1. Analisi statica: Ciò comporta l'esame del codice * senza * eseguirlo. I metodi includono:
* Recensione del codice: Ispezionando manualmente il codice per errori, incoerenze di stile, vulnerabilità di sicurezza e aderenza agli standard di codifica. Questo viene spesso fatto in modo collaborativo.
* Strumenti di analisi del codice statico: Strumenti automatizzati che analizzano il codice per potenziali bug, vulnerabilità e problemi di qualità del codice. Esempi includono Sonarqube, Findbugs e Lint. Questi strumenti possono identificare cose come le eccezioni del puntatore null, le perdite di memoria e le pratiche di codifica non sicure.
* Recensione del design: Esaminare l'architettura del software, i documenti di progettazione e le specifiche per identificare potenziali problemi all'inizio del ciclo di vita dello sviluppo.
2. Analisi dinamica: Ciò comporta la gestione del software e l'osservazione del suo comportamento. I metodi includono:
* Test: Questo è cruciale e comprende varie tecniche:
* Test unitario: Testare singoli componenti o moduli del software.
* Test di integrazione: Testare l'interazione tra componenti diversi.
* Test di sistema: Testare l'intero sistema nel suo insieme.
* Test di accettazione: Testare il software per garantire che soddisfi i requisiti dell'utente.
* Test di regressione: Testest dopo le modifiche per garantire che il nuovo codice non abbia rotto la funzionalità esistente.
* Test delle prestazioni: Valutare la velocità, la scalabilità e la stabilità del software sotto vari carichi. Ciò include test di carico, test di sollecitazione e test di resistenza.
* Test di sicurezza: Identificare le vulnerabilità che potrebbero essere sfruttate dagli aggressori. Ciò comporta test di penetrazione, scansione di vulnerabilità e audit di sicurezza.
* Test di usabilità: Osservando gli utenti che interagiscono con il software per identificare le aree per migliorare l'interfaccia utente e l'esperienza utente.
* Debug: Utilizzo degli strumenti di debug per passare attraverso il codice, ispezionare le variabili e identificare la causa principale degli errori.
* Monitoraggio: Osservando il comportamento del software in un ambiente di produzione per identificare colli di bottiglia, errori e altri problemi di prestazioni. Questo comporta spesso la raccolta di registrazione e metriche.
* Profilazione: Analizzare le prestazioni del software per identificare le aree per l'ottimizzazione.
3. Ingegneria inversa: Ciò comporta l'analisi del codice compilato o di un sistema in esecuzione per comprendere la sua funzionalità, spesso senza accesso al codice sorgente. Questo viene utilizzato per vari scopi, tra cui analisi della sicurezza, test di compatibilità e creazione di soluzioni alternative.
Strumenti e tecniche utilizzate:
* Debugger (ad es. GDB, LLDB): Per passare il codice e ispezionare le variabili.
* Profiler (ad es. Valgrind, yourkit): Per identificare i colli di bottiglia delle prestazioni.
* Sistemi di controllo versione (ad es. Git): Per il monitoraggio delle modifiche e la collaborazione sulla revisione del codice.
* Trackers di emissione (ad es. Jira, GitHub Issues): Per la gestione di report di bug e richieste di funzionalità.
* Framework di test automatizzati (ad es. Junit, Pytest): Per la scrittura e l'esecuzione di test automatizzati.
* Strumenti di analisi statica (come menzionato sopra): Per rilevare automaticamente odori di codice e potenziali bug.
I metodi e gli strumenti specifici utilizzati dipendono fortemente dal contesto:il tipo di software, la fase di sviluppo, le risorse disponibili e gli obiettivi dell'esame. Un esame completo comporta spesso una combinazione di tecniche di analisi statica e dinamica.
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