• GitHub lança a primeira versão beta de seu recurso de autocorreção de código para detectar e corrigir vulnerabilidades de segurança durante o processo de codificação.
  • Este novo recurso combina as capacidades em tempo real do GitHub Copilot com o CodeQL, o motor de análise semântica de código da empresa.

O GitHub anunciou na quarta-feira o lançamento da versão beta pública de um recurso chamado code scanning auto-fix para todos os clientes do Advanced Security, com o objetivo de fornecer recomendações direcionadas para evitar a introdução de novas falhas de segurança.

Trabalhando com o Copilot

“Alimentado pelo GitHub Copilot e CodeQL, o code scanning auto-fix cobre mais de 90% dos tipos de alertas em JavaScript, TypeScript, Java e Python, e fornece sugestões de código que corrigem mais de dois terços das vulnerabilidades detectadas com pouca ou nenhuma edição”, disseram Pierre Tempel e Eric Tooley, do GitHub.

Esse recurso, apresentado pela primeira vez em novembro de 2023, utiliza uma combinação de CodeQL, APIs do Copilot e OpenAI GPT-4 para gerar sugestões de código. A subsidiária controlada pela Microsoft também anunciou sua intenção de adicionar suporte a outras linguagens de programação, incluindo C# e Go, no futuro.

Esse novo recurso já está disponível para todos os clientes do GitHub Advanced Security (GHAS).

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Vantagens e desvantagens

“Assim como o GitHub Copilot alivia os desenvolvedores de tarefas tediosas e repetitivas, o code scanning autofix ajudará as equipes de desenvolvimento a recuperar o tempo anteriormente dedicado à correção”, escreveu o GitHub no anúncio de hoje.

“As equipes de segurança também se beneficiarão de uma redução no volume de vulnerabilidades diárias, permitindo que se concentrem em estratégias de proteção da empresa enquanto acompanham um ritmo de desenvolvimento acelerado.”

O CodeQL está agora no centro dessa nova ferramenta, embora o GitHub também observe que utiliza “uma combinação de heurísticas e APIs do GitHub Copilot” para sugerir suas correções.

E embora o GitHub esteja confiante o suficiente para afirmar que a grande maioria das sugestões de autocorreção estará correta, a empresa ressalta que “uma pequena porcentagem das correções sugeridas refletirá um entendimento significativamente errado da base de código ou da vulnerabilidade”.