Vérificateur de code

Un vérificateur de code est un logiciel qui automatise l’analyse statique du code source et détecte les problèmes potentiels. Plus précisément, un vérificateur de code en ligne réalise une analyse statique pour mettre au jour des problèmes de qualité et de sécurité. La plupart des vérificateurs de code fournissent des informations détaillées expliquant pourquoi une ligne de code donnée est signalée afin d’aider les équipes de développement à la mettre en conformité avec les meilleures pratiques de codage. Ces vérifications du code évaluent souvent la syntaxe, le style et l’exhaustivité de la documentation de votre code source.

Un vérificateur de code basé sur l’IA permet aux organisations de détecter des problèmes complexes et de les corriger plus tôt dans le cycle de développement logiciel sécurisé (SSDLC). Ses algorithmes ont été entraînés à partir de centaines de milliers de projets open source pour former des règles d’IA symboliques capables de détecter les problèmes potentiels et de fournir les corrections correspondantes. En tirant parti de ces connaissances acquises auprès de la communauté de développeurs open source du monde entier, un moteur d’IA peut souvent détecter des problèmes de qualité et de sécurité qui passent inaperçus lors des examens de code par un pair ou la programmation en binôme. L’efficacité des vérificateurs de code basés sur l’IA permet aux développeurs de corriger les problèmes très rapidement, avant qu’ils n’arrivent jusqu’en production et risquent alors d’impacter les utilisateurs finaux.

Un point clé de DevSecOps est la sécurité shift left, à savoir la détection et la correction des vulnérabilités plus tôt dans le processus de développement. Le déploiement d’un vérificateur de code dans votre pipeline d’intégration et de livraison continues (CI/CD) est une bonne pratique largement acceptée. L’inclusion d’une analyse statique dans l’IDE informe les développeurs des vulnérabilités le plus tôt possible pour éliminer le risque à la source.

L’intégration d’un vérificateur de code dans le workflow de développement permet de corriger plus rapidement les problèmes du code tout en aidant les développeurs à suivre les meilleures pratiques. Cette stratégie peut avoir un impact non négligeable sur la qualité et la sécurité du code qu’ils écrivent par la suite. Une meilleure maintenabilité du code peut aussi contribuer à l’amélioration de l’expérience client, car le nombre de bugs et la dette technique seront moindres à l’avenir.

Pour réaliser des tests de sécurité des applications statiques (SAST) avec un vérificateur de code, il est important de choisir un outil pensé pour les développeurs qui s’intègre dans les workflows de développement et dont les analyses génèrent le moins de faux positifs possible. L’outil SAST doit aussi réaliser une analyse complète du code source et être capable d’utiliser des linters pour vérifier la syntaxe et le style du code.

Les analyses de sécurité SAST portent le plus souvent sur les éléments suivants :

CONFIGURATION :
garantit que les fichiers de configuration des applications respectent les meilleures pratiques et politiques de sécurité.

SÉMANTIQUE :
examine le code en contexte pour déterminer l’objectif du développeur et en quoi la syntaxe du code s’en écarte.

FLUX DE DONNÉES :
suit le flux de données des sources non sécurisées pour vérifier qu’elles sont bien nettoyées avant leur utilisation par l’application.

STRUCTURE :
détermine s’il existe des incohérences par rapport aux meilleures pratiques du langage et aux techniques cryptographiques.

Le vérificateur de code que vous choisissez doit aussi s’appuyer sur une base de données des vulnérabilités complète pour pouvoir détecter les problèmes de sécurité du code, ainsi que les vulnérabilités connues introduites par l’intermédiaire de dépendances open source. Ce type de bases de données aide les développeurs à rester informés des exploits de sécurité découverts les plus récemment et leur évite de passer des heures à se renseigner sur les menaces du moment. Cette sécurité basée sur les données fonctionne en synergie avec les informations sur les menaces pour améliorer la posture globale de sécurité de votre organisation.

