Principaux scanners de vulnérabilité du code en 2025

Introduction

Imaginez que vous mettiez en place une nouvelle fonctionnalité le vendredi et que vous vous réveilliez le lundi avec une faille critique. En 2025, ce cauchemar n'est que trop réel. Les vulnérabilités logicielles n'ont jamais été aussi nombreuses - plus de 38 000 ont été signalées en 2024 - et les attaquants exploitent les failles du code plus rapidement que jamais. En fait, les données les plus récentes montrent que les violations causées par des vulnérabilités de code ont presque triplé d' une année sur l'autre. Les informations d'identification volées et les bogues d'injection représentent désormais une part importante des incidents de sécurité. Il est clair que la détection précoce des bogues de sécurité n'est plus facultative - elle est essentielle à la mission de l'entreprise.

C'est là qu'interviennent les scanners de vulnérabilité du code. Ces outils analysent automatiquement votre code source pour repérer les faiblesses avant le jour du déploiement. Les scanners modernes de 2025 évoluent avec le temps : ils s'intègrent de manière transparente dans le développement, utilisent l'IA pour réduire le bruit et couvrent tout, des secrets dans le code aux risques de la chaîne d'approvisionnement. Dans cet article, nous présentons les meilleurs scanners de vulnérabilité du code pour 2025. Tout d'abord, nous verrons ce que sont ces scanners et pourquoi ils sont importants. Ensuite, nous présenterons 13 outils de pointe (par ordre alphabétique, sans fioritures ni classement). Enfin, nous nous pencherons sur les meilleurs choix pour des cas d'utilisation spécifiques - que vous soyez un développeur à la recherche d'un retour d'information rapide ou un RSSI dans une entreprise. À la fin, vous saurez exactement quels scanners de code répondent à vos besoins et comment les intégrer pour une sécurité maximale. Si vous le souhaitez, passez directement au cas d'utilisation correspondant ci-dessous.

Que sont les scanners de vulnérabilité du code ?

Les scanners de vulnérabilité du code sont des outils automatisés qui examinent le code source de votre application (ou le code compilé) pour trouver des failles de sécurité. Ils font partie des tests statiques de sécurité des applications (SAST), ce qui signifie qu'ils analysent le code sans l'exécuter. Ces scanners utilisent un mélange de filtrage, d'analyse du flux de données et de vérifications basées sur des règles pour détecter des problèmes tels que l'injection SQL, les scripts intersites (XSS), les débordements de mémoire tampon, les secrets codés en dur, l'utilisation d'API non sécurisées et d'autres vulnérabilités. En fait, le scanner agit comme un réviseur de code diligent qui possède une vaste connaissance des faiblesses et des erreurs de codage connues. Il passe au peigne fin votre base de code et repère les schémas ou les bogues risqués qui pourraient conduire à des exploits.

En analysant le code à un stade précoce - dès la phase de développement ou de construction - ces outils permettent de détecter les problèmes de sécurité avant que votre application ne soit mise en production. De nombreux scanners de vulnérabilité du code s'intègrent à votre IDE ou à votre pipeline CI pour fournir un retour d'information instantané aux développeurs. Résultat ? Vous pouvez corriger les vulnérabilités pendant le codage, bien avant qu'un attaquant (ou un testeur d'assurance qualité) ne les trouve. Certains scanners sont spécifiques à un langage, tandis que d'autres prennent en charge des dizaines de langages et de frameworks. Ce qu'il faut retenir, c'est que les analyseurs de code automatisent le processus de détection des problèmes de sécurité dans le code source, ce qui rend le codage sécurisé évolutif et continu.

Pourquoi avez-vous besoin d'un scanner de vulnérabilité du code ?

Toute organisation qui écrit des logiciels devrait utiliser des scanners de code dans le cadre d'un cycle de développement sécurisé. Voici pourquoi :

• Détection précoce, moins de violations : La détection précoce des bogues permet d'éviter les désastres ultérieurs. Une grande partie des brèches provient de vulnérabilités connues du code qui n'ont jamais été corrigées. L'analyse de votre code pour détecter les failles (comme les 10 principales vulnérabilités de l'OWASP ) avant la publication réduit considérablement les risques de compromission.
• Réduction des coûts de correction : Il est beaucoup moins coûteux et plus facile de corriger une vulnérabilité au cours du développement qu'après le déploiement. Une étude a montré que les correctifs apportés après la publication coûtent en moyenne 5 fois plus cher que les correctifs apportés pendant la conception. Une analyse précoce signifie que vous passez quelques minutes à corriger le code maintenant au lieu de vous précipiter lors d'un incident ou d'un cycle de correctifs coûteux plus tard.
• Meilleure qualité du code : De nombreux problèmes de sécurité sont également des bogues qui affectent la stabilité. En corrigeant les vulnérabilités (débordements de mémoire tampon, déréférencements de pointeurs nuls, etc.), vous améliorez la qualité et la fiabilité globales du code. Les équipes signalent que l'adoption de SAST permet d'obtenir un code plus propre et moins de défauts.
• Conformité et gestion des risques : Les normes et les réglementations imposent de plus en plus des pratiques de codage sécurisées. Des cadres tels que les directives de développement sécurisé du NIST recommandent explicitement l'analyse statique du code et l'analyse secrète dans le cadre des activités de vérification. L'utilisation d'analyseurs de code permet de satisfaire aux exigences de conformité (ISO, SOC 2, PCI DSS) en fournissant des pistes d'audit et des rapports sur les vérifications de la sécurité du code.
• Aide aux développeurs : Les scanners de code intègrent la sécurité dans le processus de développement, en permettant aux ingénieurs de résoudre les problèmes dans leur propre code. Au lieu d'attendre un test d'intrusion tardif, les développeurs obtiennent un retour d'information immédiat et apprennent des modèles de codage sécurisés au fil du temps. Cela favorise une culture d'appropriation de la sécurité (sécurité "shift-left") et réduit les allers-retours entre les équipes de développement et de sécurité.

Comment choisir un scanner de vulnérabilité du code ?

Tous les scanners ne se valent pas. Lorsque vous évaluez les scanners de vulnérabilité de code pour votre équipe, prenez en compte les critères suivants :

