AI搭載コードチェッカー

• 品質とセキュリティ：バグ、ロジックエラー、脆弱性を早期に検出します。

• 開発者に使いやすい：IDE、GitHub、CLIでインラインのフィードバックと実行可能な修正案を提供します。

• AIによる高精度な検出：誤検知を抑えながら、スマートに問題を検出します。

• CI/CDへの簡単な統合：GitHub Actions、CLIワークフロー、ビルドゲート、しきい値の制御に対応します。

ワークフローにスムーズに組み込める、AIを活用した最新のツールで、コードの品質とセキュリティを高めましょう。

コードチェッカーとは、ソースコードを静的に解析し、潜在的な問題を検出する自動化ソフトウェアです。多くのコードチェッカーは、特定のコード行が問題として指摘された理由を詳しく示し、ソフトウェアチームがコーディングのベストプラクティスを実践できるよう支援します。こうしたコードレベルのチェックでは、ソースコードの構文、スタイル、ドキュメントの網羅性などを評価することがよくあります。

AI搭載コードチェッカーを利用すると、組織はセキュアなソフトウェア開発ライフサイクル（SSDLC）の早い段階で、より複雑なコードの問題を検出し、修正できます。何十万ものオープンソースプロジェクトから学習したAIアルゴリズムが、問題の可能性や修正方法に関するシンボリックAIルールを捉えます。オープンソース開発コミュニティ全体から得たこの知識を活用することで、AIエンジンは、コードレビューやペアプログラミングでは見つからないことのある品質上およびセキュリティ上の問題を検出できます。つまり、AI搭載コードチェッカーによって開発者は効率よく問題を早期に修正でき、本番環境への到達やエンドユーザーへの影響を未然に防げます。

DevSecOpsの重要な要素は、開発プロセスの早い段階で脆弱性を検出し、修正する、つまり左にシフトすることです。既存の継続的インテグレーション／継続的デリバリー（CI/CD）パイプラインにコードチェッカーを導入することは、広く受け入れられているベストプラクティスの1つです。IDEに静的解析を組み込めば、開発者は可能な限り早い段階で脆弱性を把握でき、ソースコードの段階でセキュリティリスクを排除できます。

コードチェッカーを既存の開発者ワークフローに組み込むと、コードの問題を早期に修正できるだけでなく、開発者がベストプラクティスを学ぶのにも役立ちます。これにより、開発者が今後作成するコードの品質とセキュリティを大きく向上させることができます。また、保守しやすいコードは、将来的に対処が必要なバグや技術的負債を減らし、顧客体験の向上にもつながります。

コードチェッカーを使った静的アプリケーションセキュリティテスト（SAST）では、開発者を第一に考え、開発者のワークフローに統合でき、スキャン結果の誤検知が最小限に抑えられるツールを選ぶことが重要です。また、SASTツールにはソースコードを包括的にスキャンする機能に加え、リンターと連携してコードの構文やスタイルをチェックする機能も必要です。

設定：
アプリケーションの設定ファイルが、セキュリティのベストプラクティスとポリシーに準拠しているかを確認します。

意味解析：
コードを文脈に沿って調べ、開発者の意図を推定するとともに、コードの構文に相違がないかを確認します。

データフロー：
安全でないソースからのデータの流れを追跡し、アプリケーションで使用される前にサニタイズされているかを確認します。

構造解析：
言語固有のベストプラクティスや暗号技術の実装に不整合がないかを判定します。

コードチェッカーは、開発の早い段階で構文、ロジック、セキュリティ上の欠陥を検出できるよう、ソースコードをリアルタイムで自動スキャンし、コード品質を高めます。IDEや開発ワークフロー内で、すぐに実行できる開発者にとって使いやすい修正案を提示します。プルリクエストやCIパイプラインなど、既存のプロセスに組み込むことで、バグや脆弱性が本番環境に到達する前に検出する「シフトレフト」を実現します。さらに、AIを活用した分析により、誤検知を最小限に抑えて不要なアラートを減らし、より良いコーディングの実践につながる、状況に応じた推奨事項を提示します。Snyk Code Checkerなら、こうした効果を得られます。

