Системы анализа кода

7







МИНОБРНАУКИ РОССИИ

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение

 высшего образования

«Московский технологический университет»

МИРЭА 

Институт инновационных технологий и государственного управления (ИНТЕГУ)

Кафедра информационных технологий в государственном управлении (ИТГУ)







ОТЧЕТ ПО УЧЕБНОЙ ПРАКТИКЕ



Тема практики «Системы анализа кода»





приказ университета о направлении на практику от «___» _______________ 2016 г. № ______







Студент группы ГИБО-3-14





Кулакова А.А



Руководитель практики

Старший преподаватель



Жигалов О.С





«Отчет представлен к рассмотрению»

«__»__________2016 г.











«Отчет утвержден. Допущен к защите»

«__»__________2016 г.



 

















Москва 2016







Содержание

	Введение	3

	Статический анализ кода	3

	Средства статического анализа кода	5

	Примеры ошибок статического анализа кода	12

	Динамический анализ кода	13

	Средства динамического анализа кода	15

	Сравнение статического и динамического анализа кода	17

	Заключение	20

	Список использованной литературы	21













































































Введение



При статическом анализе (static analysis) можно обнаружить много разнообразных дефектов и слабых мест исходного кода даже до того, как код будет готов для запуска. С другой стороны, динамический анализ (runtime analysis), или анализ во время выполнения, происходит на работающем программном обеспечении и обнаруживает проблемы по мере их возникновения, обычно используя сложные инструментальные средства. Кто-то может возразить, что одна форма анализа предваряет другую, но разработчики могут комбинировать оба способа для ускорения процессов разработки и тестирования, а также для повышения качества выдаваемого продукта.

Статический анализ кода

	Статический анализ кода - это процесс выявления ошибок и недочетов в исходном коде программ. Статический анализ можно рассматривать как автоматизированный процесс обзора кода. 

Обзор кода (code review) – один из самых старых и надежных методов выявления дефектов. Он заключается в совместном внимательном чтении исходного кода и высказывании рекомендаций по его улучшению. В процессе чтения кода выявляются ошибки или участи кода, которые могут стать ошибочными в будущем. Также считается, что автор кода во время обзора не должен давать объяснений, как работает та или иная часть программы. Алгоритм работы должен быть понятен непосредственно из текста программы и комментариев. Если это условие не выполняется, то код должен быть доработан.

Единственный существенный недостаток методологии совместного обзора кода, это крайне высокая цена. Необходимо регулярно собирать нескольких программистов для обзора нового кода или повторного обзора кода после внесения рекомендаций. При этом программисты должны регулярно делать перерывы для отдыха. Если пытаться просматривать сразу большие фрагменты кода, то внимание быстро притупляется и польза от обзора кода быстро сходит на нет.

Компромиссным решением являются инструменты статического анализа кода. Они без устали обрабатывают исходные тексты программ и выдают программисту рекомендации обратить повышенное внимание на определенные участки кода. Конечно, программа не заменит полноценного обзора кода, выполняемого коллективом программистов. Однако соотношение польза/цена делает использование статического анализа весьма полезной практикой, применяемой многими компаниями.

Задачи, решаемые программами статического анализа кода можно разделить на 3 категории:

Выявление ошибок в программах.

Рекомендации по оформлению кода. Некоторые статические анализаторы позволяют проверять, соответствует ли исходный код, принятому в компании стандарту оформления кода. Имеется в виду контроль количества отступов в различных конструкциях, использование пробелов/символов табуляции и так далее.

Подсчет метрик. Метрика программного обеспечения - это мера, позволяющая получить численное значение некоторого свойства программного обеспечения или его спецификаций. Существует большое количество разнообразных метрик, которые можно подсчитать, используя те ли иные инструменты.

Есть и другие способы использования инструментов статического анализа кода. Например, статический анализ можно использовать как метод контроля и обучения новых сотрудников, еще недостаточно знакомых с правилами программирования в компании. 

