O GitHub anunciou a adição de um sistema experimental de aprendizado de máquina ao serviço Code scanning para identificar tipos comuns de vulnerabilidades no código. Na fase de testes, essa nova funcionalidade está disponível apenas para repositórios com código nas linguagens JavaScript e TypeScript. Destaca-se que a aplicação do sistema de aprendizado de máquina ampliou significativamente o leque de problemas identificados, já que a análise não se limita à verificação de modelos padrão e não está atrelada a frameworks conhecidos. Entre os problemas que o novo sistema consegue identificar estão erros que levam a scripts entre sites (XSS) e distorções de caminhos de arquivos (por exemplo, através da indicação de "\/.."), além da injeção de consultas SQL e NoSQL.
O serviço Code scanning permite identificar vulnerabilidades em uma fase inicial do desenvolvimento ao escanear cada operação "git push" quanto a potenciais problemas. O resultado é anexado diretamente ao pull request. Anteriormente, a verificação era realizada utilizando o motor CodeQL, que analisa modelos com exemplos de código vulneráveis (o CodeQL permite criar um modelo de código vulnerável para detectar a presença de tal vulnerabilidade em códigos de outros projetos). O novo motor, que utiliza aprendizado de máquina, pode identificar vulnerabilidades desconhecidas anteriormente, pois não está ligado à busca por padrões de código que descrevem vulnerabilidades específicas. O preço dessa capacidade é um aumento no número de falsos positivos em comparação com as verificações baseadas no CodeQL.
Fonte: opennet.ru
