Небольшой тул-эксперимент недельной давности — VulnCov. Его цель — приоритизировать файндинги Semgrep, исключая уязвимости, найденные в "мертвом коде". Для этого тул берет файндинги из Semgrep и объединяет их с результатами работы юнит-тестов Pytest.
Чтобы лучше разобраться, проще всего рассмотреть демонстрационный пример, где есть несколько уязвимостей внутри недостижимого участка кода:
- Закомментированный роутер
#@app.route- Невыполнимое условие
if 1 == 2По результатам сканирования Semgrep, по очевидным причинам, выдаст все уязвимости, включая те, что находятся в недостижимом коде. В проекте также есть тесты, которые по итогам выполнения формируют файл coverage.json. Файл coverage из отчета юнит-тестов содержит информацию о том, какие строки кода были выполнены в процессе тестирования, а также предоставляет сводную статистику о покрытии кода тестами. Этот файл помогает разработчикам понять, какие части кода проверены тестами, а какие — нет, что создает идеальную базу для приоритизации результатов Semgrep. В результате VulnCov сравнивает два файла и выдает JSON с наиболее релевантными файндингами.
А еще проект имеет поддержку приватной LLM ollama (хотя где-то без подключения OpenAI) для генерации баг-фиксов.
В репозитории всего 21 ⭐️, но в домене корреляции результатов, даже в эпоху искусственного интеллекта, вряд ли стоит ожидать величайших прорывов. Сразу вспоминаются решения класса IAST и сопутствующие рассуждения о корреляции SAST и DAST из далекого 2020 года. Как мы можем видеть, гораздо быстрее и эффективнее развиваются практики reachability analysis и автоматического триажа с помощью AI.
#sast #ai