Top 5 des outils de correction automatique SAST : comparatif

7 heures. C’est le temps qu’il faut en moyenne à un développeur pour corriger un problème de sécurité dans son code.

La détection des vulnérabilités progresse rapidement et change d’échelle, mais la correction des risques de sécurité reste un processus fastidieux et chronophage qui détourne les développeurs de leur travail principal. Et maintenant que le code généré par l’IA introduit des vulnérabilités plus rapidement et en plus grand nombre que jamais, leur correction prend encore plus de temps.

Ce qu’implique la correction du code non sécurisé

Les développeurs doivent identifier les problèmes de sécurité, rechercher la meilleure façon de les corriger efficacement, puis mettre en œuvre les correctifs. Résultat : une perte de rythme, moins de correctifs et une dette de sécurité qui s’accumule, ainsi que des solutions de contournement précipitées et risquées.

Fonctionnalités clés pour la correction moderne du code

Puisque les développeurs passent bien plus de temps à examiner le code qu’à en écrire, il est logique de produire du code de qualité dès le départ pour éviter de perdre du temps à changer de contexte et à refaire le travail (dans la mesure du possible). Mais les développeurs ne sont pas des experts en sécurité. Alors, comment commencer à résoudre ce problème complexe : corriger efficacement le code non sécurisé ?

La détection moderne exige une correction moderne. Pour corriger les nouvelles vulnérabilités toujours plus nombreuses générées par les assistants de codage IA, réduire la dette de sécurité et automatiser un travail de correction du code non sécurisé de plus en plus chronophage, les entreprises ont besoin d’un outil de correction qui :

1. Repose sur l’IA et automatise les corrections : celles-ci doivent être assez rapides pour suivre le rythme d’une détection plus rapide, qui a évolué pour s’adapter au développement logiciel assisté par l’IA.

2. S’appuie sur un modèle d’IA développé en interne et hébergé en propre : les LLM prêts à l’emploi qui ne sont pas hébergés en propre sont puissants. Ils accélèrent la mise sur le marché des outils de sécurité basés sur l’IA et réduisent considérablement les coûts des fournisseurs de cybersécurité. Le problème des LLM ajoutés à une solution existante, c’est que 1) ils envoient vos données sur des serveurs tiers soumis à leurs propres politiques de conservation (OpenAI conserve généralement les données pendant 30 jours) et 2) ils peuvent être plus « généralistes », car la plupart ont été entraînés sur toutes sortes de code, sécurisé ou non. Snyk entraîne son LLM uniquement sur des dépôts sous licences permissives et contenant des vulnérabilités corrigées, ce qui garantit le respect des licences et une grande précision. Le LLM qui alimente la fonctionnalité de correction automatique de Snyk Code, Snyk Agent Fix, a été créé et affiné spécifiquement pour la correction, et rien d’autre, ce qui lui permet d’exceller dans la correction du code vulnérable.

3. Est précis : sans fiabilité, les correctifs automatiques générés rapidement par l’IA ne feront que créer davantage de problèmes à résoudre pour les équipes. Des fonctionnalités telles que la vérification automatique basée sur des faits, qui confirme que les correctifs proposés résolvent la vulnérabilité en question sans créer de nouveaux risques de sécurité, améliorent la précision de la correction automatique.

4. S’intègre parfaitement : pour réellement aider les développeurs et favoriser une adoption à long terme, la correction du code doit s’intégrer parfaitement à leurs workflows. Cela réduit les changements de contexte frustrants et improductifs, et maximise les gains d’efficacité apportés par l’IA et l’automatisation.

5. Fonctionne avec un excellent outil de détection : un outil de correction automatique du code doit fonctionner parfaitement avec un outil de sécurité SAST tout aussi rapide et précis, qui hiérarchise intelligemment les résultats de détection afin de ne corriger que les problèmes les plus importants et les plus graves.

Maintenant que vous savez quels critères rechercher dans un outil robuste de correction automatique SAST, découvrons les 5 principaux outils du marché. Comme ces outils interviennent à différentes étapes du pipeline, la comparaison n’est pas tout à fait équitable. Ce tableau comparatif, établi au mieux de nos connaissances, devrait toutefois vous aider à réfléchir aux besoins spécifiques de votre équipe et à la solution la mieux adaptée à votre façon de travailler.

Comparatif des 5 meilleurs outils de correction automatique SAST

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