これらのツールは互いに補完し合いますが、それぞれ役割が異なります。

• フォーマッター：コードの動作を変えずに、空白、インデント、改行などを自動的に整え、スタイルを統一します。

• リンター：より高度な静的解析を行い、スタイルの不統一、プログラミングエラー、未宣言の変数やコードスメルなどの疑わしい記述を検出します。単なる構文チェックにとどまらず、文脈を理解する強化版のバリデーターのようなものです。

コードチェッカー：セマンティック解析とセキュリティスキャンを組み合わせ、さらに幅広くチェックします。AIを活用した高精度な分析で、実際のバグや脆弱性、悪用される可能性のある問題を検出し、明確な修正方法を提示します。

もちろんです。Snykは、脆弱性スキャンと静的アプリケーションセキュリティテスト（SAST）をCIワークフローにシームレスに組み込めるさまざまなGitHub Actionsを提供しています。Node.js、Python、Java、Ruby、Docker、Infrastructure-as-Codeのいずれを利用していても、次のことができます。

• プッシュ時に snyk test を実行して、問題を早期に検出します。

• Snyk Monitorを使って、新たな脆弱性が発見されたときに継続的にアラートを受け取ります。

• GitHub Code Scanningと連携し、結果をSecurityタブに直接表示する。

• 重大度のしきい値に基づいて、ビルドを失敗させたり、プルリクエストをブロックしたりする。

この方法なら、毎回自動的に問題を検出できます。

はい。Snyk Code Checkerは、SQLインジェクション、脆弱な暗号化、安全でないサニタイズ処理、APIの誤用など、さまざまな脆弱性をコードが本番環境に到達する前に検出できるよう設計されています。数百万件のデータフロー事例でトレーニングされたAIエンジンを活用し、IDEやPR内で、開発者にとって分かりやすい修正手順とともに高精度な検出結果を提供します。単にバグを見つけるだけでなく、開発ワークフローに組み込まれたセキュリティの番人として機能します。

はい。Snyk Code CheckerとそのAIエンジンは、オープンソースの知見に基づき、セキュリティの専門家が精選した情報を活用しているため、手動のコードレビューでは見逃される可能性のある複雑なバグやセキュリティ上の問題を検出できます。ほぼリアルタイムのスキャンと自動修正の提案により、開発を加速し、コードの安全性を高めます。人間が関与するこのAIアプローチにより、開発者は問題の指摘だけでなく、コンテキストに沿った実用的な修正案を、これまで以上にすばやく得られます。

使用するコードチェッカーは、包括的な脆弱性データベースを活用し、コードレベルのセキュリティ上の問題だけでなく、オープンソースの依存関係によって持ち込まれる既知の脆弱性も特定できる必要があります。脆弱性データベースを活用すれば、開発者は現在のサイバー脅威の状況を調査するために膨大な時間を費やすことなく、新たに発見される最新のセキュリティエクスプロイトを常に把握できます。このようなデータに基づくセキュリティは、脅威インテリジェンスと連携し、組織全体のセキュリティ態勢を強化します。

ただし、コードのセキュリティ上の問題を検出することは、対策の半分にすぎません。効果的なコードチェッカーは、問題を特定するだけでなく、開発者が修正するために必要な情報も提供します。具体的には、問題の正確な発生源に加え、セキュリティ上の欠陥とコードのアンチパターンの両方について、公開されている既知の修正方法を提示する必要があります。

コードセキュリティへの取り組みを始めたばかりの方も、経験豊富な方も、ぜひ実践したいベストプラクティスがいくつかあります。

• SDLCの早い段階からスキャンを開始し、ベースラインを確立しましょう。

• SDLCのさまざまな段階を通じて頻繁にコードをスキャンし、新たに発生した、または発生しつつあるセキュリティ上の問題を検出しましょう。

• 自社で開発したコードに加え、サードパーティ製の依存関係、コンテナ、IaC構成も必ずスキャンしましょう。

コードセキュリティは、機密性・完全性・可用性からなるCIAトライアドを使って説明できます。CIAトライアドは、安全なシステムのモデルとして、また潜在的な脆弱性とその修正方法を特定するためによく使われます。現在、アプリケーションの80〜90%はオープンソースの依存関係で構成されています。しかし、残りの10〜20%も重要です。このコードには独自の知的財産が反映されており、安全性を保つために支援してくれるオープンソースコミュニティはありません。ベストプラクティスは、Snyk Open Sourceのようなスキャナーを使ってプロジェクト内のソフトウェア依存関係をスキャンして更新し、オープンソースコミュニティの成果を活用することです。同時に、自分のコードもSnyk Codeでスキャンして修正しましょう。