• Prise en charge des langages et des cadres de travail : L'outil couvre-t-il tous les langages, frameworks et piles technologiques que vous utilisez ? Les meilleurs scanners prennent en charge un large éventail de langages (de C/C++ à Python, Java, JavaScript, Go, etc.), de sorte que vous n'avez pas besoin d'un outil par langage.
• Intégration au flux de travail des développeurs : Recherchez des scanners qui s'intègrent à vos processus existants. L'intégration CI/CD est indispensable - l'analyseur doit s'exécuter dans votre pipeline de construction et effectuer des fusions si nécessaire. Les intégrations IDE sont un grand plus pour l'adoption par les développeurs (par exemple, montrer les problèmes dans VS Code ou IntelliJ). Plus l'analyseur s'intègre de manière transparente dans Git, CI et la revue de code, plus les développeurs sont susceptibles de l'utiliser.
• Précision (peu de faux positifs) : Tous les scanners signalent des problèmes qui ne sont pas réels, mais les meilleurs outils minimisent ce bruit. Rien ne décourage plus les développeurs que des centaines d'alertes non pertinentes. Les scanners modernes utilisent des techniques telles que l'analyse des défauts et les règles contextuelles pour donner la priorité aux véritables vulnérabilités et supprimer les faux positifs. Vérifiez les évaluations indépendantes ou essayez l'outil sur du code sûr connu pour évaluer son rapport signal-bruit‍.
• Performance et évolutivité : La vitesse est importante, en particulier si vous prévoyez d'exécuter des analyses sur chaque demande d'extraction. Un bon scanner peut analyser une base de code de taille moyenne en quelques minutes, et non en quelques heures, et prendre en charge l'analyse incrémentale (en analysant uniquement le code modifié) pour gagner du temps. Pensez également à l'évolutivité : peut-il gérer des millions de lignes de code et des analyses parallèles multiples pour les grandes entreprises ?
• Fonctionnalités de reporting et de conformité : Réfléchissez aux fonctions de sortie et de gestion dont vous avez besoin. Les équipes d'entreprise peuvent avoir besoin de rapports de conformité détaillés (mise en correspondance des résultats avec le Top 10 de l'OWASP ou les catégories CWE), de tableaux de bord pour l'évolution des risques et de flux de travail pour le triage des problèmes. Le contrôle d'accès basé sur les rôles et l'intégration avec les systèmes de suivi des problèmes (Jira, etc.) peuvent également être importants. Pour une petite équipe, ces éléments peuvent être superflus, mais pour les industries réglementées, ils sont cruciaux.

Gardez ces critères à l'esprit lorsque vous étudiez les différentes options. Ensuite, examinons les meilleurs outils disponibles en 2025 et ce qu'ils apportent chacun à la table. Plus loin dans cet article, nous examinerons les meilleurs scanners de vulnérabilité de code pour des cas d'utilisation spécifiques.

Les meilleurs scanners de vulnérabilité du code pour 2025

(Liste par ordre alphabétique - le meilleur choix dépend de vos besoins).

Tout d'abord, voici une comparaison des 5 meilleurs outils d'analyse des vulnérabilités du code, basée sur l'expérience des développeurs, la profondeur d'intégration, la vitesse d'analyse et la précision. Ces outils sont les meilleurs de leur catégorie dans un large éventail de cas d'utilisation, qu'il s'agisse d'équipes de développement à évolution rapide ou de programmes de sécurité d'entreprise à grande échelle.

Sécurité de l'aïkido

Aikido est une plateforme de sécurité applicative tout-en-un conçue pour les développeurs. Elle combine plusieurs capacités d'analyse sous un même toit, de l'analyse du code à la sécurité du cloud. La mission d'Aikido est "pas de bruit, une vraie protection " - ce qui signifie qu'elle s'efforce d'obtenir un taux de faux positifs proche de zéro et une intégration transparente du flux de travail des développeurs. Contrairement aux scanners traditionnels qui vous submergent d'alertes, Aikido effectue un tri automatique des résultats pour ne mettre en évidence que les problèmes réellement importants. Il couvre SAST , détection des secretsSCA, DAST, l'analyse des conteneursde conteneurs, les contrôles IaC et bien plus encore dans une seule solution‍.

• Plusieurs scanners en un seul outil : il gère le code source, les dépendances, les configurations et les nuages, le tout en un seul outil. Aikido exécute SAST sur votre code, vérifie les librairies open-source pour les vulnérabilités connues (SCA), trouve les secrets exposés, analyse les images de conteneurs et les modèles IaC, et effectue même des tests d'API et des tests dynamiques. Cette approche 12 en 1‍ signifie que vous pouvez consolider les outils.
• Réduction du bruit : Un filtrage intelligent garantit que vous voyez les vulnérabilités importantes, et non un flot de faux positifs. Le moteur d'Aikido contextualise chaque découverte - si une vulnérabilité n'est pas réellement exploitable (par exemple, un code mort ou un indicateur de fonctionnalité), Aikido la supprimera. Vous obtenez une courte liste de problèmes réels, et non des centaines d'avertissements "peut-être".
• Intégration centrée sur le développeur : Travaille là où les développeurs travaillent. Aikido s'intègre aux pipelines CI/CD, aux flux de travail git et aux IDE les plus courants (VS Code, IntelliJ, etc.). Il peut exécuter des analyses sur chaque pull request et envoyer les résultats à Slack ou Jira. Il existe également un CLI local, afin que les développeurs puissent analyser le code sur leur machine avant de le valider.
• AI Auto-Fixes : Exploite l'IA pour suggérer des correctifs pour certaines vulnérabilités. La solution AI AutoFix d'Aikido peut générer automatiquement un correctif ou une demande d'extraction pour de nombreuses découvertes‍. Cela accélère la remédiation - les développeurs peuvent accepter le correctif ou le modifier, ce qui leur permet de gagner du temps sur la recherche.
• Déploiement flexible : Disponible en tant que service cloud ou auto-hébergé. Aikido est cloud-native par défaut (avec un tableau de bord web et une API), mais une option sur site existe pour les entreprises ayant des besoins de conformité stricts. Les données restent sécurisées et l'analyse peut même s'effectuer hors ligne si nécessaire.

Le meilleur pour : Les équipes de toutes tailles qui souhaitent une large couverture de sécurité avec un minimum de bruit. Idéal pour les startups (un seul outil pour tout sécuriser) et les entreprises qui en ont assez du "théâtre de la sécurité" des anciens produits.

Prix : Une version gratuite est disponible (essai de la plate-forme complète). Les plans payants sont forfaitaires et incluent tous les scanners - pas de surprise sur les prix par module.

AppScan Source (HCL AppScan)

AppScan Source est un analyseur de code statique chevronné, provenant à l'origine d'IBM et maintenant de HCL. Il se concentre sur l'analyse du code source à la recherche de vulnérabilités dès le début du cycle de développement. AppScan prend en charge un large éventail de langages (Java, C#, C/C++, JavaScript/TypeScript, etc.) et est réputé pour la profondeur de son analyse. Au fil des ans, AppScan a intégré des fonctions d'automatisation et d'intelligence artificielle pour améliorer la précision - par exemple, un système "Intelligent Finding Analytics" pour réduire les faux positifs.

• Moteur SAST complet : AppScan Source effectue une analyse approfondie du flux de données pour détecter les problèmes complexes (par exemple, les exploits d'injection en plusieurs étapes, les failles logiques). Il trouve souvent des vulnérabilités subtiles qui échappent à des outils plus simples basés sur des modèles. En contrepartie, les analyses peuvent être plus lourdes, mais les versions récentes ont introduit l'analyse incrémentielle et le traitement parallèle pour accélérer le processus.
• Outils de flux de travail pour les développeurs : HCL fournit un plugin IDE appelé CodeSweep et d'autres intégrations pour que les développeurs puissent analyser le code au fur et à mesure qu'ils l'écrivent‍. Cette approche "shift-left" signifie que vous n'avez pas besoin d'attendre une analyse centralisée - les vulnérabilités apparaissent dans votre éditeur ou dans les journaux CI pour être corrigées rapidement.
• Politique et conformité : AppScan est issu d'un pedigree d'entreprise, il possède donc de solides fonctions de rapport de conformité et de politique. Vous pouvez appliquer des politiques de sécurité (par exemple, "pas de problèmes A1 du Top 10 de l'OWASP avant la sortie") et générer des rapports pour les auditeurs. Il associe les résultats à des normes telles que OWASP, PCI DSS et CWE, ce qui est utile pour répondre aux exigences.
• Intégration d'entreprise : Outre l'IDE/CI, AppScan s'intègre à des systèmes de suivi des bogues et à des tableaux de bord d'entreprise. Il peut transmettre les résultats à HCL AppScan Enterprise (un portail central) pour la gestion des risques dans de nombreuses applications. Il prend également en charge l'accès basé sur les rôles et la collaboration multi-utilisateurs pour le triage des résultats d'analyse.
• Mises à jour continues : Soutenue par une équipe de recherche en sécurité dédiée, la base de données de règles d'AppScan est régulièrement mise à jour en fonction des nouveaux modèles de vulnérabilité. Au fur et à mesure que de nouveaux CVE et de nouvelles techniques d'exploitation apparaissent, HCL envoie des mises à jour pour que le scanner reste d'actualité.