Программное обеспечение часто содержит разнообразные уязвимости из-за ошибок в коде программ. Ошибки, допущенные при разработке программ, в некоторых ситуациях приводят к сбою программы, а, следовательно, нарушается нормальная работа программы: при этом часто возникает изменение и порча данных, останов программы или даже системы. Большинство уязвимостей связано с неправильной обработкой данных, получаемых извне, или недостаточно строгой их проверкой.

Для выявления уязвимостей используют различные инструментальные средства, например, статические анализаторы исходного кода программы.

Средства статического анализа кода

Для обнаружения уязвимостей защиты в программах применяют следующие инструментальные средства:

Динамические отладчики. Инструменты, которые позволяют производить отладку программы в процессе её исполнения.

Статические анализаторы (статические отладчики). Инструменты, которые используют информацию, накопленную в ходе статического анализа программы.

Статические анализаторы указывают на те места в программе, в которых возможно находится ошибка. Эти подозрительные фрагменты кода могут, как содержать ошибку, так и оказаться совершенно безопасными.

Рассмотрим некоторые статические анализаторы: 

1. BOON. Инструмент BOON, который на основе глубокого семантического анализа автоматизирует процесс сканирования исходных текстов на Си в поисках уязвимых мест, способных приводить к переполнению буфера. Он выявляет возможные дефекты, предполагая, что некоторые значения являются частью неявного типа с конкретным размером буфера.

2. CQual - Инструмент анализа для обнаружения ошибок в Си-программах. Программа расширяет язык Си дополнительными определяемыми пользователем спецификаторами типа. Программист комментирует свою программу с соответствующими спецификаторами, и cqual проверяет ошибки. Неправильные аннотации указывают на потенциальные ошибки. Сqual может использоваться, чтобы обнаружить потенциальную уязвимость форматной строки.

3. MOPS (MOdel checking Programs for Security) - инструмент для поиска уязвимостей в защите в программах на Си. Его назначение: динамическая корректировка, обеспечивающая соответствие программы на Си статической модели. MOPS использует модель аудита программного обеспечения, которая призвана помочь выяснить, соответствует ли программа набору правил, определенному для создания безопасных программ.

4. ITS4, RATS, PScan, Flawfinder

Для поиска ошибок переполнения буфера и ошибок форматных строк используют следующие статические анализаторы:

ITS4. Простой инструмент, который статически просматривает исходный Си/Си++-код для обнаружения потенциальных уязвимостей защиты. Он отмечает вызовы потенциально опасных функций, таких, например, как strcpy/memcpy, и выполняет поверхностный семантический анализ, пытаясь оценить, насколько опасен такой код, а так же дает советы по его улучшению.

RATS. Утилита RATS (Rough Auditing Tool for Security) обрабатывает код, написанный на Си/Си++, а также может обработать еще и скрипты на Perl, PHP и Python. RATS просматривает исходный текст, находя потенциально опасные обращения к функциям. Цель этого инструмента - не окончательно найти ошибки, а обеспечить обоснованные выводы, опираясь на которые специалист сможет вручную выполнять проверку кода. RATS использует сочетание проверок надежности защиты от семантических проверок в ITS4 до глубокого семантического анализа в поисках дефектов, способных привести к переполнению буфера, полученных из MOPS.

PScan. Сканирует исходные тексты на Си в поисках потенциально некорректного использования функций, аналогичных printf, и выявляет уязвимые места в строках формата.

Flawfinder. Как и RATS, это статический сканер исходных текстов программ, написанных на Си/Си++. Выполняет поиск функций, которые чаще всего используются некорректно, присваивает им коэффициенты риска (опираясь на такую информацию, как передаваемые параметры) и составляет список потенциально уязвимых мест, упорядочивая их по степени риска.

