• English

Sådan revolutionerer GitHub kodning med autofix og AI

23. mar, 2024

GitHub bringer en ny æra til softwareudvikling med lanceringen af deres nyeste funktion, autofix, understøttet af AI. Denne banebrydende tilføjelse lover at forandre måden, hvorpå udviklere adresserer sikkerhedssårbarheder, ved at tilbyde automatiserede løsninger under kodningsprocessen. Ved at kombinere realtidsanalyseværktøjet GitHub Copilot med CodeQL, deres semantiske kodeanalyseværktøj, introducerer GitHub en metode, der kan afhjælpe over to tredjedele af de fundne sårbarheder – ofte uden at udviklerne skal ændre i koden selv.

Funktionen, som nu er tilgængelig for alle GitHub Advanced Security kunder, dækker over 90% af alarmtyperne for de understøttede programmeringssprog, som inkluderer JavaScript, TypeScript, Java og Python. Med CodeQL i centrum af dette nye værktøj, suppleret med heuristikker og GitHub Copilot APIs, genererer systemet fix-forslag og forklaringer ved hjælp af OpenAI”s GPT-4 model.

GitHub hævder, at denne funktion vil spare udviklerteams for værdifuld tid brugt på afhjælpning, samtidig med at sikkerhedshold drager fordel af en reduceret mængde hverdagsvulnerabiliteter. Dette giver dem mulighed for at fokusere på strategier, der beskytter virksomheden, mens de holder trit med et accelereret udviklingstempo. Desuden sænker autofix-barrieren for udviklere, ved at kombinere oplysninger om bedste praksis med detaljer fra kodebasen og alarmer, for at foreslå en potentiel rettelse.

Autofix funktionen er en udvidelse af kodningscanning, der giver målrettede anbefalinger til at rette kodningsalarmer i træk-anmodninger og undgå at introducere nye sikkerhedsrisici. Disse potentielle rettelser genereres automatisk ved at anvende store sproglige modeller (LLMs), som bruger data fra kodebasen, træk-anmodningen og fra CodeQL-analysen. Selvom funktionen er drevet af GitHub Copilot, kræver brug af autofix ikke et abonnement på Copilot, så længe virksomheden har GitHub Advanced Security.

I lyset af denne innovative tilgang, bør virksomheder stadig overveje begrænsningerne ved AI og redigere de foreslåede ændringer efter behov, før de accepterer dem. Det er også vigtigt at opdatere kontinuerlig integrationstestning (CI) og afhængighedsstyring for et repository, før autofix for kodningscanning aktiveres. Ved at følge disse bedste praksisser kan virksomheder sikre, at de integrerede ændringer er sikre og opretholder den tilsigtede funktion af kodebasen.

Billedbeskrivelse:

Et hyperrealistisk billede viser en moderne softwareudvikler arbejde på en computer. Personen sidder fordybet foran skærmen, omgivet af programmeringsbøger, kaffekrus og en skriveblok. En væg i baggrunden er dækket af farverige post-its med kodelinjer og algoritmer. På computerskærmen vises en kompleks kode, mens der er et vindue åbent med GitHub-interfacet, der viser AI-drevne autofix-forslag til at løse en sikkerhedssårbarhed. Lyset fra skærmen kaster en blålig glans over personens ansigt, der udstråler koncentration og nysgerrighed. Den detaljerede visualisering fanger øjeblikket, hvor softwareudvikleren benytter den banebrydende GitHub-funktion til at optimere kode og styrke sikkerheden i et projekt.
Billedbeskrivelse:Et hyperrealistisk billede viser en moderne softwareudvikler arbejde på en computer. Personen sidder fordybet foran skærmen, omgivet af programmeringsbøger, kaffekrus og en skriveblok. En væg i baggrunden er dækket af farverige post-its med kodelinjer og algoritmer. På computerskærmen vises en kompleks kode, mens der er et vindue åbent med GitHub-interfacet, der viser AI-drevne autofix-forslag til at løse en sikkerhedssårbarhed. Lyset fra skærmen kaster en blålig glans over personens ansigt, der udstråler koncentration og nysgerrighed. Den detaljerede visualisering fanger øjeblikket, hvor softwareudvikleren benytter den banebrydende GitHub-funktion til at optimere kode og styrke sikkerheden i et projekt.

