le code source à l’aide de l’utilitaire GNU Grep.

Avantages et défis de l’analyse statique du code

L’analyse statique du code offre des avantages considérables : en détectant les défauts dès les premières étapes du développement, elle améliore la qualité du code et renforce la sécurité. L’automatisation de la détection de problèmes potentiels, tels que les erreurs de syntaxe, les vulnérabilités de sécurité et les incohérences dans le code, réduit le coût des corrections ultérieures et améliore la fiabilité globale du logiciel. Il faut toutefois noter que ces outils peuvent parfois générer des faux positifs et des faux négatifs, qui nécessitent une vérification manuelle et peuvent mobiliser du temps de développement. De plus, l’analyse statique ne peut pas simuler entièrement le comportement à l’exécution. Il est donc essentiel de l’associer à des tests dynamiques pour obtenir une couverture complète du code.

Malgré les avantages considérables de l’analyse statique, il est important d’en connaître les difficultés potentielles. La configuration peut être complexe et des outils distincts peuvent être nécessaires pour différents langages de programmation. Par ailleurs, l’analyse ne couvre pas toujours entièrement les dépendances externes. Les développeurs doivent interpréter soigneusement les résultats pour distinguer les problèmes réels des faux positifs, ce qui peut alourdir leur charge de travail. L’analyse statique est un outil précieux pour améliorer la qualité des logiciels, mais pour obtenir les meilleurs résultats, il convient de l’associer à d’autres méthodes de test, comme les tests dynamiques et les revues de code manuelles.

Tirez le meilleur parti de l’analyse statique du code avec Snyk

La plupart des équipes de développement commencent par analyser le code de manière statique dans leur environnement local, au moyen d’un processus manuel. Mais avec le temps, des goulots d’étranglement, comme l’application des exigences de conformité, apparaissent, en particulier dans les projets open source auxquels contribuent des personnes réparties dans différents endroits.

Intégrer les tests statiques de sécurité des applications à l’ensemble de votre pipeline DevSecOps est un moyen de garantir la conformité. Des outils SAST comme Snyk Code s’intègrent plus efficacement tout au long du cycle de vie DevSecOps et offrent la couverture étendue dont vous avez besoin pour identifier les risques de sécurité dans les conteneurs OSS, les bibliothèques, les logiciels et d’autres artefacts susceptibles de contenir des vulnérabilités de sécurité non corrigées.

Voici ce que l’équipe MongoDB a pu exploiter :

« Avant Snyk, notre approche de l’open source était lente et chronophage. Nous effectuions de nombreuses vérifications manuelles avant de publier certains de nos produits ; pour d’autres, nous utilisions un ensemble de petits outils.

Notre équipe de sécurité a évalué plusieurs solutions SAST disponibles sur le marché et a finalement adopté Snyk Code pour ses corrections automatisées, son approche axée sur les développeurs, sa simplicité d’utilisation, son déploiement rapide et son intégration directe aux outils et workflows des développeurs, comme GitHub. »

Stuart Larsen, ingénieur en sécurité, MongoDB

Vérifier le code de manière statique en local ne suffit pas ; vous devez également intégrer SAST à votre pipeline CI/CD. Vous pourrez ainsi effectuer des revues de code automatisées sur l’ensemble de votre portefeuille d’applications tout au long du pipeline et créer des applications durables, sécurisées et fiables.

Deuxième étape : choisir le bon outil. La plupart des outils SAST manquent de précision et prennent beaucoup de temps à analyser le code, ce qui érode la confiance des développeurs et génère beaucoup trop de faux positifs. Ils sont inefficaces et nuisent à la rapidité et à l’agilité. Lorsqu’il y a trop de faux positifs, les équipes finissent par accorder moins d’attention aux alertes.

Un outil SAST moderne et fiable doit être facile à utiliser pour les développeurs, rapide et générer peu de faux positifs.

Comparable à un correcteur orthographique pour les développeurs, Snyk Code est un outil d’analyse statique du code qui détecte les vulnérabilités de sécurité 10 à 50 fois plus rapidement que les autres outils SAST. Il utilise l’analyse sémantique pour repérer les bugs qui affectent les performances et la sécurité du code, réduit presque à zéro le nombre de faux positifs et rend le travail des développeurs plus efficace et exploitable.

Adopter le bon outil SAST et l’intégrer à votre pipeline vous aidera à intégrer la sécurité à vos pipelines et à vous protéger contre les vulnérabilités et les problèmes qui parviennent fréquemment jusqu’aux environnements de production.