Idéal pour : Les grandes organisations et les entreprises qui ont besoin d'une solution SAST éprouvée avec un support d'entreprise. Particulièrement utile dans les ateliers qui utilisent déjà d'autres produits HCL/AppScan ou qui ont besoin d'une numérisation sur site pour des raisons de conformité.

Fixation des prix : Logiciel d'entreprise commercial. La licence est généralement accordée par application ou par ligne de code scannée. Un essai gratuit est disponible ; le plugin CodeSweep est gratuit pour l'analyse de base du code dans l'IDE.

Checkmarx

Checkmarx est une plateforme de sécurité des applications bien connue, notamment pour ses capacités de test statique de la sécurité des applications. La dernière plateforme Checkmarx One est une suite AppSec en nuage qui comprend SAST, l'analyse de la composition des logiciels (SCA), l'analyse de l'infrastructure en tant que code, les tests de sécurité des API, et bien plus encore. Checkmarx analyse directement le code source (contrairement à certains outils qui analysent les binaires), ce qui facilite son intégration dans les flux de travail des développeurs et les pipelines de CI. Il est apprécié pour son large éventail de langues prises en charge et ses fonctionnalités d'entreprise.

• Analyse SAST robuste : Le moteur SAST de Checkmarx prend en charge des dizaines de langages et est hautement configurable. Il effectue une analyse du flux de données sensible au chemin pour trouver les vulnérabilités sans avoir besoin de compiler le code. Cela signifie que vous pouvez analyser un code incomplet ou des microservices de manière indépendante. Pour les projets de grande envergure, Checkmarx propose une analyse incrémentale afin d'améliorer les performances - seul le code modifié est analysé à nouveau.
• Plate-forme unifiée : Avec Checkmarx One, vous disposez d'une interface unique pour plusieurs types d'analyses. Les développeurs et les équipes de sécurité peuvent voir les résultats de SAST avec les vulnérabilités des bibliothèques open source, les mauvaises configurations IaC, et plus encore. Cette vue unifiée permet d'éviter de passer d'un outil à l'autre. Sa philosophie est similaire à celle de l'approche tout-en-un d'Aikido, qui vise à simplifier la prolifération des outils AppSec.
• Intégration centrée sur le développeur : Checkmarx investit dans des intégrations pour répondre aux besoins des développeurs là où ils travaillent. Il existe des plugins pour tous les principaux IDE (Visual Studio, VS Code, IntelliJ, Eclipse) et une intégration étroite avec GitHub, GitLab, Bitbucket, Azure DevOps et Jenkins. Par exemple, vous pouvez configurer les analyses Checkmarx pour qu'elles s'exécutent sur chaque demande d'extraction et qu'elles fassent échouer la construction si de nouveaux problèmes de haute gravité sont trouvés. Les résultats peuvent être transmis sous forme de commentaires de révision de code, ce qui permet d'intégrer la remédiation au flux de travail normal des développeurs.
• Règles personnalisées et SDK : Les utilisateurs avancés peuvent étendre Checkmarx avec des requêtes et des règles personnalisées. Si vous avez des modèles propriétaires à vérifier (par exemple, les directives de codage sécurisé spécifiques à une entreprise), vous pouvez écrire des requêtes personnalisées dans leur langage de requête. Checkmarx fournit un portail d'éducation à la sécurité et un SDK pour cela. Il s'agit d'une fonctionnalité puissante pour les organisations qui souhaitent affiner ce que le scanner recherche.
• Gestion d'entreprise : Des fonctionnalités telles que l'évaluation des risques liés aux projets, les rapports de conformité et l'intégration avec les systèmes de billetterie sont intégrées. Checkmarx génère des rapports mettant en correspondance les problèmes avec le Top 10 de l'OWASP, le PCI, l'HIPAA, etc. Il dispose également d'un tableau de bord de vulnérabilité mature où les équipes AppSec peuvent suivre l'état de la remédiation à travers de nombreuses applications et filtrer par équipe, projet, sévérité, etc.

Idéal pour : Les entreprises et les sociétés de taille moyenne qui ont besoin d'une solution SAST mature et personnalisable. Checkmarx est souvent choisi par des organisations ayant de grandes équipes de développement et des exigences strictes en matière de sécurité, qui apprécient son large support linguistique et ses capacités de gestion des politiques.

Tarifs : Prix pour les entreprises (demander un devis). Il s'agit généralement d'un abonnement annuel basé sur le nombre de bases de code ou d'analyses, avec des options sur site et SaaS. Un essai gratuit limité est généralement disponible pour évaluation.

Fortify Static Code Analyzer (Micro Focus Fortify)

Fortify Static Code Analyzer (SCA) - qui fait maintenant partie d'OpenText - est l'un des poids lourds originaux de l'analyse statique. Il s'agit d'un outil SAST phare, connu pour son analyse très approfondie du code. Fortify peut être exécuté sur site et est utilisé depuis des années dans des secteurs tels que la finance, l'administration et la défense. Il analyse le code source (ou le bytecode pour certains langages) pour trouver un large éventail de faiblesses de sécurité et de problèmes de qualité. Si vous avez besoin d'une couverture complète et que vous n'êtes pas opposé à une certaine complexité, Fortify est un concurrent de premier plan.