Все эти инструменты схожи и используют только лексический и простейший синтаксический анализ. Поэтому результаты, выданные этими программами, могут содержать до 100% ложных сообщений.

5. Bunch - средство анализа и визуализации программ на Си, которое строит граф зависимостей, помогающий аудитору разобраться в модульной структуре программы.

6. UNO - простой анализатор исходного кода. Он был разработан для нахождения таких ошибок, как неинициализированные переменные, нулевые указатели и выход за пределы массива. UNO позволяет выполнять несложный анализ потока управления и потоков данных, осуществлять как внутри- так и межпроцедурный анализ, специфицировать свойства пользователя. Но данный инструмент не доработан для анализа реальных приложений, не поддерживает многие стандартные библиотеки и на данном этапе разработки не позволяет анализировать сколь-нибудь серьёзные программы.

7. FlexeLint (PC-Lint) - этот анализатор предназначен для анализа исходного кода с целью выявления ошибок различного типа. Программа производит семантический анализ исходного кода, анализ потоков данных и управления.

В конце работы выдаются сообщения нескольких основных типов:

Возможен нулевой указатель;

Проблемы с выделением памяти (например, нет free() после malloc());

Проблемный поток управления (например, недостижимый код);

Возможно переполнение буфера, арифметическое переполнение;

Предупреждения о плохом и потенциально опасном стиле кода.

8. Viva64. Инструмент Viva64, который помогает специалисту отслеживать в исходном коде Си/Си++-программ потенциально опасные фрагменты, связанные с переходом от 32-битных систем к 64-битным. Viva64 встраивается в среду Microsoft Visual Studio 2005/2008, что способствует удобной работе с этим инструментом. Анализатор помогает писать корректный и оптимизированный код для 64-битных систем.

9. Parasoft C++ Test - специализированный инструмент для Windows, позволяющий автоматизировать анализ качества кода Си++. Пакет C++Test анализирует проект и генерирует код, предназначенный для проверки содержащихся в проекте компонентов. Пакет C++Test делает очень важную работу по анализу классов C++. После того как проект загружен, необходимо настроить методы тестирования. Программное обеспечение изучает каждый аргумент метода и возвращает типы соответствующих значений. Для данных простых типов подставляются значения аргументов по умолчанию; можно определить тестовые данные для определенных пользователем типов и классов. Можно переопределить аргументы C++Test, используемые по умолчанию, и выдать значения, полученные в результате тестирования. Особого внимания заслуживает способность C++Test тестировать незавершенный код. Программное обеспечение генерирует код-заглушку для любого метода и функции, которые еще не существуют. Поддерживается имитация внешних устройств и входных данных, задаваемых пользователем. И та и другая функции допускают возможность повторного тестирования. После определения тестовых параметров для всех методов пакет C++Test готов к запуску исполняемого кода. Пакет генерирует тестовый код, вызывая для его подготовки компилятор Visual C++. Возможно формирование тестов на уровне метода, класса, файла и проекта.

10. Coverity. Инструменты Coverity используются для выявления и исправления дефектов безопасности и качества в приложениях критического назначения. Технология компании Coverity устраняет барьеры в написании и внедрении сложного ПО посредством автоматизации поиска и устранения критических программных ошибок и недостатков безопасности во время процесса разработки. Инструмент компании Coverity способен с минимальной положительной погрешностью обрабатывать десятки миллионов строк кода, обеспечивая 100-процентное покрытие трассы.

11. KlocWork K7. Продукты компании Klocwork предназначены для автоматизированного статического анализа кода, выявления и предотвращения дефектов программного обеспечения и проблем безопасности. Инструменты этой компании служат для выявления коренных причин недостатков качества и безопасности программного обеспечения, для отслеживания и предотвращения этих недостатков на протяжении всего процесса разработки.

12. Frama-C - открытый, интегрированный набор инструментов для анализа исходного кода на языке Си. Набор включает ACSL (ANSI/ISO C Specification Language) - специальный язык, позволяющий подробно описывать спецификации функций Си, например, указать диапазон допустимых входных значений функции и диапазон нормальных выходных значений.

