Vérificateur de code Python

Un vérificateur de code Python 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 internationale, 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 Python basés sur l’IA permet aux développeurs de corriger les problèmes précocement, 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 Python dans votre pipeline d’intégration et de livraison continues (CI/CD) est une bonne pratique largement acceptée. L’intégration d’une analyse statique dans l’IDE informe les développeurs des vulnérabilités Python le plus tôt possible pour éliminer le risque à la source.

Une erreur de syntaxe Python est un problème survenant lors de l’interprétation du code, au moment de son exécution. Les erreurs de syntaxe peuvent être classées en trois grandes catégories et sont presque toujours fatales, car elles signifient que l’interpréteur Python ne comprend pas la ligne concernée. A contrario, les erreurs de logique correspondent à du code valide, mais qui induit un comportement de l’application qui n’est pas celui prévu par le développeur. Enfin, les exceptions se produisent lorsque l’analyseur Python comprend une ligne de code, mais que l’interpréteur est incapable de l’exécuter.

De nombreuses erreurs de syntaxe et de logique étant possibles, il est important de savoir résoudre les plus fréquentes qu’un débogueur ou un vérificateur de code risque de signaler. Les erreurs de logique ne sont pas reconnues par l’interpréteur Python, mais elles empêchent pourtant l’application de fonctionner comme le souhaite le développeur. Voici quelques conseils destinés à éviter des problèmes de logique fréquents lors de l’écriture de code Python :

• Pensez à appeler une fonction pour démarrer l’exécution du programme.

• Assurez-vous de l’absence de boucles sans fin qui piègent le programme dans un bloc de code qui se répète.

• Utilisez des déclarations print pour comprendre le déroulement de l’exécution et vous assurer qu’il est correct.

• Évitez les expressions complexes qui rendent le code plus difficile à lire et à déboguer.

L’intégration d’un vérificateur de code Python dans le workflow de développement existant 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 Python 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 Python, 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 Python.

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

Le vérificateur de code Python 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 Python 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.

Un code Python 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 non seulement 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 au moment où il est nécessaire. Le blocage d’un système par la surcharge de ses composants le rend inutile et non sécurisé.

La qualité du code Python 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 en matière de codage. Voici cinq indicateurs fréquemment utilisés pour évaluer la qualité du code Python.

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

5. Fiable 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 Python. 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.

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