GitHub ले कोडमा कमजोरीहरू खोज्न मेसिन लर्निङ प्रणाली लागू गरेको छ

GitHub ले यसको कोड स्क्यानिङ सेवामा प्रयोगात्मक मेसिन लर्निङ प्रणाली थप्ने घोषणा गर्‍यो कोडमा सामान्य प्रकारका कमजोरीहरू पहिचान गर्न। परीक्षण चरणमा, नयाँ कार्यक्षमता हाल JavaScript र TypeScript मा कोड भएका भण्डारहरूको लागि मात्र उपलब्ध छ। यो नोट गरिएको छ कि मेशिन लर्निंग प्रणालीको प्रयोगले पहिचान गरिएका समस्याहरूको दायरालाई उल्लेखनीय रूपमा विस्तार गर्न सम्भव बनाएको छ, जुन विश्लेषण गर्दा प्रणाली अब मानक टेम्प्लेटहरू जाँच गर्न सीमित छैन र प्रख्यात फ्रेमवर्कहरूमा बाँधिएको छैन। नयाँ प्रणाली द्वारा पहिचान गरिएका समस्याहरू मध्ये, त्रुटिहरू उल्लेख गरिएको छ जसले क्रस-साइट स्क्रिप्टिङ (XSS), फाइल मार्गहरूको विकृति (उदाहरणका लागि, "/.." को संकेत मार्फत), SQL र NoSQL प्रश्नहरूको प्रतिस्थापन गर्दछ।

कोड स्क्यानिङ सेवाले तपाईंलाई सम्भावित समस्याहरूको लागि प्रत्येक "गिट पुश" अपरेशन स्क्यान गरेर विकासको प्रारम्भिक चरणमा कमजोरीहरू पहिचान गर्न अनुमति दिन्छ। परिणाम सिधै पुल अनुरोधमा संलग्न छ। पहिले, चेक कोडक्यूएल इन्जिन प्रयोग गरी गरिएको थियो, जसले कमजोर कोडको विशिष्ट उदाहरणहरूका साथ टेम्प्लेटहरू विश्लेषण गर्दछ (कोडक्यूएलले तपाईंलाई अन्य परियोजनाहरूको कोडमा समान जोखिमको उपस्थिति पहिचान गर्न कमजोर कोड टेम्प्लेट सिर्जना गर्न अनुमति दिन्छ)। नयाँ इन्जिन, जसले मेशिन लर्निङ प्रयोग गर्दछ, पहिले अज्ञात कमजोरीहरू पहिचान गर्न सक्छ किनभने यो विशिष्ट कमजोरीहरू वर्णन गर्ने कोड टेम्प्लेटहरूको गणनामा बाँधिएको छैन। यस सुविधाको लागत CodeQL-आधारित जाँचहरूको तुलनामा झूटा सकारात्मकहरूको संख्यामा भएको वृद्धि हो।

स्रोत: opennet.ru