Этот инструментарий помогает производить такие действия:

Осуществлять формальную проверку кода;

Искать потенциальные ошибки исполнения;

Произвести аудит или рецензирование кода;

Проводить реверс-инжиниринг кода для улучшения понимания структуры;

Генерировать формальную документацию.

13. CodeSurfer - инструмент анализа программ, который не предназначается непосредственно для поиска ошибок уязвимости защиты. Его основными достоинствами являются:

Анализ указателей;

Различные анализы потока данных (использование и определение переменных, зависимость данных, построение графа вызовов);

Скриптовый язык.

CodeSurfer может быть использован для поиска ошибок в исходном коде, для улучшения понимания исходного кода, и для реинженерии программ. В рамках среды CodeSurfer велась разработка прототипа инструментального средства для обнаружения уязвимостей защиты, однако разработанное инструментальное средство используется только внутри организации разработчиков.

14. FxCop предоставляет средства автоматической проверки .NET-сборок на предмет соответствия правилам Microsoft .NET Framework Design Guidelines. Откомпилированный код проверяется с помощью механизмов рефлексии, парсинга MSIL и анализа графа вызовов. В результате FxCop способен обнаружить более 200 недочетов (или ошибок) в следующих областях:

Архитектура библиотеки;

Локализация;

Правила именования;

Производительность;

Безопасность.

FxCop предусматривает возможность создания собственных правил с помощью специального SDK. FxCop может работать как в графическом интерфейсе, так и в командной строке.

15. JavaChecker - это статический анализатор Java програм, основанный на технологии TermWare.

Это средство позволяет выявлять дефекты кода, такие как:

небрежная обработка исключений (пустые catch-блоки, генерирование исключений общего вида и.т.п.);

сокрытие имен (например, когда имя члена класса совпадает с именем формального параметра метода);

нарушения стиля (вы можете задавать стиль программирования с помощью набора регулярных выражений);

нарушения стандартных контрактов использования (например, когда переопределен метод equals, но не hashCode);

нарушения синхронизации (например, когда доступ к синхронизированной переменной находится вне synchronized блока).

Набором проверок можно управлять, используя управляющие комментарии.

Вызов JavaChecker можно осуществлять из ANT скрипта.

16. Simian - анализатор подобия, который ищет повторяющийся синтаксис в нескольких файлах одновременно. Программа понимает синтаксис различных языков программирования, включая C#, T-SQL, JavaScript и Visual BasicR, а также может искать повторяющиеся фрагменты в текстовых файлах. Множество возможностей настройки позволяет точно настраивать правила поиска дублирующегося кода. Например, параметр порога (threshold) определяет, какое количество повторяющихся строк кода считать дубликатом.

Это небольшой инструмент, разработанный для эффективного поиска повторений кода. У него отсутствует графический интерфейс, но его можно запустить из командной строки или обратиться к нему программно. Результаты выводятся в текстовом виде и могут быть представлены в одном из встроенных форматов (например, XML). Хотя скудный интерфейс и ограниченные возможности вывода результатов Simian требуют некоторого обучения, он помогает сохранить целостность и эффективность продукта. Simian подходит для поиска повторяющегося кода как в больших, так и в маленьких проектах.

Повторяющийся код снижает поддерживаемость и обновляемость проекта. Можно использовать Simian для быстрого поиска дублирующихся фрагментов кода во многих файлах одновременно. Поскольку Simian может быть запущен из командной строки, его можно включить в процесс сборки, чтобы получить предупреждения или остановить процесс в случае повторений кода.

Примеры ошибок статического анализа кода

Ошибки, обнаруживаемые статическими анализаторами весьма разнообразны. Некоторые типы ошибок, обнаруживаемые статическими анализаторами:

Неопределённое поведение - неинициализированные переменные, обращение к NULL-указателям. О простейших случаях сигнализируют и компиляторы.

