コードチェッカー

コードチェッカーは、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ソフトウェアです。特に、オンラインコードチェッカーでは静的解析を行ってコードの品質やセキュリティの問題を調べます。ほとんどのコードチェッカーは、コードの特定の行にフラグが付いた理由について詳細な情報を提供し、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にしています。これらのコードレベルのチェックでは、多くの場合、ソースコードの構文、スタイル、ドキュメントの完全性が測定されます。

AI 搭載型コードチェッカーを使用すると、セキュアソフトウェア開発ライフサイクル (SSDLC)の早い段階で、複雑なコード問題を検出し、修正できます。数十万件のオープンソースプロジェクトで学習した AI アルゴリズムがシンボリック AI ルールにより潜在的な問題を把握し、改善策を導き出します。AI エンジンでは、グローバルなオープンソース開発コミュニティから得られた知識を活用することで、ピアコードレビューやペアプログラミングでは見落とされがちな品質やセキュリティの問題を検出できる場合があります。つまり、AI 搭載型コードチェッカーの効率的な支援により、開発者は非常に早い段階で問題を修正できるということです。これにより、問題が本番環境に到達してエンドユーザーに潜在的な影響を及ぼす前に修正できます。

DevSecOps の重要な要素はシフトレフト、つまり検出した脆弱性を修正する作業を開発プロセスの前工程 (フローの左側) に寄せることです。コードチェッカーを既存の継続的インテグレーションと継続的デリバリー (CI/CD) パイプラインに導入することは、ベストプラクティスの 1 つとして広く受け入れられています。静的解析を IDE に組み込むことで、開発者は可能な限り早い段階でコードのセキュリティ上の脆弱性について通知を受けることができます。これにより、ソースコードの段階でコードの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のワークフローに組み込むことで、コードの問題を早期に修正し、同時に開発者はベストプラクティスを学ぶことができます。これにより、開発者が記述するコードの品質とセキュリティに大きなインパクトをもたらすことができます。また、メンテナンス性の高いコードは、バグや技術的負債が少なくなるため、顧客体験の向上にもつながります。

コードチェッカーで静的アプリケーションセキュリティテスト (SAST) を行う場合、開発者のワークフローに統合され、スキャン結果の誤検出を最小限に抑えることができる開発者ファーストのツールを選択することが重要です。また、SAST ツールは、ソースコードをスキャンするための包括的なアプローチにより、linter と組み合わせてコードの構文やスタイルをチェックすることも必要です。

最も一般的なタイプの SAST セキュリティ分析は以下のように行われます。

設定:
アプリケーション構成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従っていることを確認します。

セマンティック:
コードのコンテキストを調べて開発者の意図を推定し、コードの構文が異なるかどうかをチェックします。

データフロー:
セキュアでないソースからのデータフローを追跡し、アプリケーションで使用する前にデータがクレンジングされていることを確認します。

構造:
言語固有のベストプラクティスと暗号化技術の実装に矛盾がないかどうか判断します。

また、コードチェッカーでは包括的な脆弱性データベースを活用して、コードレベルのセキュリティ問題やオープンソースの依存関係によってもたらされる既知の脆弱性を特定することもできます。脆弱性データベースを使用することで、最新のセキュリティエクスプロイトが発見されたときに開発者は常に最新の状態を把握できます。現在のサイバー脅威の状況を調査するために際限なく時間を費やす必要はありません。このようなデータ主導型のセキュリティは、脅威インテリジェンスと連携することで、組織全体のセキュリティ体制を改善できます。

最後に、コードセキュリティ問題を検出しても、まだ工程の半分に過ぎません。効果的なコードチェッカーソリューションは、欠陥を特定するだけでなく、開発者が修正作業を行うために必要な情報も提供します。これには、問題の正確な原因と、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対する既知の公開されている修正が含まれている必要があります。

コードのセキュリティは、CIA の三要素 (機密性、完全性、可用性) で説明されます。セキュアなシステムのモデルとして、また潜在的な脆弱性や修正を特定するために CIA の三要素はよく使用されます。現在、アプリケーションは 80～90% がオープンソースの依存関係で構成されています。ただし、重要なのは残りの 10 ～ 20% で、このコードが開発した知的財産となりますが、コードのセキュリティの確保に役立つオープンソースコミュニティは存在していません。Snyk オープンソースなどのスキャナーを使用して、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作業を引き受けることがベストプラクティスです。同時に、開発したコードについても Snyk Code を使用してコードをスキャンして修正しておきます。

機密性
セキュアなソフトウェアシステムにより、情報を受信する権限のない相手に情報が開示されないようにできます。これには、悪意のある外部のアクターだけでなく、権限のない内部の関係者も含まれます。

完全性
セキュアなソフトウェアシステムにより、データやプロセスに、改ざん、破壊、変更が行われないようにできます。すべてのサブトランザクションが成功し、保存されたデータが互いに矛盾しない場合、トランザクションは成功します。

可用性
セキュアなシステムは、適切なタイミングで使用できる状態であることも必要です。システムの一部が過負荷になりブロックされてしまうと、システムが機能しなくなり、セキュリティが低下します。

コード品質とは主観的な用語であり、開発チームごとにその定義は異なります。一般的に、コードの品質は、一般的に受け入れられているコーディング基準とベストプラクティスにどれだけ厳密に従っているかに関連しています。ここでは、開発者によりコードをチェックする方法について尋ねられた場合に考慮すべき、コードの品質に関してよく使用される 5 つの指標をご紹介します。

1. 再利用性

再利用性の高いコードを記述することが最善です。たとえば、オブジェクト指向プログラミングでは、クラスやメソッドを整理してモジュール化することが重要です。これにより、コードをデバッグしやすくなり、プロジェクト間で拡張しやすくなります。カプセル化によって特定の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で、セキュリティを向上させることもできます。

2. 保守性。

ソースコードは、再利用できると同時に、メンテナンスできることも重要です。コードベースが拡大するにつれて、複雑さや技術的負債が増えることがあります。それにより、バグの特定が難しくなり、長期的に開発が遅れることがあります。開発者は自動化コード分析およびピアレビューにより、保守性の高いコードのみを本番環境にプッシュできます。

3. テスト容易性。

高品質なコードでは、テストの実施がサポートされます。開発者は、テストを自動化しやすくするために、モジュール化されたコードを記述するだけでなく、明確で最新のドキュメントの作成に取り組む必要があります。これにより、テストエンジニアにとってコードスニペットの目的が理解しやすくなります。

4. 一貫性。

コードには、どのような開発環境、ステージング環境、本番環境でも互換性を損なわずに実行できる、高い移植性が必要です。Docker やその他のコンテナ化プラットフォームを使用すると、さまざまなデプロイメント環境の間でコードと依存関係の一貫性を確保できます。

5. 信頼性。

ソフトウェアは最初から信頼性を重視して設計します。つまり、開発者はコードをプッシュする際に、技術的負債の発生を未然に防ぐ必要があります。防げなければ、ソフトウェアの信頼性が時間とともに損なわれ、可用性、耐障害性、データの完全性、障害からの回復能力などが低下するおそれがあります。信頼性の欠如は、アプリケーションのセキュリティ体制にも悪影響を及ぼします。

IDE でセマンティックチェックを行い、コードを保護しましょう。
開発時にコードのセキュリティを確保できます。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、修正アドバイスを提供できます。