代码质量与安全 | 人工智能生成的代码对软件开发需求“信任但要验证”的方法

本文探讨了人工智能生成的代码在软件开发中的应用,强调了一种“信任但要验证”的方法来确保代码的质量和安全性。通过结合SonarQube等代码分析工具,开发人员可以对人工智能生成的代码进行验证和分析,在利用人工智能提高生产力的同时,避免潜在风险,提升对代码的信心。

客户案例 | SonarQube助力财税服务企业Datev提升代码质量,实现“清洁代码“目标

为了更好地提升企业代码质量,Datev采用了SonarQube这一强大工具。通过SonarQube,Datev的软件工程师能够更深入地了解代码质量,优化团队协作。Sonar不仅让更新和维护变得更加简单,也为Datev遇到的问题提供了有力的支持与服务。通过本次案例研究,我们将揭示SonarQube如何成为帮助企业提升代码质量的关键工具。

代码质量与安全 | 不像小学时那个“可靠的”朋友,Sonar能真正防止您的机密泄露

机密(包括密码、API密钥和令牌等)是敏感信息,它们授予对数据库、服务和应用程序的访问权限。它们就像您家的钥匙一样,需要被妥善保护和保管。如果在代码(主源、测试、IaC、配置、脚本……)中不小心暴露了这些机密,恶意用户就可能获取并使用它们。这可能会导致未经授权的访问、数据泄露和其他安全事故。

代码质量与安全 | Sonar推出深层SAST,挖掘传统工具无法检测出的深层隐藏漏洞

Sonar致力于帮助您的代码达到“清洁”状态。这意味着您的代码将变得更加安全、可靠、可访问和易维护,更适合用于开发和生产环境。Sonar的清洁代码解决方案可以在您写代码的同时检测各种问题,Sonar团队也不断创新,研究新技术,以提供最全面的代码分析。为了实现这一目标,您需要深入了解您的所有代码。