Нарушение алгоритма пользования библиотекой. Например, если файловая переменная теряется раньше, чем файл закрывается, анализатор может сообщить об ошибке.

Типичные сценарии, приводящие к недокументированному поведению. Стандартная библиотека языка Си известна большим количеством неудачных технических решений. Некоторые функции в принципе небезопасны, а strcpy и sprintf безопасны лишь при определённых условиях.

Переполнение буфера. Когда компьютерная программа записывает данные за пределами выделенного в памяти буфера. 

Типичные сценарии, мешающие кроссплатформенности.

Ошибки в повторяющемся коде. Многие программы исполняют несколько раз одно и то же с разными аргументами. Обычно повторяющиеся фрагменты не пишут с нуля, а размножают и исправляют.

Ошибки форматных строк. Ошибки в функциях наподобие printf могут быть ошибки с несоответствием форматной строки реальному типу параметров.

Неизменный параметр, передаваемый в функцию - признак изменившихся требований к программе. Когда-то параметр был задействован, но сейчас он уже не нужен. В таком случае программист может вообще избавиться от этого параметра и от связанной с ним логики.

Прочие ошибки. Многие функции из стандартных библиотек не имеют побочного эффекта, и вызов их как процедур не имеет смысла.

Динамический анализ кода

Динамический анализ кода - это способ анализа программы непосредственно при ее выполнении. Процесс динамического анализа можно разбить на несколько этапов - подготовка исходных данных, проведение тестового запуска программы и сбор необходимых параметров, анализ полученных данных.

 При тестовом запуске исполнение программы может выполняться как на реальном, так и на виртуальном процессоре. Для этого из исходного кода в обязательном порядке должен быть получен исполняемый файл, то есть нельзя таким способом проанализировать код, содержащий ошибки компиляции или сборки.

Динамический анализ выполняется с помощью набора данных, которые подаются на вход исследуемой программе. Поэтому эффективность анализа напрямую зависит от качества и количества входных данных для тестирования. Именно от них зависит полнота покрытия кода, которая будет получена по результатам тестирования.

С помощью динамического тестирования могут быть получены следующие метрики:

используемые ресурсы - время выполнения программы в целом или ее отдельных модулей, количество внешних запросов (например, к базе данных), количество используемой оперативной памяти и других ресурсов;

цикломатическая сложность, степень покрытия кода тестами и другие метрики программы;

программные ошибки - деление на ноль, разыменование нулевого указателя, утечки памяти, "состояние гонки";

наличие в программе уязвимостей.

Динамическое тестирование наиболее важно в тех областях, где главным критерием является надежность программы, время отклика или потребляемые ресурсы. Это может быть, например, система реального времени, управляющая ответственным участком производства, или сервер базы данных. В таких областях любая допущенная ошибка может оказаться критической.

Тестирование может производиться по принципу белого или чёрного ящика. Их отличие только в том, что "белый ящик" — имеются данные о программном коде, а "черный ящик" - нет. Так же есть так называемый метод "серого ящика", когда известна структура программы, но в самом тестировании эти данные не используются.

Также при динамическом тестировании требуется позаботиться о минимальном воздействии инструментирования на исполнение тестируемой программы (временные характеристики, потребляемые ресурсы или программные ошибки).

Динамическое тестирование позволяет убедиться, что продукт работает хорошо или выявляет ошибки, показывая, что программа не работает. Вторая цель тестирования является более продуктивной с точки зрения улучшения качества, так как не позволяет игнорировать недостатки программы. Однако если в ходе тестирования не было выявлено дефектов, то это не значит, что их нет совсем. Даже 100% покрытие кода тестами не означает, что в программе нет ошибок, поскольку динамическое тестирование не может выявить логических ошибок. Так же немаловажным аспектом является то, насколько сами утилиты для тестирования не содержат ошибок.