• Couverture approfondie des vulnérabilités : Fortify est livré avec un vaste ensemble de règles couvrant tout, des vulnérabilités web classiques (XSS, SQLi) aux débordements de mémoire tampon, aux conditions de course, aux faiblesses cryptographiques, et bien plus encore. Il utilise plusieurs techniques d'analyse (flux de données, flux de contrôle, suivi des erreurs, analyse lexicale) pour détecter les problèmes interprocéduraux délicats. Cela signifie qu'il peut trouver certaines vulnérabilités que d'autres pourraient manquer. Le revers de la médaille est qu'il peut signaler un volume plus important de problèmes potentiels, nécessitant un triage.
• Audit Workbench et outils de triage : Fortify fournit un client de bureau appelé Audit Workbench où les analystes de sécurité peuvent examiner et auditer efficacement les résultats des scans. Il dispose de fonctions permettant de regrouper et de dédupliquer les résultats, de marquer les faux positifs et d'ajouter des commentaires/analyses. Ces fonctions sont utiles lorsque l'on a affaire à des milliers de résultats, car elles permettent de les analyser systématiquement et de générer des rapports. Fortify apprend également des audits (il dispose d'une fonction d'audit assistée par l'IA qui utilise les décisions d'audit antérieures pour masquer automatiquement les faux positifs probables).
• Intégration à l'entreprise : Comme d'autres, Fortify supporte l'intégration des pipelines CI (par exemple un plugin Jenkins) et des plugins IDE pour les développeurs (Visual Studio, IntelliJ, Eclipse). Fortify peut être un peu lourd pour les développeurs qui doivent l'exécuter à chaque livraison, mais il est souvent utilisé dans les constructions nocturnes ou les constructions de gated pour les projets critiques. Il s'intègre également aux outils ALM et aux systèmes de suivi des bogues. L'écosystème de Fortify comprend "Fortify on Demand", un service d'analyse basé sur le cloud, si vous préférez ne pas l'exécuter en interne.
• Conformité et reporting : Le reporting de Fortify est riche. D'emblée, il met en correspondance les problèmes avec le Top 10 de l'OWASP, le STIG de la DISA, les normes de codage sécurisé du CERT, etc. L'outil peut produire des rapports PDF/HTML détaillés ainsi que des données brutes (fichiers FPR) pour des rapports personnalisés. Pour les organisations qui doivent démontrer leur conformité, ces rapports prédéfinis permettent de gagner beaucoup de temps. Il existe également une fonction permettant de générer une nomenclature logicielle ( SBOM ) des vulnérabilités des composants tiers, en complément de l'ACS.
• Mises à jour constantes : Le contenu de sécurité (rulepacks) est régulièrement mis à jour par l'équipe Fortify. Lorsque de nouvelles classes de vulnérabilités apparaissent ou que les langages évoluent, des packs de règles sont publiés pour maintenir l'efficacité des scans. Par exemple, si un nouveau framework devient populaire (par exemple une nouvelle bibliothèque JavaScript), Fortify ajoute souvent des règles pour gérer ses idiomes en toute sécurité. Les clients de longue date apprécient la fiabilité des mises à jour.

Idéal pour : Les organisations qui ont besoin d'une analyse de code extrêmement approfondie et qui disposent des ressources nécessaires pour la gérer. Fortify brille dans les environnements critiques en termes de sécurité (par exemple, l'aérospatiale, la banque) où la détection de tous les problèmes possibles vaut l'effort de réglage et de triage. C'est également une solution de choix pour les entreprises qui ont lancé très tôt des programmes AppSec et qui ont construit des workflows autour de Fortify.

Prix : Tarification au niveau de l'entreprise (licence ou abonnement). Fortify SCA est généralement concédé sous licence par utilisateur ou par portefeuille d'applications. Fortify on Demand (cloud) propose des modèles par scan ou par abonnement. Les essais gratuits ou les éditions communautaires ne sont pas courants, bien que Fortify dispose d'une option gratuite pour les projets open source (dans le cadre du programme Coverity Scan que Synopsys gère désormais).

GitHub CodeQL

GitHub CodeQL est le moteur d'analyse qui permet à GitHub de rechercher des vulnérabilités dans son code. Il s'agit d'un outil d'analyse de code basé sur des requêtes - il traite votre code comme des données et vous permet d'écrire des requêtes pour trouver des modèles. CodeQL a été développé par Semmle (racheté par GitHub) et est largement utilisé pour rechercher des vulnérabilités dans les logiciels libres. Le plus intéressant : CodeQL est gratuit pour les projets open source sur GitHub, et ses requêtes sont open source. Il peut également être utilisé sur du code privé (avec GitHub Advanced Security ou le CLI).

• Analyse sémantique puissante : CodeQL construit une base de données à partir de votre code et permet des requêtes complexes pour identifier les vulnérabilités. Par exemple, vous pouvez écrire une requête pour trouver "toutes les données provenant d'une requête HTTP qui atteignent une requête de base de données sans assainissement". GitHub fournit une large bibliothèque de requêtes pré-écrites pour des vulnérabilités courantes (couvrant le Top 10 de l'OWASP et de nombreux CWE). Ces requêtes vont souvent au-delà du simple filtrage et encodent la logique de sécurité, de sorte que CodeQL peut trouver des problèmes nuancés au-delà des limites des fonctions et des fichiers.
• Analyse continue dans l'IC : Si vous utilisez GitHub, l'activation de l'analyse de code CodeQL est simple. Il s'exécute dans le cadre de votre CI (flux de travail GitHub Actions) et affiche les résultats dans l'interface utilisateur GitHub - en apparaissant dans l'onglet "Sécurité" du référentiel et, éventuellement, dans les commentaires de la demande d'extraction. Cette intégration étroite signifie que les développeurs voient les alertes de sécurité juste à côté de leur code. De nombreux mainteneurs de logiciels libres l'utilisent pour garder leurs projets propres, et les entreprises l'utilisent pour les dépôts internes avec GitHub Enterprise.
• Flexibilité des requêtes personnalisées : L'un des superpouvoirs de CodeQL est la personnalisation. Les ingénieurs en sécurité peuvent écrire de nouvelles requêtes CodeQL pour cibler des modèles spécifiques à l'organisation ou de nouveaux types de vulnérabilités. Il y a une courbe d'apprentissage (les requêtes sont écrites dans un format déclaratif, un peu comme SQL pour le code), mais cela vous permet d'étendre l'analyse d'une manière que les outils fermés ne peuvent souvent pas. La communauté GitHub contribue souvent aux requêtes pour les nouvelles vulnérabilités - par exemple, après un incident majeur, vous verrez des requêtes CodeQL publiées pour détecter ce modèle dans n'importe quel code.
• Prise en charge d'un grand nombre de langues : CodeQL prend en charge les principaux langages : Java, JavaScript/TypeScript, Python, C/C++, C#, Go, Ruby, Swift, Kotlin, etc. Il se développe continuellement. Vous pouvez exécuter CodeQL sur des applications monolithiques ou des microservices. Il est particulièrement apprécié dans les communautés open source pour la recherche de vulnérabilités en C et JavaScript.
• Source ouverte et soutien à la recherche : Les bibliothèques de requêtes CodeQL sont open source sur GitHub. Cela signifie que vous pouvez inspecter exactement ce que chaque requête recherche, apporter des améliorations ou faire confiance à la communauté qui les a approuvées. CodeQL a été utilisé pour trouver des milliers de vulnérabilités réelles dans des projets open source (GitHub partage souvent des recherches sur la sécurité où les requêtes CodeQL ont trouvé des dizaines de bogues dans divers dépôts). Il a fait ses preuves.

Idéal pour : Les équipes de développement sur GitHub qui veulent une analyse de sécurité intégrée, et les chercheurs en sécurité qui veulent un maximum de contrôle et de transparence. Si vous utilisez déjà GitHub pour votre code, l'activation de CodeQL est une évidence - en particulier pour l'open source où il est gratuit. C'est également une solution idéale pour les organisations qui souhaitent personnaliser leur logique d'analyse de manière approfondie.

Prix : Gratuit pour les dépôts publics et open source. Pour les dépôts privés, CodeQL est inclus dans GitHub Advanced Security (qui est un module complémentaire payant pour GitHub Enterprise). L'interface de programmation autonome CodeQL peut être utilisée gratuitement pour le code public ; pour le code privé en dehors de GitHub, vous devez négocier une licence avec GitHub.

Infer (Meta)

Infer est un analyseur statique open-source développé par Facebook (aujourd'hui Meta). Il est un peu unique dans cette liste car il se concentre sur la détection de bogues (déréférences de pointeurs nuls, fuites de mémoire, problèmes de concurrence) plutôt que sur la sécurité. Cependant, la plupart des bogues qu'il détecte peuvent conduire à des problèmes de sécurité, et Infer a quelques règles pour des choses comme l'injection de ressources et les erreurs logiques délicates. Il est utilisé en interne par Meta sur leurs énormes bases de code et a été mis à la disposition de la communauté.

