SonarQube
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。
2024-04-19
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。
在当前人工智能领域，检索增强生成Retrieval-Augmented Generation(RAG)正成为热议话题。RAG是一种利用多种数据源提高人工智能模型输出质量和相关性的方法。它使得AI工具能够获取专有数据，而无需耗费精力和费用进行自定义模型训练。使用RAG还能确保模型保持最新状态，让模型利用包含更新信息的私有数据库做出更明智的响应。
关于 BAE 系统（BAE Systems）公司的案例研究是基于TechValidate在2023 年 3 月对Sonar客户进行的调查。TechValidate是一家第三方研究服务提供商。
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。
近期，GitHub发布了关于GitHub Copilot Chat的最新研究报告。通过利用自然语言的力量，该研究中的开发人员使用GitHub Copilot Chat实时获取指导、提示、故障排除、补救措施以及针对其特定编码挑战的解决方案，而所有这些都是在不离开集成开发环境（IDE）的情况下完成的。
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。
大型语言模型（LLM）通过将将深度学习技术与强大的计算资源结合，正在彻底改变我们与软件交互的方式。
虽然这项技术令人兴奋，但很多人也担心LLM可能生成虚假、过时或有问题的信息，有时甚至会生成令人信服的虚假信息（不存在的信息）。值得庆幸的是，有一个谣言可以立即平息。GitHub Copilot机器学习（ML）高级研究员Alireza Goudarzi表示：“LLM没有接受过推理训练。它们不是在试图理解科学、文学、代码或其他任何东西。它们只是经过训练来预测文本中的下一个标记。”
这个案例研究基于TechValidate于2023年9月对Sonar客户进行的调查，TechValidate是一家第三方研究服务提供商。出现在这个案例研究中的公司要求对其名称进行公开隐藏，因为公开支持供应商与其政策相抵触。TechValidate对这些数据的真实性进行背书。