Настройка масштабного сканирования кода с помощью CodeQL – документация GitHub AE

CodeQL – это мощный инструмент для статического анализа кода, который позволяет находить уязвимости и ошибки безопасности в вашем программном обеспечении. С его помощью вы можете автоматизировать сканирование вашего кода на предмет потенциальных проблем и получить детальные отчеты о найденных уязвимостях.

В этой документации мы расскажем вам, как настроить масштабное сканирование кода с помощью CodeQL на платформе GitHub AE. Вы узнаете, как установить и настроить CodeQL CLI, как создать и настроить CodeQL базу данных, а также как запускать сканирование вашего кода и просматривать результаты в GitHub AE.

Масштабное сканирование позволяет анализировать большой объем кода, работая над ним параллельно на нескольких машинах. Это особенно полезно, когда ваш проект представляет собой крупное приложение или монорепозиторий, где время сканирования каждого коммита может быть существенным.

Подготовка к сканированию

Перед тем как начать масштабное сканирование вашего кода с помощью CodeQL, необходимо совершить несколько подготовительных шагов:

1. Установите и настройте GitHub Advanced Security, если вы еще не сделали этого. GitHub Advanced Security предоставляет доступ к функционалу CodeQL.

2. Создайте и настройте репозиторий, в котором будет происходить сканирование. Убедитесь, что репозиторий содержит весь необходимый код для сканирования.

3. Установите и настройте CodeQL CLI. Это инструмент командной строки, который позволяет запускать сканер и анализировать результаты сканирования.

4. Сконфигурируйте правила и логику анализа для вашего сканирования. Вы можете определить свои собственные правила или использовать предустановленные наборы правил.

5. Запустите сканирование с помощью CodeQL CLI. Убедитесь, что все настройки и параметры сканирования указаны корректно.

6. Анализируйте результаты сканирования и принимайте меры для исправления обнаруженных проблем. CodeQL предоставляет мощные инструменты для анализа и работу с найденными в коде уязвимостями и ошибками.

Следуя этим шагам, вы готовитесь к масштабному сканированию вашего кода с использованием CodeQL и можете обнаружить и устранить потенциальные проблемы безопасности и ошибки, снизив тем самым риски и повысив качество вашего кода.

Создание репозитория

Чтобы создать репозиторий, выполните следующие шаги:

1. Войдите в свою учетную запись на GitHub.
2. На главной странице нажмите на кнопку “New” (Новый).
3. Введите название репозитория в поле “Repository name” (Название репозитория). Название должно быть уникальным.
4. Опционально, вы можете добавить описание репозитория в поле “Description” (Описание).
5. Выберите опции видимости репозитория, например, “Public” (Публичный) или “Private” (Приватный).
6. Выберите опцию инициализации репозитория, например, “Add a README file” (Добавить файл README).
7. Настройте другие опции по вашему усмотрению.
8. Нажмите на кнопку “Create repository” (Создать репозиторий).

Поздравляю! Вы только что создали свой репозиторий на GitHub. Теперь вы готовы начать настройку масштабного сканирования кода с помощью CodeQL.

Установка и настройка CodeQL

Для использования CodeQL вам необходимо выполнить следующие шаги:

1. Скачайте и установите CodeQL CLI с официального сайта CodeQL.

2. Убедитесь, что у вас установлен Git и настроена системная переменная с путем к установленному Git.

3. Создайте репозиторий на GitHub и подключите его к CodeQL.

4. Склонируйте репозиторий с помощью Git на ваш компьютер.

5. Установите CodeQL для вашего репозитория, запустив команду “codeql init” в командной строке.

6. Настройте конфигурацию CodeQL под ваш проект с помощью команды “codeql config init” и выбором соответствующих опций.

7. Создайте базу данных CodeQL для вашего проекта с помощью команды “codeql database create” и указанием пути к кодовой базе.