• Fort en code mobile et en code système : Infer a été conçu à l'origine pour analyser les applications mobiles de Facebook. Il excelle donc en C, C++, Objective-C et Java (courants dans les applications Android/iOS). Il peut également prendre en charge le langage C# et certains autres langages. Il est particulièrement réputé pour détecter les problèmes de mémoire dans le code C/C++ (par exemple, use-after-free, null dereference) et les conditions de course dans le code concurrent. Si vous développez des applications mobiles natives ou des logiciels de niveau inférieur, Infer est un excellent outil à inclure.
• Analyse incrémentale : L'un des points de conception d'Infer est la rapidité des changements incrémentaux. Il est conçu pour fonctionner rapidement sur les différences. Chez Facebook, Infer s'exécute sur chaque modification de code soumise par les ingénieurs, ce qui permet d'obtenir un retour d'information en temps quasi réel. Pour ce faire, il ne réanalyse que les parties du code affectées par une modification, plutôt que l'ensemble de la base de code. Les développeurs obtiennent ainsi des résultats rapides, même dans le cadre de projets de grande envergure.
• Annotations et modélisation en ligne : Infer permet aux développeurs d'ajouter des annotations simples dans le code pour faciliter l'analyse (par exemple, vous pouvez annoter une fonction pour indiquer si elle ne doit pas renvoyer null). Il dispose également d'un mécanisme permettant de modéliser le comportement des bibliothèques externes. Cela permet de réduire les faux positifs - vous pouvez apprendre à Infer les intentions de votre code. Au fil du temps, vous pouvez le calibrer pour qu'il soit assez précis dans le contexte spécifique de votre projet.
• Se concentrer sur la qualité, un peu de sécurité : Bien qu'il ne s'agisse pas d'un scanner de sécurité dédié, en détectant des choses comme les déréférences nulles ou les problèmes de sécurité des threads, Infer prévient des classes entières de vulnérabilités potentielles (en particulier dans les langages peu sûrs pour la mémoire). Il ne signalera peut-être pas directement une "vulnérabilité XSS" dans une application web (puisqu'il n'est pas spécialisé dans les frameworks web), mais il alertera sur le type de bogues qui pourraient conduire à des plantages ou à un comportement instable que les attaquants exploitent. Meta dispose d'autres outils pour la sécurité web ; Infer remplit le rôle d'analyse statique générale pour la correction et la sécurité.
• En constante évolution : Infer est activement développé par Meta et les contributeurs. Au fil du temps, ils ont ajouté un support pour la détection de certaines fuites de ressources et de failles d'injection simples. L'outil est également utilisé comme plateforme de recherche, ce qui signifie que les améliorations académiques en matière d'analyse statique sont souvent intégrées. C'est un excellent exemple d'analyseur industriel disponible gratuitement.

Idéal pour : Les équipes d'ingénieurs qui écrivent beaucoup en C/C++ (comme les logiciels système, le développement de jeux, l'IoT, ou les applications mobiles dans Android NDK), ainsi que les développeurs d'applications mobiles en Java/Kotlin ou Objective-C/Swift. Si vous voulez un outil gratuit pour améliorer la fiabilité du code et attraper des bogues potentiels, Infer est génial. Il est moins adapté à l'analyse d'une application web en PHP ou JavaScript - d'autres outils de cette liste répondraient mieux à ce cas d'utilisation.

Prix : Gratuit et open source. Infer est publié sous la licence MIT. Vous pouvez le télécharger, l'intégrer dans votre build ou CI, et l'utiliser sans frais.

Klocwork

Klocwork est un outil d'analyse statique destiné au développement d'entreprises en C, C++, C#, Java et autres langages. Il est connu pour son utilisation dans les secteurs où la sécurité est essentielle (automobile, aérospatiale, appareils médicaux) et où la fiabilité du code est primordiale. Aujourd'hui propriété de Perforce, Klocwork met l'accent sur l'évolutivité pour les bases de code volumineuses et l'intégration dans les pipelines DevOps à grande échelle.

• Échelle et performance de l'entreprise : Klocwork est conçu pour traiter efficacement des millions de lignes de code. Il peut être distribué sur plusieurs machines afin de paralléliser l'analyse de grands projets. De nombreux outils s'enlisent lorsque la taille du code augmente, mais Klocwork est utilisé sur certaines des plus grandes bases de code au monde. Il prend également en charge l'analyse incrémentale pour fournir des résultats plus rapidement sur les projets actifs.
• MISRA et conformité aux normes : L'un des points forts de Klocwork est la prise en charge des normes de codage telles que MISRA C/C++ (importante pour les systèmes automobiles et embarqués), ISO 26262, DISA STIG, CWE, et d'autres. Il dispose de paquets de règles pour appliquer ces normes dès le départ. Par exemple, les développeurs automobiles utilisent Klocwork pour s'assurer que le code respecte les directives MISRA (qui se recoupent largement avec les meilleures pratiques de sécurité pour le langage C). Klocwork est donc populaire dans les industries qui ont des exigences de conformité en matière de sécurité du code.
• Tableaux de bord des problèmes et mesures : Klocwork fournit des tableaux de bord basés sur le Web qui vous permettent de suivre des indicateurs tels que le nombre de problèmes au fil du temps, la densité des bogues par ligne de code, etc. Il classe les problèmes par gravité et par type (sécurité, correction, style) afin que vous puissiez vous concentrer sur ce qui est important. Les responsables apprécient les graphiques de tendance et la possibilité d'attribuer des problèmes aux développeurs directement à partir de l'interface. Il s'agit essentiellement d'une plateforme de gestion de la qualité du code.
• Analyse du bureau du développeur : Pour encourager l'adoption par les développeurs, Klocwork inclut des plugins de bureau (pour Visual Studio, Eclipse, IntelliJ et d'autres) qui permettent aux développeurs d'effectuer des analyses locales. Ils peuvent voir et corriger les problèmes dans leur environnement avant de pousser le code. Ceci est vital pour les équipes de développement qui évoluent rapidement - la recherche et la correction sont laissées aux contributeurs individuels plutôt que d'être trouvées dans un grand lot après coup.
• Gestion des faux positifs : Klocwork, comme d'autres analyseurs avancés, trouvera beaucoup de choses. Pour éviter la lassitude des alertes, il offre de bons mécanismes pour supprimer ou ignorer certains résultats. Les développeurs peuvent marquer les faux positifs (avec des commentaires ou dans l'interface), et Klocwork peut être configuré pour ne plus les signaler lors des prochaines exécutions. Au fil du temps, les équipes affinent l'analyse pour se concentrer sur les problèmes réels. Le moteur d'analyse de Klocwork utilise également le contexte pour réduire le bruit (par exemple, il comprend les contextes null et non-null pour ne pas signaler les problèmes de pointeur null lorsqu'il est prouvé qu'ils sont sûrs).

Idéal pour : Les grandes entreprises, en particulier celles qui travaillent dans le domaine des logiciels embarqués, de l'automobile, des télécommunications ou de la défense, où le code doit être solide comme le roc et conforme à des normes strictes. Klocwork est idéal si vous avez une base de code C/C++ monolithique avec laquelle d'autres outils ont des difficultés, ou si vous avez besoin d'un contrôle de conformité MISRA. Il est également utile pour les sociétés de développement de jeux (de nombreux moteurs de jeux sont en C++ et leur performance est critique) afin de détecter rapidement les problèmes de mémoire.