Отдельной задачей, для которой могут использоваться сторонние утилиты - создание входных тестовых данных. Ряд утилит использует такую методику - помечает исходные данные и отслеживает их продвижение при выполнении программы. На следующей итерации запуска тестов утилитой будут сгенерирован новый набор входных параметров и так далее, до достижения требуемого результата.

Средства динамического анализа кода

Большая часть программ анализа производительности использует методы динамического анализа программ. Для динамического анализ кода используются специальные утилиты, предназначенные для запуска программы, сбора и анализа полученных данных:

Valgrind, выполняет программу на виртуальном процессоре, может обнаруживать ошибки памяти (например, связанные с неверным использованием функций malloc и free), ситуации гонки потоков (race conditions) в многопоточных программах.

Pin

DynamoRIO

Dmalloc, библиотека для проверки выделения и освобождения памяти, а также утечек памяти, повторного освобождения и т. п. Программа должна быть перекомпилирована, кроме того все во файлы необходимо подключить заголовочный файл языка Си dmalloc.h для получения более точных отчетов.

jTracert, Java агент (загружаемый с помощью аргумента -javaagent:), который инструментирует код существующих приложений, работающих в виртуальной машине JVM, и автоматически строит диаграммы последовательности (sequence diagrams).

Daikon — реализация динамического детектора инвариантов. Проводится поиск значений, вычисляемых программой и поиск свойств, которые были верны при запуске, и, наиболее вероятно, будут верны при всех запусках.

DynInst — библиотека, модифицирующая код во время исполнения. Полезна при разработке программ динамического анализа, помогает добавлять в тестируемое ПО отладочные точки (probes). В основном, Dyninst, не требует перекомпиляции программ, однако, non-stripped executables и исполняемые файлы с отладочной информацией проще поддаются инструментированию.

Holodeck от компании Security innovation is a fault simulation tool for dynamic analysis and fragility/security testing of Windows programs.

IBM Rational Purify: в основном детектирует ошибки при работе с памятью (выход за переделы массивов, утечки памяти).

BoundsChecker: возможности, схожие с IBM Purify.

VB Watch добавляет код динамического анализа в программы на языке Visual Basic для мониторинга их производительности, стека вызовов, трассы исполнения, instantiated objects, variables и покрытия кода.

Insure++ — анализатор памяти и детектор ошибок. Компонент Inuse позволяет увидеть графически историю выделения памяти, анализировать использование кучи, искать утечки памяти и т. п.

Intel Thread Checker — анализатор ошибок в многопоточных приложениях. Обнаруживает ошибки конкурентного доступа к данным и ситуации взаимоблокировок. Работает с приложениями для ОС Windows и Linux.

CHESS — инструмент для тестирования многопоточных .Net (управляемых) и Win32 (64) программ.

Сравнение статического и динамического анализа кода

Преимущества статического анализа кода:

Главное преимущество статического анализа состоит в возможности существенного снижения стоимости устранения дефектов в программе. Чем раньше ошибка выявлена, тем меньше стоимость ее исправления. Так исправление ошибки на этапе тестирования обойдется в десять раз дороже, чем на этапе конструирования (написания кода). Инструменты статического анализа позволяют выявить большое количество ошибок этапа конструирования, что существенно снижает стоимость разработки всего проекта.

Полное покрытие кода. Статические анализаторы проверяют даже те фрагменты кода, которые получают управление крайне редко. Такие участки кода, как правило, не удается протестировать другими методами. Это позволяет находить дефекты в обработчиках редких ситуаций, в обработчиках ошибок или в системе логирования.

Статический анализ не зависит от используемого компилятора и среды, в которой будет выполняться скомпилированная программа. Это позволяет находить скрытые ошибки, которые могут проявить себя только через несколько лет. Например, это ошибки неопределенного поведения. Такие ошибки могут проявить себя при смене версии компилятора или при использовании других ключей для оптимизации кода.

