更新日： 集計期間:2025年08月06日～2025年09月02日
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コードの潜在的な問題を検出しソフトウェアの品質を向上
C-STATを使用すれば高度なC/C++コード解析ができ、潜在的なエラーを見つけることが可能です。また、MISRA C:2012のようなコーディング規約へ準拠しながら、コード品質を向上させることができます。C-STATは、統合開発環境IAR Embedded Workbench上で実行して解析結果を確認でき、使いやすい同社オリジナルの静的解析ツールです。高いコード解析力を発揮してユーザーのコードの潜在的な問題を検出します。
通常の業務プロセスの一部としてセキュリティとコンプライアンスを確立！
PCI DSSは、小売店、金融機関、POSベンダーおよび決済処理インフラの 開発と運用を手がけるハードウェア/ソフトウェア開発者などペイメント・ カード処理に携わる全ての事業者に適用されるデータ・セキュリティ基準です。 静的解析ツールの『Coverity』は、品質上の重大な不具合や潜在的な セキュリティ脆弱性をソフトウェア開発ライフサイクルの早い段階で特定。 信頼できる具体的な修正ガイダンスを開発者に提示することにより、 リスクの軽減と全体的なプロジェクト・コストの削減に貢献します。 【PCI DSSのコンプライアンス要件(6つのグループ)】 ■安全なネットワークとシステムの構築と維持 ■カード会員データの保護 ■脆弱性管理プログラムの維持 ■強力なアクセス制御手法の導入 ■ネットワークの定期的な監視およびテスト ■情報セキュリティ・ポリシーの維持 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
ソースコード内の脆弱性と品質面の問題を検査する自動静的解析ツール
『Cracker Probing-Eyes(R) Core』は、アプリケーションのソースコードを CPE Core専用のポータルにそのまま圧縮／アップロードするだけで、 ソースコードの脆弱性と品質の診断を行える自動分析ツールです。 お客様はあらたな設備投資不要でご利用いただけます。 開発の様々なタイミングで品質分析が行えるため、開発の上流工程で 問題への対応が可能となり、コストや労力の削減を実現できます。 【特長】 ■新規設備投資が不要 ■手戻りリスクの軽減 ■短時間でソースコードの安全性を確保 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
依存関係グラフや依存関係マトリックスを使って、コードの構造や結合度を分析！
『NDepend』は、.NETコードの品質を向上させるための静的解析ツールです。 Visual Studio CodeやRiderと連携して使うことが可能。CQLinqという C# LINQの構文を使って、コードの問題や改善点を検出したり、 制約を設定します。 約200種類のデフォルトのクエリやルールが用意されており、 簡単に読み書きできます。 【特長】 ■依存関係の可視化 ■技術的負債の推定 ■コードメトリクスの監視 ■回帰やコードスメルの検出 ■ダイアグラムやレポートの生成 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
競合を見逃すな！ 変数アクセスをビジュアライズ
Cソースコードを静的解析し、外部変数の競合状態を図表で生成、可視化し、レビューの効率化/品質向上に貢献します。 ・関数ポインタ/ポインタ変数に対応 ・マルチコアのコア間の変数干渉に対応 ・割り込み禁止/許可関数を指定して排他制御を解析 ・共有変数のレビューシートを自動生成
セキュアで高品質C#/VB.NETアプリケーションの開発とテスト工数の大幅削減が可能になります
『dotTEST』は、静的解析(コーディング規約検証／フロー解析)、 単体テストを行うC#言語VB.NET言語対応のテストツールです。 静的解析では、さまざまなカテゴリーのコーディング規約を使用し、 ソースコードの問題点を指摘するコーディング規約チェックを行うことが可能。 さらに、.NET アプリケーションの処理フローを解析し、SQLインジェクションや クロスサイトスクリプト(XSS)などのセキュリティ上危険なコードや リソースリーク、NullReferenceExceptionといった運用上問題となりうる コードを検出します。 【特長】 ■C#/VB.NET開発のリスクを減らす ■フロー解析とコーディング規約チェックで、ソースコードの品質向上を支援 ■カバレッジ計測機能で、単体テストとUIテストを支援 ■静的解析と単体テスト実行の自動化を支援 ■プラットフォーム「Parasoft DTP」との連携が可能 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。
CodeCheckerで不足する機能を補い、静的解析ツール運用にかかる作業時間を大幅に短縮します。
■特徴1 違反警告に関連する情報を1つのフレームワークで運用可能 違反警告の処置には、ソースコードやコーディングルールなど、複数の情報が必要です。 CARでは、これらの情報を1つのフレームワーク内で統合管理できます。 必要な情報に素早くアクセスでき、作業効率の大幅な改善を実現します。 ■特徴2 AIによる学習機能を搭載 CARに蓄積された静的解析ツールが出力した違反警告やソースコード、 過去の違反警告判定などをもとにAIが学習し、レビューや対応作業の効率を向上させます。
