{"id":36881,"date":"2019-10-31T22:14:28","date_gmt":"2019-10-31T19:14:28","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/deepcode-najdyot-oshibki-v-ishodnom-kode-po-pri-pomoshhi-ii\/"},"modified":"2019-10-31T22:14:28","modified_gmt":"2019-10-31T19:14:28","slug":"deepcode-najdyot-oshibki-v-ishodnom-kode-po-pri-pomoshhi-ii","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/it\/blog\/novosti-interneta\/deepcode-najdyot-oshibki-v-ishodnom-kode-po-pri-pomoshhi-ii","title":{"rendered":"DeepCode trover\u00e0 errori nel codice sorgente del software utilizzando l'IA","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Oggi una startup svizzera DeepCode<\/a><\/noindex>, che utilizza intelligenza artificiale e machine learning per automatizzare l'analisi del codice sorgente, ha annunciato di aver ricevuto investimenti per un totale di 4 milioni di dollari da fondi di venture capital Earlybird, 3VC e Btov Partners. L'azienda prevede di utilizzare questi fondi per implementare il supporto per nuovi linguaggi di programmazione nel proprio servizio, oltre a promuovere il prodotto sul mercato IT globale.<\/p>\n

\"DeepCode<\/p>\n

L'analisi del codice \u00e8 fondamentale per individuare errori, vulnerabilit\u00e0 potenziali, violazioni delle convenzioni di formattazione e molto altro nelle fasi iniziali dello sviluppo del software, prima che il codice venga utilizzato altrove. Di solito, questa procedura viene eseguita parallelamente allo sviluppo di nuovo codice e immediatamente dopo il suo completamento, precedendo la fase di test vero e proprio. \"Il testing del software guarda al codice dall'esterno, mentre l'analisi del codice ti consente di osservarlo dall'interno\", spiega Boris Paskalev, co-fondatore e CEO di DeepCode, in un'intervista a VentureBeat.<\/p>\n

Spesso il controllo del codice viene effettuato dagli autori insieme a colleghi e manager per identificare errori evidenti prima di passare alle fasi successive dello sviluppo. E pi\u00f9 grande \u00e8 il progetto, maggiore \u00e8 il numero di righe di codice che devono essere verificate, il che richiede un notevole tempo ai programmatori. Esistono gi\u00e0 da tempo strumenti che mirano a velocizzare questo processo, come gli analizzatori statici di codice, ad esempio Coverity e PVS-Studio, ma di solito sono limitati nelle loro capacit\u00e0, poich\u00e9 si concentrano su \"problemi stilistici fastidiosi e ripetitivi, formattazione ed errori logici di piccole dimensioni\", spiega Pascalov.<\/p>\n

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DeepCode, d'altra parte, affronta un'ampia gamma di problemi, rilevando vulnerabilit\u00e0 come le opportunit\u00e0 per cross-site scripting e SQL injection, poich\u00e9 gli algoritmi incorporati non analizzano semplicemente il codice come un insieme di simboli, ma cercano di comprendere il significato e l'obiettivo del programma scritto. Alla base di questo c'\u00e8 un sistema di apprendimento automatico che utilizza per il suo addestramento miliardi di righe di codice provenienti da progetti open source accessibili. DeepCode analizza le versioni precedenti del codice e le modifiche successive apportate, per studiare quali errori e come sono stati corretti da programmatori reali nel loro lavoro e poi suggerire soluzioni simili ai propri utenti. Inoltre, il sistema utilizza anche algoritmi tradizionali di previsione per individuare possibili problemi nel codice simili a quelli rilevati dagli analizzatori statici sopra menzionati.<\/p>\n

Una delle domande chiave nell'utilizzo di DeepCode \u00e8: quanto \u00e8 affidabile il controllo automatico del codice? Un'accuratezza dell'analisi inferiore al 100% significa che gli sviluppatori dovranno comunque analizzare manualmente il proprio codice. In tal caso, quanto tempo libereranno veramente gli strumenti di automazione di questa attivit\u00e0? Secondo Pascal, DeepCode potrebbe far risparmiare agli sviluppatori circa il 50% del tempo che attualmente spendono a cercare errori da soli, una cifra piuttosto significativa.<\/p>\n

Gli sviluppatori possono collegare DeepCode ai propri account GitHub o Bitbucket, e l'algoritmo supporta anche le configurazioni locali di GitLab. Inoltre, il progetto dispone di un'API speciale che consente agli sviluppatori di integrare DeepCode nei propri sistemi di sviluppo. Dopo il collegamento al repository, DeepCode analizzer\u00e0 ogni modifica al codice e segnaler\u00e0 potenziali problemi.<\/p>\n

\"DeepCode<\/p>\n

\"In media, gli sviluppatori trascorrono circa il 30% del loro tempo nella ricerca e correzione degli errori, ma DeepCode pu\u00f2 risparmiare gi\u00e0 ora met\u00e0 di questo tempo, e in futuro ancor di pi\u00f9\", afferma Boris. \"Poich\u00e9 DeepCode impara direttamente dalla comunit\u00e0 globale degli sviluppatori, \u00e8 in grado di rilevare pi\u00f9 problemi di quanto potesse mai trovare una sola persona o un intero gruppo di revisori.\"<\/p>\n

Oltre all'annuncio di oggi riguardante l'ottenimento di investimenti, DeepCode ha anche annunciato una nuova politica di prodotto interessante. Fino ad ora, DeepCode era gratuito solo per progetti di sviluppo software open source. Ora sar\u00e0 gratuito per l'uso in qualsiasi scopo educativo e anche per aziende commerciali con meno di 30 sviluppatori. \u00c8 evidente che con questa mossa i creatori di DeepCode vogliono rendere il loro prodotto pi\u00f9 popolare tra i piccoli team. Inoltre, DeepCode addebita 20 dollari al mese per sviluppatore per l'implementazione della soluzione nel cloud e 50 dollari al mese per sviluppatore per supporto locale.<\/p>\n

In precedenza, il team di DeepCode aveva gi\u00e0 ricevuto investimenti per 1 milione di dollari. Con ulteriori 4 milioni, l'azienda ha dichiarato che intende espandere i linguaggi di programmazione supportati oltre a Java, JavaScript e Python, includendo anche il supporto per C#, PHP e C\/C++. Hanno inoltre confermato di essere al lavoro su un ambiente di sviluppo integrato proprietario.<\/p>\n

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Fonte: 3dnews.ru<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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