8. Начните сканирование вашего проекта с помощью команды “codeql database analyze” и выбором соответствующих опций.

После завершения этих шагов вы будете готовы к использованию CodeQL для масштабного сканирования кода в вашем проекте. Обратитесь к документации CodeQL для получения более подробной информации о настройке и использовании инструмента.

Установка и настройка GitHub AE

Установка GitHub AE

1. Скачайте актуальную версию GitHub AE из официального репозитория.

2. Запустите установщик GitHub AE на сервере, на котором планируете развернуть GitHub AE.

3. Следуйте инструкциям установщика для установки GitHub AE. Установочный процесс может занять некоторое время, так как включает в себя загрузку и настройку всех необходимых компонентов.

Настройка GitHub AE

После успешной установки GitHub AE необходимо выполнить следующие шаги для его настройки:

1. Перейдите в папку установки GitHub AE и откройте файл конфигурации.
2. Внесите необходимые настройки, такие как адрес хоста, порт и другие параметры.
3. Сохраните изменения в файле конфигурации.

Примечание: Настройки GitHub AE могут варьироваться в зависимости от требований вашей среды. Обратитесь к официальной документации GitHub AE для получения подробной информации о доступных настройках и их значении.

После завершения настройки, GitHub AE готов к использованию. Предоставьте доступ к GitHub AE соответствующим пользователям и настройте разрешения в соответствии с вашими требованиями безопасности.

Настройка параметров сканирования

GitHub AE предоставляет широкие возможности для настройки параметров сканирования кода с использованием CodeQL. Это позволяет максимально гибко настроить процесс сканирования и получить на выходе максимально полную и точную информацию о возможных уязвимостях в вашем коде.

При настройке параметров сканирования вы можете указать:

• Языки программирования, которые нужно анализировать;
• Список исключений, которые не нужно учитывать в процессе анализа;
• Уровень секьюрности, с которым нужно проводить анализ (например, высокий, средний или низкий);
• Правила анализа, которые следует применять;
• Версию CodeQL, которую нужно использовать;
• Путь к бинарным файлам исходного кода;
• Параметры компиляции и сборки.

Кроме того, вы можете настраивать автоматическое выполнение сканирования кода при каждом коммите или пуше изменений, используя функционал GitHub Actions.

Важно отметить, что настройка параметров сканирования требует определенных навыков в области безопасности и программирования. Рекомендуется обратиться к специалистам или документации GitHub AE для получения подробной информации и инструкций по настройке параметров сканирования с помощью CodeQL.

Выбор правил для анализа

В процессе настройки масштабного сканирования кода с использованием CodeQL необходимо определить набор правил, которые будут использоваться для анализа кодовой базы. Правила в CodeQL представляют собой логические выражения, которые в основном проверяют наличие или отсутствие определенных структур или паттернов в коде.

При выборе правил для анализа следует учитывать особенности конкретного проекта и его целей. Некоторые правила могут быть полезными для одного проекта, но не применимы к другому. Например, если проект разрабатывается на определенном языке программирования, то имеет смысл выбирать правила, связанные именно с этим языком.

Правила анализа в CodeQL имеют различные категории, включая безопасность, надежность, оптимизацию и другие. Для выбора правил следует определить, какие аспекты кода важны для проекта. Если проект имеет высокие требования к безопасности, то выбор правил из категории безопасности будет более предпочтительным.

Также стоит учитывать, что большое количество правил может привести к повышенной нагрузке на систему и увеличению времени анализа. Поэтому рекомендуется выбирать только те правила, которые действительно необходимы для проекта.

Для удобства выбора правил CodeQL предоставляет возможность фильтрации правил по различным критериям, таким как категория, язык программирования, теги и т. д. Поэтому рекомендуется изучить все доступные правила и использовать фильтры для настройки набора правил.

В итоге, правильный выбор правил для анализа поможет обнаружить потенциальные проблемы в кодовой базе и повысить ее качество, без траты времени на анализ избыточных или неактуальных структур кода.