Beskrivelse til DALL-E:

Et hyperrealistisk billede af en rummelig og moderne softwareudviklingsarbejdsstation, belyst af skarpt hvidt lys og omgivet af skærme med kode linjer og komplekse visuelle datastrukturer. En sofistikeret AI-algoritme er synlig på den primære skærm, præsenteret som en strøm af matematiske formler og binære tal, der interagerer med et virtuelt tastatur, der bugner af intens aktivitet. I baggrunden ses et komplekst netværk af forbindelser og datastrømme, der fremhæver systemets evne til realtidsanalyse og semantisk kodningsforståelse. Et diskret logo for GitHub Advanced Security pryder en af skærmene, mens et subtilt strålende overlæg af kunstig intelligens symboliserer den banebrydende integration af GitHub Copilot og CodeQL. I hjørnet står et krus med en duftende, rygende kop kaffe, der vidner om den intense, men effektive, udviklingsproces.
Beskrivelse til DALL-E:Et hyperrealistisk billede af en rummelig og moderne softwareudviklingsarbejdsstation, belyst af skarpt hvidt lys og omgivet af skærme med kode linjer og komplekse visuelle datastrukturer. En sofistikeret AI-algoritme er synlig på den primære skærm, præsenteret som en strøm af matematiske formler og binære tal, der interagerer med et virtuelt tastatur, der bugner af intens aktivitet. I baggrunden ses et komplekst netværk af forbindelser og datastrømme, der fremhæver systemets evne til realtidsanalyse og semantisk kodningsforståelse. Et diskret logo for GitHub Advanced Security pryder en af skærmene, mens et subtilt strålende overlæg af kunstig intelligens symboliserer den banebrydende integration af GitHub Copilot og CodeQL. I hjørnet står et krus med en duftende, rygende kop kaffe, der vidner om den intense, men effektive, udviklingsproces.

Beskrivelse af billedet: Et hyperrealistisk billede af en softwareudvikler, der arbejder koncentreret foran en computer. Skærmen viser et komplekst kodeinterface, hvor linjer af kode strækker sig over skærmen. Softwareudviklerens ansigt udstråler intens fokus og dyb koncentration, mens han interagerer med tastaturet og musen. Ved siden af ham står en futuristisk AI-robot, der assisterer ham i kodningsprocessen. I baggrunden ses en moderne kontorindretning med avanceret teknologisk udstyr og skærme, der viser komplekse dataanalyser og algoritmer. Belysningen i rummet skaber en stemning af innovation og teknologisk fremskridt.
Beskrivelse af billedet: Et hyperrealistisk billede af en softwareudvikler, der arbejder koncentreret foran en computer. Skærmen viser et komplekst kodeinterface, hvor linjer af kode strækker sig over skærmen. Softwareudviklerens ansigt udstråler intens fokus og dyb koncentration, mens han interagerer med tastaturet og musen. Ved siden af ham står en futuristisk AI-robot, der assisterer ham i kodningsprocessen. I baggrunden ses en moderne kontorindretning med avanceret teknologisk udstyr og skærme, der viser komplekse dataanalyser og algoritmer. Belysningen i rummet skaber en stemning af innovation og teknologisk fremskridt.

Kilder:

  • https://techcrunch.com/2024/03/20/githubs-latest-ai-tool-that-can-automatically-fix-code-vulnerabilities/
  • https://docs.github.com/en/code-security/code-scanning/managing-code-scanning-alerts/about-autofix-for-codeql-code-scanning
  • https://codeql.github.com/
  • https://docs.github.com/en/code-security/code-scanning/managing-code-scanning-alerts/about-autofix-for-codeql-code-scanning
  • https://docs.github.com/get-started/learning-about-github/about-github-advanced-security
  • https://community.openai.com/t/got-invitation-for-gpt-4-api-but-model-doesnt-exist/126105

Læs videre om...