Можно легко и быстро обнаруживать опечатки и последствия использования Copy-Paste. Как правило, нахождение этих ошибок другими способами является кране неэффективной тратой времени и усилий. 



Недостатки статического анализа кода:

Статический анализ, как правило, слаб в диагностике утечек памяти и параллельных ошибок. Чтобы выявлять подобные ошибки, фактически необходимо виртуально выполнить часть программы. Это крайне сложно реализовать. Также подобные алгоритмы требуют очень много памяти и процессорного времени. Как правило, статические анализаторы ограничиваются диагностикой простых случаев. Более эффективным способом выявления утечек памяти и параллельных ошибок является использование инструментов динамического анализа.

Программа статического анализа предупреждает о подозрительных местах. Это значит, что на самом деле код, может быть совершенно корректен. Это называется ложно-позитивными срабатываниями. Понять, указывает анализатор на ошибку или выдал ложное срабатывание, может только программист. Необходимость просматривать ложные срабатывания отнимает рабочее время и ослабляет внимание к тем участкам кода, где в действительности содержатся ошибки.



Преимущества динамического анализа кода:

В большинстве реализаций появление ложных срабатываний исключено, так как обнаружение ошибки происходит в момент ее возникновения в программе; таким образом, обнаруженная ошибка является не предсказанием, сделанным на основе анализа модели программы, а констатацией факта ее возникновения;

зачастую не требуется исходный код; это позволяет протестировать программы с закрытым кодом.



Недостатки статического анализа кода:

динамический анализ обнаруживает дефекты только на трассе, определяемой конкретными входными данными; дефекты, находящиеся в других частях программы, не будут обнаружены;

не может проверить правильность работы кода, что код делает то, что должен;

требуются значительные вычислительные ресурсы для проведения тестирования;

только один путь выполнения может быть проверен в каждый конкретный момент времени, что требует большого количества тестовых запусков для большей полноты тестирования;

при тестировании на реальном процессоре исполнение некорректного кода может привести к непредсказуемым последствиям.

Имея свои сильные и слабые стороны, динамический анализ наиболее эффективно может быть использован вместе со статическим анализом кода.

Заключение

Инструменты статического анализа могут обнаруживать программные ошибки еще до того, как код запускается на исполнение. Обнаруживаются даже те ошибки, которые оказываются не выявленными на этапах тестирования блока, системы, а также на этапе интеграции, потому что обеспечить полное покрытие кода для сложных приложений оказывается очень трудно, и это требует значительных затрат. Кроме того, команды разработчиков могут использовать инструменты статического анализа во время регулярных компоновок системы, чтобы быть уверенным в том, что проанализирован каждый участок нового кода.

Между тем, инструменты динамического анализа поддерживают этапы интеграции и тестирования, сообщая в среду разработки об ошибках (или потенциальных проблемах), возникающих при исполнении программы. Эти инструменты предоставляют также полную информацию по обратной трассировке до места возникновения ошибки. Используя эту информацию, разработчики могут выполнить "посмертную" отладку таинственного отказа программы или краха системы за значительно меньший интервал времени. При динамическом анализе через трассировку стека и переменных могут быть выявлены основополагающие причины проблемы – это лучше, чем повсеместно использовать операторы для предотвращения и обхода аварийных ситуаций.

Использование раннего обнаружения, лучшего и полного тестового покрытия кода совместно с коррекцией ошибок помогает разработчикам создавать программное обеспечение лучшего качества и в более короткие сроки.

Список использованной литературы

1. Диомидис Спинеллис. Анализ программного кода на примере проектов Open Source. 2004.

2. Ларс Пауэрс, Майк Снелл Microsoft Visual Studio 2008. Полное руководство. 2009.

3. Шаньгин Ф.В. Защита информации в компьютерных системах и сетях. 2012.





20.......................