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【代碼質量】C/C++代碼靜態分析與常用分析軟體工具

2020-09-19 09:32:58 區塊鏈

文章目錄

  • 1 前言
  • 2 什么是靜態分析
  • 3 靜態分析方法
  • 4 靜態分析內容
    • 4.1 記憶體相關
    • 4.2 邏輯類
    • 4.3 編程風格與其他
  • 5 常用靜態分析工具
  • 6 參考文章


1 前言

??對于大型C/C++專案,一般是以團隊分模塊開發的方式,代碼量數十萬或者更多,由于代碼量的激增以及開發人員眾多,代碼出現bug的概率也隨之增加,——這是一個數學上概率論的問題,而不是程式員的編碼技術問題,其中一部分問題是非執行程序引起的靜態問題,如記憶體泄露、記憶體越界、野指標、邏輯模糊、死鎖等等,在發布代碼前可以借助一些檢測工具進行代碼分析,以排除靜態bug,除了檢查代碼靜態bug外,還可以判斷代碼復雜度、代碼質量、代碼執行效率等等,作為提高代碼質量的依據,


2 什么是靜態分析

?? 程式靜態分析(Program static analysis)是指在不執行代碼情況下, 通過詞法分析、語法分析、語意分析、控制流、資料流分析等技術對源代碼進行掃描,驗證代碼是否滿足規范性、安全性、可靠性、可維護性等指標的一種代碼分析技術, 通過對代碼進行審查分析,檢查代碼的功能、性能,提升代碼質量,靜態分析有兩種方式,分別是人工審查和軟體工具分析,


  • 人工審查,依賴于人,適合于小型專案或者代碼量不大的場景;效率低、易遺漏

  • 軟體工具分析,理想的方式, 準確率、可靠性、效率都遠高于人工審查


3 靜態分析方法

  • 詞法分析,依次對代碼的字符流進行掃描,通過正則運算式方法將原始碼轉換為等價符號,并生成符號串列,

  • 語法分析,該方法主要分析源代碼結構的正確性,將背景關系無關聯語法的符號整理成語法樹,

  • 抽象語法樹分析,將源代碼組織生成樹形結構,關聯代碼以樹的節點表示,

  • 語意分析,主要審查結構上正確的源代碼,分析代碼背景關系相關聯的性質,

  • 控制流分析,該方法反映函式的嵌套關系,可以生成函式呼叫關系圖;通過分析源代碼,生成有向控制流圖,節點表示基本代碼塊,節點間的有向邊表示流控路徑,反向邊表示可能存在的回圈,

  • 資料流分析,對“控制流分析”生成的控制流圖進行遍歷分析,記錄變數初始化點和參考點,并保存為切片相關的資料資訊,生成資料流圖,

  • 污點分析,對“資料流分析”生成的資料流圖反推斷出源代碼中可能受“攻擊”的變數,識別代碼中可能存在的缺陷,

  • 無效代碼分析,“控制流分析”生成的控制流圖中,無邊向的孤立節點即為無效代碼,通過該方法,可以檢測代碼邏輯問題,


4 靜態分析內容

??大多數情況下,靜態分析的物件都是程式源代碼,少數情況會使用編譯后的目標代碼(可執行檔案),靜態分析的內容,根據具體分析的物件,大致可以歸為三類:

【1】致命類(記憶體相關)

【2】邏輯類

【3】編碼規范與其他類


4.1 記憶體相關

??由于C/C++支持指標,通常有程式員來動態管理記憶體,這就可能導致記憶體泄露問題的產生,典型記憶體相關問題如下:

  • 訪問沒有申請記憶體的空指標(空指標)
  • 訪問已釋放記憶體的指標(野指標)
  • 記憶體越界訪問
  • 記憶體泄露,申請了記憶體沒有釋放
  • 重復釋放記憶體
  • 檔案描述符泄漏(未釋放)
  • 格式化字串不安全(記憶體越界)

??關于記憶體問題的檢查,也常常使用Valgrind工具檢查,可參考文章如何使用Valgrind檢測記憶體泄漏,


4.2 邏輯類

  • 邏輯錯誤,重復代碼分支、缺少分支陳述句(如switch缺少break)、變數比較型別不一致、常true或false
  • 運算錯誤,除0運算、無符號數小于0、bool型別自加
  • 可疑檢查,死回圈、死鎖、if陳述句“=”問題、回傳區域變數、變數溢位

4.3 編程風格與其他

  • 編程風格,命名、規范性、可讀性、可移植和復用性
  • 執行問題,函式未使用、變數未使用、代碼不可到達(提前return
  • 隱患問題,語法問題、邏輯模糊問題、型別強制轉換、編譯警告、volatile問題
  • 效率問題,時間復雜度、空間復雜度、邏輯回圈、
  • 標準行業規范,如MISRA C

5 常用靜態分析工具


工具支持語言支持平臺權 授說明
AdLintCLinux、Windows、Mac OS開源代碼質量評估可視化,支持多種軟體品質測量
Coverity PreventC/C++、C#、JAVALinux、Windows、Mac OS付費提供多種輔助工具,專長于最準確的找到最嚴重和最難檢測的缺陷
FlawfinderC/C++Linux、Windows開源使用用Python撰寫的c/c++程式安全審查工具;詞法掃描和分析,內嵌了一些漏洞資料庫,如緩沖區溢位、格式化串漏洞等,掃描快,按照代碼中漏洞的風險等級對漏洞進行劃分,可以快速找到存在的問題
KlocworkC/C++、C#、JAVALinux、Windows付費國內使用較廣泛的分析工具
RatsC/C++、Python、Perl、 PHPLinux、Windows開源掃描規則比較粗糙
PC-LintC/C++Windows付費一個由Gimpel Software公司提供的支持C/C++的商用靜態分析器
CppcheckC/C++Linux、Windows開源支持圖形界面和命令列
SplintCLinux開源靜態檢測針對C語言的安全工具和漏洞檢測;Splint支持多種常規檢查
cqualC/C++Linux開源輕量級的靜態分析器,可在類Linux系統下運行
BLASTCLinux開源采用反例驅動的自動抽象精細化方法,構建了一個抽象模型,并對模型的安全性能進行了驗證的C語言分析器
Frama-CCLinux、Windows、Mac OS開源針對C語言的靜態分析器
ITS4C/C++Linux、Windows開源Cigital公司開發的自動化原始碼審查工具;但它不能理解程式背景關系意思,存在很大的誤報
CoBotC/C++Linux、Windows開源北京大學開發,中國首家通過CWE認證的軟體安全檢測工具
TscanCodeC/C++、C#、LuaLinux、Windows、Mac OS開源騰訊開發的靜態分析工具

推薦使用:

CoBot、TscanCode、Cppcheck、Flawfinder

??個人使用首選開源工具;付費的功能很強大,但費用都比較昂貴,適合于公司使用,


??實質上,不論是人工審查還軟體分析,都可能存在一定的誤報率,甚至漏報,因此,提高代碼質量的根本途徑在于編碼程序,形成良好編碼習慣,是保證代碼質量的最可靠方式,


6 參考文章

【1】【代碼質量】C++代碼質量掃描主流工具深度比較
【2】國內外主流靜態分析類工具匯總

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