• 機密性
  安全なソフトウェアシステムは、情報を受け取る権限のない相手に開示しません。これには、悪意のある外部の攻撃者だけでなく、権限のない社内関係者も含まれます。

• 完全性
  安全なソフトウェアシステムでは、データやプロセスが改ざん、破壊、変更されないようにします。すべてのサブトランザクションが成功し、保存されたデータ間に矛盾がない場合、トランザクションは成功します。

• 可用性
  安全なシステムは、必要なときに利用できることも重要です。システムの一部に過剰な負荷をかけて利用を妨げると、システムは使いものにならず、安全性も損なわれます。

IDEでスキャンを実行して、コードを安全に保ちましょう。
開発しながらコードを安全に保ちましょう。Snykの無料IDEプラグインは、コードの脆弱性をリアルタイムでスキャンし、修正方法を提案します。

コード品質は主観的な概念であり、開発チームごとに意味が異なります。一般的には、広く受け入れられているコーディング規約やベストプラクティスにどれだけ準拠しているかが、コードの品質に関わります。

開発者が「自分のコードをどう確認すればよいか」と考えるときに参考になる、コード品質を測る代表的な5つの指標を紹介します。

1. 再利用性
   再利用性の高いコードを書くことが理想です。たとえばオブジェクト指向プログラミングでは、デバッグやプロジェクト間での拡張が容易になるよう、クラスやメソッドを整理し、モジュール化することが重要です。また、カプセル化によって再利用可能なコードブロックへのアクセスを制限することも、セキュリティの向上につながります。

2. 保守性
   再利用性に加え、ソースコードの保守性も重要です。コードベースが大きくなるにつれて、複雑さや技術的負債が増え、原因を特定しにくいバグが発生したり、長期的に開発速度が低下したりすることがあります。自動コード解析やピアレビューを活用すれば、保守性の高いコードだけを本番環境にリリースできるようになります。

3. テスト容易性
   高品質なコードは、テストを円滑に進められるものであるべきです。自動テストを容易にするモジュール化されたコードを書くことに加え、明確で最新のドキュメントを整備することも重要です。そうすることで、テストエンジニアは個々のコードスニペットの目的をより簡単に理解できます。

4. 一貫性
   コードは、互換性の問題なく、開発・ステージング・本番のいずれの環境でも実行できるだけの移植性を備えている必要があります。Dockerなどのコンテナ化プラットフォームを活用すると、デプロイ先の環境が異なっても、コードと依存関係の一貫性を保てます。

5. 信頼性
   ソフトウェアは、最初から信頼性を考慮して設計する必要があります。つまり、開発者はコードをリリースする際に、技術的負債が蓄積しないよう先回りして対策する必要があります。そうしなければ、時間の経過とともにソフトウェアの信頼性が低下し、可用性、フォールトトレランス、データの完全性、障害からの復旧能力も損なわれる可能性があります。信頼性の欠如は、アプリケーションのセキュリティ態勢にも悪影響を及ぼします。

すべてのビルドに規律を組み込む方法は次のとおりです。

1. CI/CDのステージとしてSnyk Code Checkerを追加する—CLIまたはGitHub Actionを利用できます。

2. 重大度のしきい値を設定することで、重大または高リスクの問題が見つかった場合にビルドを拒否または警告できます。

3. 検出結果をフィルタリングしてトリアージする—重大度、言語、または修正の準備状況ごとに分類します。

4. インライン修正や詳しいガイダンスを提示することで、開発者が問題をすばやく解決できるようにします。

5. 問題を記録して継続的に監視することで、コードの健全性と改善状況を追跡できます。

Snyk Code Checkerを使用すれば、すべてのプルリクエストとリポジトリが自動的にスキャンされ、安全でないコードが検出された場合にビルドを停止または警告表示できます。これにより、セキュリティと品質の徹底がパイプラインの一部になります。