您的團隊是否在安全關鍵軟體中掙扎於速度與品質的平衡？傳統的靜態分析工具往往產生過多違規結果，反而帶來更多問題。本文將帶您了解如何透過嵌入機器學習（ML）與生成式 AI（GenAI）來改變現況。
在當今嵌入式與安全關鍵軟體的開發環境中，團隊承受著必須更快交付的壓力，同時仍需維持高品質、安全與法規遵循。傳統的靜態分析流程經常形成新的瓶頸：動輒成千上萬的違規項目、缺乏足夠上下文，以及需要耗費大量人力的修復工作。
Parasoft 透過現代化與智慧化的方式來應對這些挑戰，將機器學習（ML）與生成式 AI（GenAI）嵌入其軟體測試解決方案中。這些創新不只是升級，而是對於團隊如何在複雜系統中優先處理與修正靜態分析違規項目的一大變革。
專為安全關鍵程式碼打造的強大靜態分析引擎
在 AI 與 ML 發揮作用之前，開發安全關鍵程式碼必須從深度且精準的靜態分析開始。Parasoft 的 C/C++test 建立在一個成熟且驗證過的分析引擎上，開箱即能提供完整且符合標準的違規檢測。C/C++test 支援廣泛的產業標準，包括 MISRA C:2025、MISRA C++:2023、AUTOSAR C++14、CERT C/C++、CWE 等。這些標準對於注重開發安全性、可靠性與穩定性的應用而言非常重要。
Parasoft 的差異化不僅在於支援的廣度，更在於設定與控制的深度。團隊可以依據專案目標、系統關鍵程度或既有程式碼情況，客製化規則的執行。規則可以啟用、停用、調整，或依照法規要求分組。甚至能透過 Parasoft 的 RuleWizard 建立全新的規則。
開發團隊同樣能獲得資料流分析與控制流分析的支援。這些測試能提供潛在執行風險的全方位洞察，例如空指標解參考、緩衝區溢位或併發問題，並在進入測試或實際上線前就能發現。
這個靜態分析引擎並非單獨運作，而是能無縫整合至 CI/CD 流程、開發者 IDE，以及 Parasoft 的集中式報告平台 DTP（Development Testing Platform）。無論是在 IDE 中執行 shift-left 測試，或在 CI 工作中落實規範，Parasoft 都能及早、精準並具備上下文地找出違規項目。
能理解團隊優先順序的機器學習
當開發團隊辨識出違規項目後，最大的挑戰是：哪些該優先修正？Parasoft 在 DTP 中內建的機器學習引擎能解決這個問題。這個 ML 引擎會從以下資料中學習：
• 你的開發歷史
• 團隊在各個 sprint 中如何處理違規項目
• 專案與產品線
它會根據這些行為模式來排序與決定新違規項目的優先修正順序。
透過 DTP 的集中式分析平台，ML 能記錄每位開發者與違規項目的互動。DTP 會為被標記為已修正、已抑制、偏離或重新分配的問題建立行為模型。這個模型會隨著每個 sprint 持續進化，學習團隊如何根據嚴重程度、風險與歷史狀況來決定不同類型違規項目的優先順序。
對於新使用者，模型也能透過手動訓練。開發者會在每個 sprint 中分類並處理違規項目，逐步教導系統分辨哪些才是最重要的。
既有的 Parasoft 客戶將能立即受惠，我們會利用歷史資料快速訓練模型，反映多年來的實際決策。
這種由 ML 驅動的優先排序，能讓團隊先專注於修復價值最高、最可能影響安全、功能或合規性的違規項目。開發者不再被大量警告淹沒，而是能立即看到必須優先處理的問題，從而更有效率地進行分類與運用工程資源。
在需要遵循 MISRA、CERT、ISO 26262 或 DO-178C 等標準的領域中，這項能力能大幅簡化稽核與報告流程。團隊可以清楚展現他們是優先處理強制性規則，並對其餘項目留下合理偏差的紀錄，而不是盲目嘗試修復所有違規。
以正確方式修正違規的生成式 AI
在 ML 排定最重要的違規項目後，Parasoft 會幫助進行修正——不是蠻力式的自動化，而是透過導向式智慧來處理。我們將生成式 AI 整合到 C/C++test 的 VS Code 擴充套件中，讓錯誤修復過程變得更聰明、更安全。
許多開發者對 GitHub Copilot 這類工具並不陌生。雖然它們在產生程式碼片段上很有用，但通常缺乏特定領域的上下文，可能會提供不符合標準的修正建議，並且往往缺少完整的理由說明。在涉及安全或資安標準的關鍵應用中，這些限制會帶來無法接受的風險。