Pour terminer, notez que la détection des problèmes de sécurité dans le code n’est pas suffisante à elle seule. Un vérificateur de code efficace doit certes identifier les anomalies, mais aussi fournir aux développeurs les informations dont ils ont besoin pour les résoudre. Ces informations incluent la localisation précise de la source du problème et tout correctif disponible publiquement, et ce, pour les vulnérabilités de sécurité et les anti-patterns de code.

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.

Un code sécurisé présente trois caractéristiques spécifiques : confidentialité, intégrité et disponibilité. Elles sont résumées par l’acronyme anglais CIA. Cet acronyme est souvent utilisé pour décrire des systèmes sécurisés, et identifier des vulnérabilités et correctifs potentiels. Les applications modernes comportent de 80 à 90 % de dépendances open source. Pour autant, les 10 à 20 % restants jouent un rôle très déterminant : ce code étant votre propriété intellectuelle, aucune communauté open source ne peut vous aider à assurer sa sécurité. Il est donc recommandé d’intégrer le travail de la communauté open source en analysant et mettant à jour les dépendances logicielles open source de votre projet à l’aide d’outils d’analyse comme Snyk Open Source, mais aussi d’analyser et de corriger votre propre code avec un outil comme Snyk Code.

Confidentialité :
Les systèmes logiciels sécurisés ne divulguent pas d’informations à des tiers qui ne sont pas autorisés à les recevoir, notamment des acteurs externes malveillants et des parties prenantes internes non autorisées.

Intégrité
Les systèmes logiciels sécurisés s’assurent que les données et processus ne sont pas détournés, détruits ou altérés. Les transactions réussissent lorsque toutes les sous-transactions réussissent, et les données stockées ne sont pas en conflit.

Disponibilité
Un système sécurisé doit aussi pouvoir être opérationnel lorsqu’il est nécessaire. Le blocage d’un système par la surcharge de ses composants le rend inutile et non sécurisé.

La qualité du code est une notion subjective qui ne signifie pas la même chose pour toutes les équipes de développement. De manière générale, nous pouvons néanmoins dire que la qualité du code se définit par son respect des normes et meilleures pratiques acceptées de codage. Voici cinq indicateurs fréquemment utilisés pour évaluer la qualité d’un code.

1. Réutilisabilité

Il est préférable d’écrire du code fortement réutilisable. Par exemple, en programmation orientée objet, il est important de créer des classes et méthodes propres et modulaires pour faciliter le débogage et l’extension du code sur plusieurs projets. La limitation de l’accès à certains blocs de code réutilisables via l’encapsulation peut aussi améliorer la sécurité.

2. Maintenabilité

Le code source ne doit pas seulement être réutilisable, il doit aussi être maintenable. Bien souvent, avec l’extension de la base de code, la complexité et la dette technique s’aggravent et aboutissent à des bugs difficiles à repérer et au ralentissement du développement. L’analyse automatique du code et l’examen par des pairs garantissent que les développeurs ne déploient en production que du code hautement maintenable.

3. Testabilité

Un code de grande qualité doit faciliter les tests. En plus d’écrire du code modulaire qui simplifie les tests automatisés, les développeurs doivent s’efforcer de rédiger une documentation claire et actualisée. Les ingénieurs tests peuvent ainsi comprendre plus facilement l’objectif d’un extrait de code donné.

4. Cohérence

Le code doit être suffisamment portable pour pouvoir être exécuté sur n’importe quel environnement de développement, de pré-production ou de production, et ce, sans problème de compatibilité. Docker ou d’autres plateformes de conteneurisation peuvent faciliter la cohérence du code entre les différents environnements de déploiement.

5. Fiabilité

Le logiciel doit être conçu dès le départ dans une optique de fiabilité. Cela signifie que les développeurs doivent chercher de manière proactive à éviter l’alourdissement de la dette technique à mesure de l’ajout de code. S’ils ne le font pas, les logiciels deviennent moins fiables au fil du temps et peuvent se montrer moins disponibles, moins tolérants face aux anomalies, moins respectueux de l’intégrité des données et moins capables de récupérer d’une panne. Ces manquements en matière de fiabilité peuvent aussi avoir des conséquences sur la posture de sécurité de l’application.

Réalisez une vérification sémantique de votre code et sécurisez-le directement dans votre IDE.
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