4 vantagens da revisão de código com IA

Revisar o código é fundamental para criar aplicações seguras e de alta qualidade, capazes de escalar. No entanto, as empresas têm recursos humanos limitados e poucas horas disponíveis para dedicar às revisões manuais de código. Ao ampliar o trabalho das pessoas com revisões de código feitas por IA, as organizações podem detectar bugs, corrigir vulnerabilidades divulgadas publicamente e identificar possíveis riscos de segurança.

4 vantagens da IA para automatizar revisões de código

A revisão de código com IA é uma ferramenta poderosa para otimizar o desenvolvimento de software. Entre as vantagens de automatizar a revisão de código com IA estão:

1. Melhorar a qualidade geral

2. Reduzir as chances de erro humano

3. Aumentar a produtividade dos desenvolvedores sem desacelerar o trabalho

4. Encontrar problemas conhecidos e desconhecidos

Além disso, todas essas vantagens são potencializadas pelo fato de a IA aprender com você, criando um ciclo de melhoria contínua.

1. Melhorar a qualidade geral

As revisões de código com IA detectam problemas como vulnerabilidades de segurança, code smells, gargalos de desempenho e muito mais. Elas identificam padrões e recomendam melhorias no código que aumentam a eficiência e a facilidade de manutenção, além de reduzir a dívida técnica.

Muitas vantagens das revisões de código com IA — como a maior capacidade de detectar problemas que passam despercebidos por revisores humanos — vêm da velocidade e da capacidade da IA. Um modelo de IA consegue processar enormes volumes de dados em uma fração do tempo e acompanhar tendências de programação, mudanças, vulnerabilidades e correções recentes muito melhor do que as pessoas. Uma ferramenta SAST sem IA não oferece isso. Por exemplo, como a IA consegue analisar padrões de código em várias linguagens de programação com mais rapidez e abrangência do que as pessoas, ela pode identificar vulnerabilidades inéditas em diferentes linguagens rapidamente e desde o início. Isso permite adotar uma abordagem de segurança mais proativa e ajuda as organizações a identificar e corrigir possíveis riscos antes que agentes mal-intencionados possam explorá-los.

A revisão de código com IA também ajuda as equipes de desenvolvimento a alcançar padrões de qualidade mais altos, reduzindo a carga cognitiva associada à revisão manual. Com o poder da IA, os desenvolvedores podem se concentrar nos aspectos mais estratégicos e criativos do desenvolvimento. 

2. Reduzir as chances de erro humano

A IA, assim como as pessoas, não é infalível. No entanto, ao alimentar os algoritmos de revisão de código com IA com grandes conjuntos de amostras de código e usar técnicas de machine learning, os algoritmos se tornam mais precisos com o tempo — e, em geral, não repetem o mesmo erro. Com isso, as revisões de código tendem a ficar ainda mais precisas e confiáveis, e os desenvolvedores podem deixar cada vez mais etapas do processo nas mãos do algoritmo (embora, como sempre lembramos, as máquinas podem falhar e a supervisão humana deve fazer parte do processo). 

Também é possível criar algoritmos de revisão de código com IA para linguagens de programação e práticas recomendadas específicas. Isso ajuda a IA a localizar problemas relacionados a uma determinada linguagem ou convenção de código, melhorando a qualidade geral do software.

3. Aumentar a produtividade dos desenvolvedores 

Usar IA para revisar código libera os desenvolvedores para se concentrarem em outras partes do trabalho. Os algoritmos de IA conseguem revisar milhares de linhas de código por segundo, enquanto um revisor humano provavelmente não passa de algumas centenas de linhas por hora. 

Além disso, a IA não se cansa e pode funcionar 24 horas por dia, 7 dias por semana, facilitando o monitoramento contínuo do código em bases de código grandes ou projetos com atualizações frequentes. Com a revisão de código por IA, os desenvolvedores podem dedicar tempo e energia a outras prioridades.

4. Encontrar problemas conhecidos e desconhecidos com SAST e DAST

O teste de segurança estático de aplicações (SAST) e o teste de segurança dinâmico de aplicações (DAST) são duas técnicas usadas em segurança de aplicações. Ambos ajudam a identificar vulnerabilidades, mas funcionam de maneiras diferentes.

O SAST é um teste de caixa-branca que se concentra no código-fonte. A ferramenta localiza possíveis falhas de segurança, como estouros de buffer, injeção de SQL e cross-site scripting (XSS). As ferramentas SAST analisam o código em busca de padrões conhecidos de vulnerabilidades e podem identificar problemas como práticas de programação inseguras, credenciais embutidas no código e muito mais. A IA pode ampliar os recursos das ferramentas SAST, aprendendo com regras e sugerindo correções para vulnerabilidades. Saiba mais sobre como a Snyk usa o mecanismo DeepCode AI no Snyk Code SAST. 

O DAST, por sua vez, é um teste de caixa-preta que avalia a aplicação enviando solicitações e analisando as respostas. As ferramentas DAST detectam vulnerabilidades que não são visíveis no código-fonte, como problemas na validação de entradas, falhas no gerenciamento de sessões e muito mais. 

Com o uso conjunto de análises SAST e DAST, as equipes de segurança podem encontrar vulnerabilidades conhecidas e desconhecidas e manter uma postura de segurança de AppSec ideal à medida que os sistemas crescem.

A terminologia de IA pode ser confusa. Confira nosso Glossário de IA para aproveitar melhor as ferramentas de IA.

A participação humana na revisão de código com IA

Nenhuma ferramenta automatizada de análise de código é perfeita. Somos os únicos no setor que fazem revisões de código com IA com participação humana no processo. Como o nome sugere, essa abordagem híbrida significa que a IA faz a maior parte da revisão, enquanto uma pessoa intervém para revisar, anotar e decidir se a qualidade das regras obtidas é suficiente para publicação. 

Falsos positivos e falsos negativos 

Os falsos positivos ocorrem quando o algoritmo de IA indica um erro ou uma anomalia em um trecho de código, mesmo quando não há nenhum problema. Isso costuma desperdiçar tempo e recursos na investigação de algo que não existe. 

Os falsos negativos ocorrem quando o algoritmo de IA não identifica problemas no código. Essa falha em detectar defeitos deixa o software vulnerável a problemas de desempenho e falhas de segurança que podem custar caro, tanto em tempo quanto em dinheiro.

As revisões de código com IA podem gerar falsos positivos e falsos negativos (não se deixe impressionar por uma ferramenta de segurança que apresenta uma longa lista de problemas sinalizados: quantidade não significa necessariamente qualidade). Por isso, uma pessoa deve revisar os resultados e reduzir a possibilidade desses erros. A abordagem com participação humana combina a velocidade e a eficiência da IA com o julgamento e a experiência das pessoas, criando um processo de revisão de código mais preciso e eficaz.

Proteja seu código com a Snyk e tenha uma experiência pensada para desenvolvedores 

Muitas ferramentas SAST tradicionais disponíveis no mercado são limitadas por análises demoradas e baixa precisão, o que gera muitos falsos positivos e abala a confiança dos desenvolvedores na tecnologia. O Snyk Code é diferente. É uma solução SAST eficiente e prática, que oferece análises de segurança em tempo real, com o contexto completo da aplicação, em segundos. Sua análise semântica com IA identifica e ajuda a corrigir vulnerabilidades reais e relevantes com mais rapidez e de forma proativa.

O Snyk Code usa IA para ajudar as equipes de segurança a gerenciar riscos e aprimorar a experiência dos desenvolvedores, contribuindo para equipes mais eficientes e produtos mais seguros.