Fixation des prix : Logiciel d'entreprise commercial. Généralement une licence par utilisateur ou par projet. Perforce fournit généralement des licences d'évaluation sur demande. Il n'existe pas de version gratuite, mais les établissements d'enseignement peuvent bénéficier de conditions spéciales.

Semgrep

Semgrep est un outil d'analyse statique rapide et léger qui a gagné en popularité pour sa simplicité et sa personnalisation. Son nom signifie "semantic grep" (grep sémantique) - vous pouvez le considérer comme un grep sur les stéroïdes, recherchant des motifs dans le code en tenant compte de la syntaxe. Semgrep est open source et particulièrement apprécié des développeurs et des ingénieurs en sécurité qui souhaitent écrire facilement leurs propres règles. Il prend en charge un large éventail de langages avec un seul moteur.

• Règles personnalisées faciles : L'un des plus grands attraits de Semgrep est la facilité avec laquelle il est possible de créer des règles. Les règles sont écrites en YAML en utilisant des modèles qui ressemblent au code que vous voulez trouver. Vous n'avez pas besoin d'apprendre un langage de requête complexe - il suffit de fournir un extrait de code avec des caractères génériques. Par exemple, vous pouvez écrire une règle "find exec(...) utilisation en Python où l'argument provient d'une entrée" en quelques lignes de YAML. Cela permet aux équipes de codifier leurs directives de codage sécurisé ou d'identifier des modèles de bogues spécifiques à leur application.
• Vitesse et intégration CI : Semgrep est conçu pour être rapide. Il peut analyser des milliers de lignes par seconde et est très compatible avec le CI/CD. De nombreux projets lancent Semgrep sur chaque pull request parce qu'il se termine généralement en moins d'une minute pour des bases de code modérées. Il produit des résultats dans des formats tels que SARIF ou JUnit, qui s'intègrent aux systèmes de CI pour marquer les échecs de construction ou annoter les PRs.
• Bibliothèque de règles grandissante : Bien que vous puissiez écrire vos propres règles, vous n'en aurez peut-être pas besoin - Semgrep est livré avec plus d'un millier de règles communautaires (le Semgrep Registry). Celles-ci couvrent les vulnérabilités courantes (modélisées d'après le Top 10 des problèmes OWASP dans divers frameworks), les mauvaises configurations, les vérifications de style de code, et bien d'autres choses encore. Vous trouverez des ensembles de règles pour les langages (par exemple, "trouver XXE en Java" ou "détecter les clés AWS codées en dur dans n'importe quel langage"). La communauté et les mainteneurs de Semgrep (r2c, maintenant Semgrep Inc) ajoutent continuellement des éléments à cette bibliothèque.
• Un minimum de faux positifs : Parce que les règles Semgrep sont ciblées et généralement écrites avec un contexte spécifique, le niveau de bruit peut être assez bas comparé aux outils SAST lourds. Si une règle est trop bruyante, vous pouvez la modifier ou la désactiver. La philosophie est de vous donner des résultats exploitables que les développeurs peuvent rapidement corriger. Par exemple, plutôt que de tenter une analyse complète du flux de données (qui pourrait générer des chemins complexes), une règle Semgrep pourrait simplement signaler "use of eval"Il s'agit d'une chose simple à éviter.
• Service Cloud et CI (optionnel) : Alors que le moteur Semgrep est open source, la société propose un service cloud gratuit (et payant) pour gérer les résultats, appelé Semgrep App. Vous pouvez l'utiliser pour exécuter des scans de manière centralisée, obtenir une interface web pour les résultats, assigner des problèmes, etc. Ce service est facultatif - de nombreuses personnes se contentent d'exécuter le CLI localement ou en CI - mais il est là si vous souhaitez un tableau de bord plus orienté vers l'équipe et l'application de politiques en temps réel à travers les projets.

Le meilleur pour : Les développeurs et les ingénieurs en sécurité qui veulent un scanner facile à pirater et à adapter à leurs besoins. Il est idéal pour les startups et les équipes agiles - vous pouvez commencer avec des règles communautaires et ajouter progressivement des règles qui répondent aux modèles spécifiques de votre base de code. C'est également idéal pour les équipes de sécurité qui auditent de nombreuses bases de code : elles peuvent écrire des vérifications personnalisées dans Semgrep pour trouver rapidement les mauvaises pratiques connues. Si vous préférez la rapidité et la personnalisation à l'analyse approfondie, Semgrep est votre ami.

Prix : Open source et gratuit pour le CLI et les règles de base. L'application Semgrep hébergée a un niveau gratuit généreux (scans illimités pour les projets publics et les petites équipes) et des plans payants pour les équipes plus importantes ou les fonctionnalités avancées. Mais vous pouvez utiliser Semgrep sans jamais payer en intégrant le CLI dans votre propre CI.

ShiftLeft (maintenant Qwiet.ai)

ShiftLeft (récemment intégré à Qwiet.ai) est un outil de sécurité du code destiné aux développeurs qui a fait parler de lui en se concentrant sur une analyse ultra-rapide et un retour d'information immédiat. Il a introduit le concept d'un moteur de graphe de propriétés de code capable d'analyser le code en quelques secondes et de s'intégrer étroitement à CI/CD. Avec ShiftLeft, l'objectif est d'analyser chaque pull request sans ralentir les développeurs, d'où le nom (shifting security left into development). Le produit a évolué sous Qwiet.ai, mais ses capacités de base restent très pertinentes.

• Une analyse rapide comme l'éclair : ShiftLeft s'est fait connaître en analysant plus d'un million de lignes de code en moins de 10 minutes. Pour des projets typiques, les analyses sont souvent réalisées en 2 à 3 minutes ou moins. Cette rapidité signifie que vous pouvez activer des contrôles de sécurité bloquants sur chaque build ou PR - ce qui était impraticable avec les outils plus anciens qui prenaient une heure ou plus. Il y parvient grâce à l'analyse optimisée du code et à l'analyse incrémentale utilisant l'approche CPG (Code Property Graph).
• Des résultats ciblés (peu de bruit) : ShiftLeft s'enorgueillit de sa précision, visant à ne signaler qu'une poignée de problèmes réels par analyse. Il utilise l'analyse contextuelle pour éliminer les faux positifs. Par exemple, il peut déterminer si une entrée utilisateur atteint réellement un puits sensible ; si ce n'est pas le cas, il n'émet pas d'alerte. Moins d'alertes signifie que les développeurs sont plus susceptibles de corriger celles qui apparaissent. Un utilisateur de ShiftLeft a déclaré : "Nous sommes passés d'une situation où nous étions noyés dans des centaines de problèmes à une situation où nous n'avons plus que cinq vulnérabilités critiques à traiter" - cette focalisation est intentionnelle.
• Intégration du flux de travail des développeurs : L'outil s'intègre aux systèmes de dépôt et de CI les plus courants. Vous pouvez exécuter des analyses ShiftLeft dans GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins, etc., et il publiera les résultats sous forme de commentaires sur la demande d'extraction ou sous forme de problèmes dans votre système de suivi. Il y avait également un plugin IDE pour VS Code afin que les développeurs puissent obtenir un retour d'information dans l'éditeur. L'idée est de détecter et de résoudre les problèmes dans le cadre du flux de travail normal des développeurs, et non comme une porte de sécurité distincte située loin en aval.
• Prise en charge des langues modernes : ShiftLeft prend en charge les piles les plus courantes : Java, C#, JavaScript/TypeScript, Python, Go, etc. Il prend fortement en charge les microservices et les applications à forte intensité d'API, et inclut certaines fonctions d'analyse de la sécurité des API. analyse de la sécurité des API pour détecter des éléments tels qu'une authentification incorrecte ou l'exposition de données dans les API. Il a également incorporé SCA (analyse de dépendances open source) en plus de l'analyse de code pour donner une image plus complète de chaque build.
• IA et automatisation : Sous Qwiet.ai, ShiftLeft a ajouté des fonctionnalités assistées par l'IA (la plateforme mentionne "AI AutoFix" et des conseils de remédiation intelligents). Celles-ci fournissent probablement des suggestions de correction automatisées ou classent les résultats par ordre de priorité en fonction du risque. L'automatisation s'étend à la génération de SBOM et de rapports de sécurité à la volée pour chaque build, ce qui peut aider à la conformité (par exemple, montrer que chaque commit a été analysé et qu'il a été accepté ou que les problèmes ont été résolus).

