AI 搭載型コードチェッカー

• 品質とセキュリティ: バグ、論理エラー、脆弱性などを早期に検知します。

• デベロッパーフレンドリー: IDE、GitHub、CLI 内で、インラインフィードバックや実用的な修正案を取得できます。

• AI 活用による正確性: 誤検出を防ぎながらスマートに検知します。

• CI/CD 統合を手軽に実現: GitHub Actions、CLI ワークフロー、ビルドのゲーティング、しきい値コントロール。

ワークフローと調和する最新の AI 搭載型ツールで、コード品質とセキュリティを高めましょう。

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。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セキュリティの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られ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。

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。

構造的な分析:
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。

コードチェッカーはリアルタイムで自動的にソースをスキャンし、構文、論理、セキュリティなどの欠陥を開発の早期段階で検知することにより、コード品質を高めます。また、実用的で開発者フレンドリーな修正案を、IDE やワークフロー内で直接提示するとともに、プルリクエストや CI パイプラインといった既存のプロセスと統合することにより、プロダクション段階の前にバグや脆弱性を検知する「シフトレフト」を促進します。さらに AI を活用したインサイトを提供する Snyk Code Checker は、誤検出を最少化し、文脈に沿った推奨事項を提案することにより、快適なコーディング作業を継続的に支援します。

これらは相互に補完し合うツールですが、役割は明確に異なります。

• Formatter: スペース、インデント、改行などのスタイル統一を目的として、振る舞いを変更することなくコードを自動的に整形します。

• Linter: より詳細な静的解析を実行し、スタイルの不統一、プログラミングエラーのほか、未宣言の変数や「コードの臭い」といった、疑わしい要素を検出します。単に構文をチェックするだけでなく、文脈まで理解する高度な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兼ね備え、より幅広い役割を担うことができます。また AI を活用して、実際のバグや脆弱性のほか、攻撃対象となり得る箇所を正確に特定し、明確な対策ガイダンスを提示します。

はい、できます。Snyk では、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むさまざまな GitHub Action に対応しており、Node.js、Python、Java、Ruby、Docker、IaC のいずれを使用していても、以下のことが可能です。

• プッシュ時に Snyk test を実行し、問題を早期に検知する。

• Snyk Monitor を使用し、新しい脆弱性の発生に応じて継続的にアラートを受け取る。

• GitHub Code Scanning との統合により、結果を Security タブ内で直接確認できる。

• 深刻度のしきい値に基づき、ビルドを失敗させるか、プルリクエストを制限することができる。

こうしたアプローチにより、問題を常に自動的に検知することができます。

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、API の誤用といった脆弱性を、コードが本番環境に到達する前に検知できるよう設計されています。また、膨大なデータフローケースでトレーニングされた AI エンジンを活用して、問題を正確に検知し、IDE や PR 内で直接、開発者フレンドリーな対策の手順を提示します。これにより、単にバグを検知するだけでなく、開発ワークフロー内に統合されたセキュリティシステムとしての役割も果たします。

はい。Snyk Code Checker と そのAI エンジンは、オープンソースのナレッジから情報を収集するとともに、セキュリティ専門家によるチェックを受けています。そのため、手作業のコードレビューでは見落としがちな複雑なバグや、セキュリティの問題も逃さず検知します。ほぼリアルタイムのスキャンと自動化された対策の提案により、開発時間が短縮し、コードの安全性も向上します。このヒューマンインザループ型の AI アプローチにより、開発者は単に問題を検知するだけでなく、文脈に沿った有益な修正を、これまでにないスピードで実行できるようになります。

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て、コードレベルのセキュリティの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できるものである必要があります。脆弱性データベースを使用すると、開発者は最新のセキュリティエクスプロイトが発見されるたびに、常にその情報を把握することが可能です。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。

コードセキュリティの取り組みの初期段階でも、経験豊富な場合でも、常に実装することをお勧めするベストプラクティスがいくつかあります。

• SDLC の早期にスキャンを開始して、ベースラインを確立する。

• SDLC のさまざまな段階を通してコードを頻繁にスキャンし、新たな、または発展中のセキュリティ問題を検出する。

• ファーストパーティコードに加えて、サードパーティの依存関係、コンテナ、および IaC の設定を必ずスキャンする。

コードセキュリティは、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 Open Source 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。

IDE 内でスキャンを実行し、コードのセキュリティを確保する。
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。

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。

次の手順で、すべてのビルドにコーディング基準を埋め込むことができます。

1. Snyk Code Checker を CI/CD のステージとして追加する (CLI または GitHub Action 経由）。

2. 深刻度のしきい値を設定し、重大な、またはリスクの高い問題が検知された場合に、ビルドを拒否するか、フラグを立てるかを決める。

3. 検出した問題のフィルタリングとトリアージを設定する (深刻度、言語、対策の準備に応じたグループ分け)。

4. インラインでの修正案または詳細なガイダンスを提供し、開発者がすぐに問題を解決できるようにする。

5. 問題の記録と監視によって、コードの健全性と改善を継続的に追跡する。

Snyk Code Checker によって、すべてのプルリクエスト、すべてのリポジトリが自動的にスキャンされるとともに、セキュアでないコードが検知された場合、ビルドは停止またはマーキングされます。これにより、セキュリティと品質の確保がパイプラインの一部として組み込まれます。