Управление исключениями

Вот некоторые основные рекомендации по управлению исключениями:

1. Обработка исключений. Предусмотрите механизмы для отлова возможных исключений во время сканирования. Это поможет избежать сбоев и незапланированного завершения сканирования.

2. Логирование исключений. Важно иметь подробные записи об исключениях, чтобы можно было отслеживать и анализировать возникающие проблемы. Обеспечьте регистрацию всех исключений и соответствующих данных, чтобы упростить процесс диагностики ошибок.

3. Обработка критических исключений. Особое внимание следует уделить обработке критических исключений, которые могут привести к сбою или компрометированию системы. Разработайте стратегию для обработки таких исключений и своевременного оповещения о них.

4. Тестирование и отладка. Перед запуском масштабного сканирования кода рекомендуется провести тестирование и отладку механизмов управления исключениями. Это поможет выявить и исправить потенциальные ошибки и проблемы еще до начала процесса сканирования.

Следуя этим рекомендациям, вы сможете эффективно управлять исключениями при настройке масштабного сканирования кода с помощью CodeQL и обеспечить стабильность и надежность процесса сканирования.

Настройка параметров сбора данных

При настройке масштабного сканирования кода с помощью CodeQL в GitHub AE можно настроить параметры сбора данных для определения уязвимостей и потенциальных проблем в коде проекта.

Основные параметры сбора данных:

• Языковые настройки: для определения языка программирования, в котором написан проект, и выбора соответствующих правил и проверок CodeQL.
• Анализируемые модули: для указания конкретных модулей или директорий, которые необходимо включить в анализ.
• Исключения: для исключения определенных файлов или директорий из анализа.
• Настройки статического анализа: для определения уровня детализации анализа и включения дополнительных проверок на статические ошибки.

Настройка параметров сбора данных позволяет гибко настроить процесс анализа кода в соответствии с потребностями команды разработчиков. Оптимальные параметры сбора данных помогут обнаружить и исправить потенциальные уязвимости и проблемы в коде проекта, способствуя его безопасности и качеству.

Однако, следует быть внимательным при настройке параметров сбора данных, чтобы не пропустить важные ошибки или уязвимости, и не включать излишние проверки, которые могут замедлить процесс анализа.

Запуск масштабного сканирования кода с настроенными параметрами сбора данных позволит регулярно проверять код проекта на наличие возможных проблем и обеспечить его безопасность и надежность.

Запуск и анализ результатов сканирования

После завершения сканирования кода с помощью CodeQL, можно приступить к анализу полученных результатов.

Первым шагом является запуск сценария анализа, который загружает полученные данные и обрабатывает их. Сценарий анализа может быть написан на языке Python, JavaScript или любом другом языке программирования, поддерживаемом CodeQL.

Прежде чем запускать сценарий анализа, необходимо установить все необходимые зависимости, указать пути к данным сканирования и указать цели анализа. Затем можно запустить сценарий и дождаться его завершения.

После завершения анализа можно приступить к анализу полученных результатов. Результаты анализа обычно представляются в виде списка проблем, найденных в коде. Каждая проблема содержит информацию о файле, строке и столбце, где она была обнаружена, а также описании самой проблемы.

Один из важных шагов в анализе результатов – фильтрация и классификация проблем. Это позволяет выделить наиболее критические проблемы и сосредоточиться на их устранении. Также можно создать отчеты о найденных проблемах и передать их разработчикам для исправления.

Для анализа результатов сканирования можно использовать специализированные инструменты и интерфейсы, предоставляемые CodeQL. Они помогут упростить и ускорить процесс анализа и исправления найденных проблем.

После исправления проблем и повторного запуска анализа можно проверить, что проблемы действительно были устранены. Также можно сравнить результаты нового сканирования с предыдущими, чтобы оценить эффективность применяемых мер по улучшению качества кода.