Parasoft 採用專門設計的方法，將 Copilot 嵌入 C/C++test 環境中，來解決這個挑戰。我們不依賴通用的 AI 提示，而是提供與違規項目相關的豐富上下文指引，包括以下內容：
• 違規規則的詳細資訊
• 合規與不合規的程式碼範例
• 規則目的的清楚解釋
不同於一般的程式輔助工具，這種具備結構化與標準導向的提示，能確保 AI 產生的修正不僅符合語法，還能遵循背後的安全性、資安與合規要求。最終結果是更聰明、更值得信賴的程式碼修復，符合產業期望並減少重工。
每個 AI 輔助的修正都包含：
• 違規規則的說明
• 合規與不合規的程式碼範例
• 規則背後的目的，例如記憶體安全或邏輯正確性
• 引導 AI 逐步解決問題的具體推理過程
這種稱為「chain-of-thought reasoning（思路鏈推理）」的技術，能幫助 AI 產生完整且高品質的修正，並符合安全與資安標準。它不只是產生程式碼，而是附帶清楚解釋，讓程式碼更容易被審查、理解與信任。
在內部研究中，Parasoft 比較了三種方法：
1. 單純使用 GitHub Copilot
2. 搭配具備規則意識的提示使用 Copilot
3. 使用具備規則意識提示並加入推理的 Copilot
第三種方法始終能產生最可靠、最符合標準的結果，在正確性與可稽核性上明顯優於其他方式。
這項工具會直接在 VS Code 編輯器中提供修正建議，讓開發者可以選擇接受、修改，或從中學習。這種透明度的提升，不僅增加了對 AI 的信任，也促進了團隊之間的知識傳遞。
提升合規性與開發效率的新標準
透過將 ML 的優先排序與 GenAI 的修復結合，Parasoft 提供的不只是自動化，而是貫穿整個靜態分析生命週期的智慧化指引。團隊不必再耗費時間處理低優先級的問題或重複修復明顯的錯誤，而是能專注於真正重要的部分，以正確方式修正，並有信心地推進專案。
這種智慧化方法能加快開發速度、降低缺陷成本、簡化合規流程，同時讓團隊能做出有依據、可追蹤，並且能通過審核與認證的決策。
無論你正在開發下一代自駕車系統、醫療監測裝置，或是關鍵任務的航電系統，Parasoft 的 AI 驅動測試套組都能因應這些挑戰。
透過 AI 文件助理幫助開發者更快學習
除了利用 AI 與 ML 簡化違規項目的優先排序與修復外，Parasoft 也專注於改善開發者與工具本身的互動方式。文件在工具導入過程中一直扮演關鍵角色，但對許多使用者來說，特別是剛接觸需要高度合規流程的人，從冗長的技術手冊中找到相關答案往往既挫折又耗時。
為了解決這個問題，Parasoft 在 C/C++test 2025.1 中導入了一個內建的 AI 文件助理。它直接整合到開發者的 IDE 中，能針對目標導向的問題做出回應。以下是一些範例：
• 我該如何抑制某個靜態分析違規項目？
• 我該如何從指令列執行靜態分析？
開發者不必再點選選單或翻閱冗長的指南，而是能直接獲得具體且具上下文的答案，並附有文件中相關章節的連結。這大幅縮短了學習曲線，幫助團隊更快進入高效能狀態。
AI 文件助理帶來三大好處：
• 加速上手：新使用者能以更少的訓練瓶頸更快開始推進。
• 提升工具使用率：當知識獲取更順暢時，開發者更可能探索進階功能。
• 提升投資報酬率（ROI）：減少搜尋時間、增加實作時間，讓組織最大化工具投資價值。
這個助理再次展現了 Parasoft 如何將 AI 帶入軟體測試體驗的各個層面。不只是用來偵測或修正程式碼，而是透過智慧且即時的支援，強化使用者的能力。
以更智慧的方式前進
Parasoft 透過將人工智慧與機器學習嵌入 C/C++ 測試解決方案，讓整個靜態分析生命週期現代化。從偵測與優先排序違規，到加速修復，再到透過 AI 文件助理提升工具導入，這些創新將智慧化工具帶給團隊，使其能夠適應、引導並與開發者一同進化，強化人類的決策能力。
無論你正在開發下一代汽車 ECU、航電控制系統，或是醫療裝置韌體，Parasoft 都能為你提供更智慧的工具、更安全的程式碼，以及更快速的成果，幫助你以清晰、高效且自信的方式因應今日的軟體品質挑戰。
本文由Parasoft提供