Bakgrund I dagens programvara finns det problem som försämrar kvaliteten hos system och ökar kostnaderna. Det är viktigt att tänka på säkerheten redan under programmeringsfasen för att underlätta underhåll. The Open Web Application Security Project (OWASP) erbjuder dokument, verktyg och projekt för att skapa och underhålla produkter på ett säkrare sätt. För att upptäcka säkerhetsproblem i koden kan verktyg för Static Application Security Testing (SAST) användas. SAST-verktyg kan rapportera både false negatives och false positives, därför är det viktigt att undersöka hur precisa verktygen är i sin rapportering. Syfte Studien ämnar kartlägga vilka SAST-verktyg utvecklare kan ta hjälp av för att skriva säkrare kod. Undersökningen skall även jämföra hur bra de är på att hitta sårbarheter i kod och hur stort antal false positives de rapporterar. Metod En sökning gjordes för att samla information om vilka SAST-verktyg som finns tillgängliga och en lista sammanställdes med krav för att kunna genomföra likvärdiga tester. För att utföra testerna användes kod med planterade sårbarheter och resultaten från testerna genererade kvantitativa data som fördes in i en tabell. Resultat I studiens resultat kartlades tolv SAST-verktyg. Från dessa valdes HCL AppScan CodeSweep, Snyk och SonarLint ut för vidare testning. Därefter beräknades recall, precision och false positives för verktygen. Snyk hade 71,43% på både recall och precision och 33,33% false positives. HCL AppScan CodeSweep hade 28,57% på recall, 57,14% på precision och 25% på false positives. SonarLint hittade inga sårbarheter och blev därav inte analyserat. Slutsatser Studien kartlade tolv olika SAST-verktyg och valde tre för likvärdiga tester av JavaScript i Visual Studio Code. Resultaten visade att Snyk presterade bäst gällande rapportering av sårbarheter och hade högre resultat gällande precision, medan HCL AppScan CodeSweep presterade bäst på att undvika false positives. Överlag anses Snyk vara studiens bästa SAST-verktyg då det hade högst resultat på både recall och precision. / Background In today's software, there are issues that degrade system quality and increase costs. It is important to consider security during the programming phase to facilitate maintenance. The Open Web Application Security Project (OWASP) provides documentation, tools, and projects to create and maintain products in a more secure manner. To detect security issues in the code, tools for Static Application Security Testing (SAST) can be used. SAST-tools can report both false negatives and false positives, so it is important to investigate the accuracy of the tools in their reporting. Aim The study aims to map which SAST-tools developers can utilize to write more secure code. The investigation will also compare their effectiveness inidentifying vulnerabilities in code and the numberof false positives they report. Method A search was conducted to gather information on available SAST-tools, and a list was compiled with requirements to perform equivalent tests. To carry out the tests, code with planted vulnerabilities was used, and the test results generated quantitative data that were entered into a table. Results The study's results mapped twelve SAST-tools. From these, HCL AppScan CodeSweep, Snyk, and SonarLint were selected for further testing. Then, the recall, precision, and false positives were calculated for the tools. Snyk achieved 71.43% for both recall and precision and had 33.33% false positives. HCL AppScan CodeSweep achieved 28.57% recall, 57.14% precision, and 25% false positives. SonarLint did not find any vulnerabilities and was therefore not analyzed. Conclusions The study surveyed twelve different SAST-tools and selected three for tests on JavaScript in Visual Studio Code. The results showed that Snyk performed the best in terms of vulnerability reporting and achieved higher precision results, while HCL AppScan CodeSweep excelled in avoiding false positives. Overall, Snyk is considered the best SAST-tool in the study as it had the highest results in both recall and precision.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:du-46559 |
| Date | January 2023 |
| Creators | Fransson, Robin, Hiltunen, Tommi |
| Publisher | Högskolan Dalarna, Institutionen för information och teknik |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | Swedish |
| Detected Language | English |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0025 seconds