Erweitertes SAST
Erweitert die Taint-Analyse auf Abhängigkeiten, um komplexe Schwachstellen aufzudecken:
- Abhängigkeitsbewusste Datenflussanalyse
- Deckt Schwachstellen auf, die andere übersehen
- Schnell und präzise
SICHERES CODE-SCANNING FÜR ENTWICKLER
Erkennung von Geheimnissen
SonarQube erkennt durchgesickerte Code-Geheimnisse in Ihrem gesamten Entwicklungs-Workflow und identifiziert sie direkt in der IDE und innerhalb Ihrer CI/CD-Pipeline.
7 MILLIONEN ENTWICKLER und mehr als 400.000 Organisationen nutzen und lieben das Tool
SCA
Umfassendes Open-Source-Risiko- und Compliance-Management
- Schwachstellenerkennung
- Lizenzmanagement
- SBOM (Software Bill of Materials)
Wie funktioniert die Erkennung von Geheimnissen?
Sonar verwendet eine leistungsstarke Kombination aus regulären Ausdrücken und semantischer Analyse, um Geheimnisse im Quellcode zu erkennen. Wir scannen, während Sie in Ihrer IDE mit SonarQube for IDE programmieren, und verfolgen dabei einen echten Shift-Left-Ansatz, im Gegensatz zu anderen Tools zur Erkennung von Geheimnissen, die nur Geheimnisse im Git-Repo erkennen. Da Sonar Geheimnisse im Code erkennen kann, während Sie schreiben, gelangen diese niemals in Ihr Repository, wodurch Lecks vermieden werden.
CODE COVERAGE TOOL
Vorteile der Code-Coverage-Lösung
Bewerten Sie die allgemeine Integrität Ihres Codes, indem Sie die Ergebnisse Ihres Code Coverage-Tests in die SonarQube Server- und SonarQube Cloud-Lösungen in über 30 Programmiersprachen importieren.
Reduzieren Sie Risiken und Probleme
Eine gut getestete Codebasis mit hoher Abdeckung gibt Entwicklern Vertrauen und minimiert das Risiko, neue Fehler in die Produktion einzuführen.
Frühzeitige Fehlererkennung
Ermöglicht die frühzeitige Erkennung von Fehlern während des Entwicklungsprozesses und verringert so die Wahrscheinlichkeit von Problemen in der Produktion.
Klare Kennzahlen
Bietet klare Pass/Fail-Metriken für die Codeabdeckung, sodass Teams die Effektivität ihrer Tests einfach beurteilen können.
Umsetzbare Erkenntnisse
Sonar-Lösungen bieten detaillierte Codeabdeckungsberichte, die ungetestete Abschnitte Ihres Codes aufzeigen und Verbesserungen empfehlen.
Kontinuierliche Verbesserung
Codeabdeckungsmetriken helfen bei der Messung der Testeffektivität und ermöglichen eine verbesserte Codequalität und -zuverlässigkeit.
Verbessern Sie die Entwicklerproduktivität
Entwickler können Tests dann priorisieren, wenn sie am dringendsten benötigt werden, indem sie sich auf Bereiche mit geringer Codeabdeckung konzentrieren und so Zeit für manuelle Codeüberprüfungen sparen.
Erhöhte Entwicklerfähigkeiten
Durch die Arbeit mit Code Coverage-Berichten können Entwickler umfassendere Tests anzeigen und schreiben, was zu besseren Codierpraktiken führt.
Workflow-Integration
Nahtlose Integration mit gängigen Build-Pipelines (Gitlab, Jenkins) ermöglicht automatische Analyse und Berichterstattung der Codeabdeckung im Softwareentwicklungs-Workflow.
Verhindern Sie, dass unternehmensspezifische Geheimnisse nach außen gelangen
Öffentlich bekannte Geheimnisse decken den Großteil Ihrer Geheimnisse ab, aber ein großer Teil sind unternehmensspezifische Geheimnisse mit einer Struktur oder einem Format, das nur Ihr Unternehmen kennt. Erstellen Sie mit SonarQube Server Enterprise Edition und Data Center Edition benutzerdefinierte Regeln, um die privaten Geheimnismuster Ihres Unternehmens zu erkennen und die beste Geheimniserkennungsabdeckung zu erzielen, die bis zu 100 % aller Ihrer Geheimnisse umfasst.
Die umfassendste Präventionslösung
Sonar geht noch einen Schritt weiter und klärt Entwickler darüber auf, welcher Code Geheimnisse enthält. Jede Regel zur Erkennung von Geheimnissen enthält Erläuterungen, warum das gefundene Codesegment ein Geheimnis ist und warum dieses Geheimnis ein Sicherheitsrisiko darstellt. Jetzt wissen Entwickler, wie sie Geheimnisse nicht in ihren Code aufnehmen können. Wie cool ist das denn?
Schaffen Sie Vertrauen in jede Zeile Ihres Codes
Sind Sie bereit, besseren, sichereren Code zu liefern? Starten Sie noch heute mit der für Sie passenden SonarQube-Bereitstellung.