Idéal pour : Les équipes de développement agiles qui souhaitent intégrer des contrôles de sécurité dans chaque livraison de code sans nuire à la vitesse. Si vous avez un pipeline CI/CD mature et que vous pratiquez un développement basé sur le tronc ou des déploiements fréquents, ShiftLeft est un excellent choix pour appliquer la règle "pas de nouvelles vulnérabilités" à chaque version. C'est également un bon choix pour les organisations qui adoptent DevSecOps, où les développeurs sont censés traiter rapidement les découvertes de sécurité - ShiftLeft leur donne les outils pour le faire avec un minimum de friction.

Prix : ShiftLeft (qui fait maintenant partie de Qwiet.ai) propose des plans commerciaux. Historiquement, ils avaient un niveau développeur gratuit pour l'open source ou les petits projets, et des niveaux payants pour les équipes/entreprises. Vous devez consulter Qwiet.ai pour connaître les prix actuels. Compte tenu de son orientation vers les entreprises, il faut s'attendre à un modèle d'abonnement par base de code ou par siège.

SonarQube (SonarSource)

SonarQube est un peu un hybride dans cette liste - il est largement connu comme un outil de qualité du code, mais il inclut également des règles d'analyse de vulnérabilité (en particulier dans ses éditions commerciales). Développé par SonarSource, SonarQube est un outil de base pour l'analyse statique qui se concentre sur les bogues, les odeurs de code et la maintenabilité. Au fil des ans, des règles de sécurité (couvrant les catégories Top 10 de l'OWASP et d'autres) ont été ajoutées, faisant de SonarQube une option SAST légère et décente pour de nombreuses équipes, en particulier celles qui veulent un seul outil pour la qualité et la sécurité.

• Code propre et sécurité réunis : La philosophie de SonarQube est d'améliorer la santé globale du code. Lorsque vous l'exécutez, vous obtenez un tableau de bord avec une porte de qualité - englobant la couverture du code, les duplications, la complexité, ainsi que les vulnérabilités et les points chauds en matière de sécurité. Cette vision holistique séduit souvent les équipes de développement plus que ne le ferait un outil de sécurité pur. Elles considèrent les problèmes de sécurité comme une catégorie supplémentaire de "choses à corriger pour améliorer le code", ce qui peut renforcer l'adhésion.
• Prise en charge des langages et des règles : SonarQube supporte environ 30 langages, de Java, C#, JavaScript, Python, à PHP, C/C++, et même Swift, Kotlin, et Go. Pour chacun d'entre eux, il dispose d'un ensemble de règles de sécurité (l'étendue des règles est plus importante dans les versions payantes). Ces règles détectent les erreurs courantes telles que les injections SQL, les mots de passe codés en dur, les XSS, l'utilisation d'une cryptographie faible, etc. L'édition Community (gratuite) comprend des règles de vulnérabilité de base, tandis que les éditions Developer/Enterprise ajoutent des analyses de sécurité plus avancées (par exemple, l'analyse de l'altération (taint analysis) pour détecter les flux de données susceptibles de conduire à une injection). Par exemple, en Java, l'édition commerciale peut retracer l'entrée de l'utilisateur à travers les appels de méthode pour signaler une injection SQL potentielle - ce qui s'apparente à un SAST traditionnel.
• Interface utilisateur conviviale pour les développeurs : L'interface de SonarQube est très claire et orientée vers les développeurs. Les problèmes sont affichés avec l'extrait de code correspondant et des conseils clairs pour y remédier. Les points chauds de sécurité (les éléments qui pourraient être des problèmes mais qui doivent être examinés) sont séparés des vulnérabilités confirmées, afin que les développeurs puissent effectuer un triage efficace. De nombreux développeurs apprécient le fait que SonarQube ne soit pas "effrayant" - il ne s'agit pas de déverser des rapports PDF de mille pages, mais plutôt de montrer les problèmes en ligne et de suivre leur résolution au fil du temps.
• Intégration et inspection continue : SonarQube s'intègre facilement dans les pipelines d'intégration continue. En règle générale, vous exécutez le scanner Sonar pendant la construction, et il télécharge les résultats vers le serveur SonarQube. Le serveur calcule alors le seuil de qualité et peut interrompre la construction si de nouveaux problèmes dépassent le seuil. SonarQube s'intègre également à GitHub/GitLab/Bitbucket pour commenter les demandes d'extraction concernant les nouvelles découvertes. En outre, Sonar fournit un plugin IDE (SonarLint) qui met en évidence les problèmes en temps réel pendant que vous codez, en utilisant le même ensemble de règles - un retour d'information instantané pour les développeurs.
• Extensibilité : Bien que SonarSource fournisse les règles par défaut, la communauté peut également développer des règles ou des plugins personnalisés. Il existe un écosystème de plugins pour des besoins spécifiques. En matière de sécurité, SonarQube ne détectera pas les failles logiques très spécifiques aux applications, mais vous pouvez écrire des règles personnalisées pour vos modèles si nécessaire (bien que ce ne soit pas aussi simple que Semgrep ou CodeQL pour les règles définies par l'utilisateur). De nombreuses entreprises utilisent SonarQube comme première ligne de défense et le complètent par un scanner de sécurité plus spécialisé si nécessaire.

Idéal pour : Les équipes de développement qui souhaitent améliorer ensemble la qualité du code et la sécurité, en particulier si elles sont novices en matière d'analyse statique. SonarQube est un excellent point d'entrée pour introduire l'analyse de sécurité, car il est facile à adopter et ne donne pas l'impression d'être punitif. Il est largement utilisé dans les petites et moyennes entreprises et peut également s'adapter à une utilisation en entreprise. Si vous êtes un responsable technique à la recherche d'un outil pour mesurer la "santé du code", y compris la sécurité, SonarQube est un candidat de choix.

Prix : Édition communautaire gratuite avec des fonctionnalités de base et des règles de sécurité limitées. L'édition Developer (payante) débloque davantage d'analyses de sécurité (à partir de quelques centaines de dollars par an pour les petites bases de code). Les éditions Enterprise et Data Center sont plus chères pour les grandes équipes et les fonctionnalités/supports supplémentaires. SonarCloud (la version SaaS) est gratuite pour les logiciels libres et propose des plans d'abonnement pour les projets privés.

