VT2020-DevSecOps-Demo

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Dans cette démonstration, nous allons utiliser un analyseur de code créé par Github : codeQL.

CodeQL : outil intégré à Github

Dépôt github accueil

Comme vous pouvez le voir sur votre dépôt github, vous disposez d'un onglet Sécurité.

Dépôt github sécurité

A l'intérieur de cet onglet, vous pourrez trouver toutes sortes d'outils qui vous aideront à sécuriser vos applications.

Dans cette démonstration, nous allons nous intéresser à CodeQL : un moteur d'analyse de code qui permet de détecter les vulnérabilités de celui-ci.

Pour le choisir, il faut d'abord aller dans la section Code scanning alerts en cliquant sur le View Alerts.

Puis une fois à l'intérieur de cette section, vous pourrez cliquer sur Add analysing code tools.

Code scanning alert general

Enfin, pour configurer l'outil d'analayse, il faut cliquer sur Set up this workflow.

Code scanning alert config

Vous arriverez sur un fichier de configuration que vous pouvez modifier à votre guise. Pour cette démo, il suffit seulement d'ajouter le langage que vous souhaitez analyser.

Dépôt github action

Maintenant, pour voir vos analyses de code, vous pourrez maintenant aller dans l'onglet Actions.

Dépôt github analyse start

Là, on peut voir que l'analyse est en cours.

Dépôt github analyse fin 1
Dépôt github analyse fin 2

Après 1 à 2 minutes d'attente, votre analyse sera terminée et vous pourrez voir que pour mon dépôt, il ne trouve rien d'alarmant.


CodeQL : outil intégré à LGTM.com

https://securitylab.github.com/tools/codeql

Pour vous montrer également que le fichier de configuration joue à un rôle très important, je vais analyser le même dépôt github mais avec un autre outil qui est un petit peu plus précis (puisque je n'ai pas du tout modifié le fichier config de l'analyseur intégré à github). Celui-ci est même directement donné par github sur son site.

Github LGTM

Une fois arrivé sur le site, j'ai rajouté mon projet github dans le champ Follow.

LGTM accueil

Une fois qu'il sera uploadé, une analyse de code sera automatiquement réalisée ... et voici les résultats pour mon dépôt :

LGTM projet

On peut donc voir que le projet possède 7 warnings et 6 recommendations dont voici un exemple :

LGTM exemples résultat

Donc comme vous pouvez le voir, l'outil vous indique exactement où est la vulnérabilité et de quelle sorte de vulnérabilité il s'agit.

C'est donc un outil très pratique qui peut être utile, ne serait-ce que pour avoir un code propre et efficace.


Veille Technologique 2020