亚创携手微软，通过机器学习提高软件质量

亚创最新研发的漏洞修复AI工具 – Code Defect AI, 可以在开发前期发现代码漏洞,并将修复错误的成本降到最低,加快开发周期。

作为工程和研发服务领域的全球领导者,亚创近期在GitHub上发布了一个新工具,该工具可以预测开发人员在软件开发过程里早期创建的源代码中出现错误的可能性。该工具被称为“Code Defect AI”,通过将机器学习(ML)应用到历史数据中,识别出代码中可能存在错误的区域,然后建议开发者通过一组测试来诊断和修复缺陷,从而获得更高质量的软件并大大缩减开发时间。

在软件开发领域,有漏洞是常态。在开发生命周期中发现缺陷的时间越晚,修复错误的成本就越高。通常这种错误部署分析修复过程十分耗时且成本高昂。“Code Defect AI”可以在开发前期发现代码漏洞,并将修复错误的成本降到最低,加快开发周期。

亚创集团首席创新官Walid Negm说:“众所周知,软件开发人员总是面临着持续的压力,他们必须在不影响质量的前提下快速完成代码。然而,现实情况是,软件发布周期所需要的不仅仅是自动汇编及交付,它需要能够帮助做出战略判断的算法,尤其是当代码变得更加复杂时。而“Code Defect AI”就是为了解决这个问题而生的。”

“Code Defect AI”依赖于各种机器学习技术,包括随机决策森林、支持向量机、多层感知器(MLP)和逻辑回归。对历史数据进行提取、预处理和标记,训练算法,建立可靠的决策模型。开发人员会得到一个信心评分,该评分可以预测代码是否兼容,或者是否存在包含漏洞的风险。

“Code Defect AI”支持与第三方分析工具的集成,并且它本身可以帮助识别给定程序代码中的错误。此外,开发人员还可以使用“Code Defect AI”来确定他们的软件中哪些功能最有可能导致错误,即,如果软件中有两个功能都有可能导致漏洞,需要优先考虑哪个功能。

微软人工智能市场部总经理David Carmona说:“微软和亚创一直在共同努力改善软件开发周期,“Code Defect AI”由微软Azure提供支持,是一种创新工具,可以通过使用机器学习帮助软件开发人员。”

“Code Defect AI”是一个可扩展的解决方案,可以在本地托管,也可以在云计算平台上托管,如微软Azure。虽然该解决方案目前只支持微软旗下的GitHub,但也可以根据需要与其他源代码管理工具集成。

该工具也可以在微软人工智能实验室的门户 站上找到,这样微软开发人员就可以下载该解决方案并在内部使用。

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