Code Snyk

Snyk Code est le composant SAST de la plateforme de sécurité des développeurs de Snyk. Snyk s'est fait un nom dans l'analyse des dépendances (SCA), mais avec Snyk Code, il est entré dans l'arène de l'analyse statique en mettant l'accent sur l'expérience des développeurs. Sous le capot, Snyk Code utilise l'apprentissage automatique et un ensemble massif de règles (grâce à l'acquisition de DeepCode) pour trouver les vulnérabilités dans le code source. Basé sur le cloud, il est réputé pour être rapide et convivial pour les développeurs, ce qui est conforme à l'éthique globale de Snyk qui privilégie le développement.

• Analyse alimentée par l'IA : Le moteur de Snyk Code a été construit par DeepCode et utilise des techniques d'IA/ML sur un énorme ensemble de données de code open-source. Au lieu d'utiliser uniquement des algorithmes d'analyse statique traditionnels, il a appris à partir de millions de commits et de problèmes de code. Cela lui permet de détecter des modèles de code non sécurisé et même de suggérer des correctifs par analogie avec le code en circulation. L'approche ML contribue également à réduire les taux de faux positifs - elle donne la priorité aux modèles qui ont conduit à de véritables bogues dans de nombreuses bases de code.
• Couverture linguistique : Snyk Code couvre une bonne gamme de langages : Java, JavaScript/TypeScript, Python, C#, PHP, Ruby, Go, et d'autres encore (de nouveaux langages sont ajoutés). Il est particulièrement performant en JavaScript/TypeScript et Java, ce qui reflète son utilisation dans le développement web. L'outil peut analyser du code front-end et back-end, y compris des frameworks comme Express, Django, Spring, etc., avec des règles adaptées à ces contextes (par exemple, il sait à quoi ressemble un modèle dangereux dans une application React par rapport à un back-end Node.js).
• Intégration IDE et Git : Snyk fournit des plugins pour les IDE les plus courants (VS Code, IntelliJ, Visual Studio) afin que les développeurs puissent trouver et corriger les problèmes au fur et à mesure qu'ils codent. Il mettra en évidence une ligne qui introduit une vulnérabilité et donnera souvent un exemple d'une alternative plus sûre. Cette formation juste à temps est précieuse. Du côté de Git, Snyk s'intègre avec les dépôts et CI/CD - vous pouvez le configurer pour que le fait de pousser du code déclenche un scan Snyk, et les résultats apparaissent dans l'interface web de Snyk ou sous forme de commentaires PR. De nombreux développeurs utilisent Snyk dans leurs actions GitHub ou leur CI GitLab pour empêcher la fusion de code non sécurisé.
• Unifié avec l'analyse Open Source : L'un des avantages de Snyk est qu'il associe l'analyse du code à l'analyse des dépendances open source (Snyk Open Source) et à l'analyse des conteneurs/infra. Les développeurs disposent d'un outil/interface unique pour voir les vulnérabilités dans leur propre code et dans les bibliothèques qu'ils ont intégrées. Cette vue combinée permet de prioriser les corrections à apporter - par exemple, une vulnérabilité élevée dans une bibliothèque n'est peut-être pas pertinente si votre code n'appelle jamais cette partie, etc. Snyk travaille sur cette vision "holistique" des risques.
• Suggestions de correction : Snyk Code ne se contente pas de signaler les problèmes ; il suggère souvent comment les résoudre. Cela peut être aussi simple que de recommander une fonction plus sûre ou aussi direct que de fournir un extrait. Par exemple, si vous utilisez un algorithme de hachage faible, il peut vous suggérer un algorithme plus puissant. Si vous avez une vulnérabilité XXE dans l'analyse XML, il peut vous montrer comment désactiver les entités externes. Les suggestions accélèrent le processus de remédiation, ce qui est essentiel pour inciter les développeurs à résoudre les problèmes constatés.

Le meilleur pour : Les équipes qui sont déjà investies dans l'écosystème Snyk ou celles qui veulent un SAST élégant et moderne qui s'intègre étroitement au développement. Snyk Code est particulièrement intéressant pour les startups et les entreprises de taille moyenne où les développeurs sont censés s'occuper de la sécurité - l'outil semble être une extension naturelle de leur flux de travail. Il est également utile en entreprise avec d'autres produits Snyk, offrant aux responsables de la sécurité une plateforme unifiée (avec des tableaux de bord) pour suivre les risques liés au code et aux dépendances.

Prix : Snyk propose un niveau gratuit pour une utilisation limitée (actuellement, Snyk Code permet un certain nombre de lignes de code ou de tests par mois sur le plan gratuit, et est gratuit pour les projets open source). Au-delà, il s'agit d'un abonnement par utilisateur ou par projet pour les plans Team et Enterprise de Snyk. Le prix varie en fonction du nombre de développeurs. De nombreuses petites équipes peuvent commencer avec la formule gratuite et passer à la formule supérieure au fur et à mesure de leur croissance.

Synopsys Coverity

Coverity est un outil d'analyse statique phare de Synopsys (racheté à la société Coverity Inc.). Il a une longue histoire dans le monde de l'analyse statique et est connu pour la précision de ses analyses, en particulier en C/C++ et dans les systèmes embarqués. Synopsys a intégré Coverity dans sa plateforme plus large, mais Coverity est un outil puissant qui permet de détecter les failles de sécurité et les défauts de qualité dans le code source.

• Analyse de haute précision : Le moteur d'analyse de Coverity a été salué pour sa production relativement faible de faux positifs tout en détectant les problèmes critiques. Il utilise de multiples techniques (analyse graphique, satisfiabilité booléenne, etc.) pour prouver réellement qu'un problème est possible. Ainsi, lorsque Coverity détecte un problème, il y a de fortes chances qu'il s'agisse d'un vrai problème. Dans une étude interne, Coverity a affirmé avoir l'un des taux de faux positifs les plus bas parmi les SAST commerciaux. Les équipes apprécient de ne pas avoir à se frayer un chemin à travers autant de bruit.
• Prise en charge de C/C++ et au-delà : Coverity est fréquemment utilisé pour les bases de code C et C++ (systèmes d'exploitation, télécommunications, logiciels d'infrastructures critiques) en raison de son origine dans l'analyse du code du noyau Linux. Il peut trouver des éléments tels que des déréférences nulles, des corruptions de mémoire, des manipulations de données non sécurisées - le genre de problèmes qui conduisent à de graves bogues de sécurité dans le code de bas niveau. Mais Coverity prend également en charge Java, C#, JavaScript, Python et d'autres encore, ce qui le rend polyvalent. Il dispose de vérificateurs spécifiques pour des éléments tels que les scripts intersites dans les applications web, l'injection de code SQL, etc.
• Coverity Scan (pour les logiciels libres) : Un aspect intéressant est le service Coverity Scan de Synopsys - un service en nuage gratuit où les projets de logiciels libres peuvent télécharger leur code et obtenir des résultats d'analyse. Ce service existe depuis plus de dix ans et a aidé de nombreux responsables de logiciels libres à corriger des bogues. Il a également servi de vitrine aux capacités de Coverity (qui publie chaque année un rapport sur les défauts courants trouvés dans les logiciels libres). Si vous maintenez une version de logiciel libre, vous pouvez utiliser Coverity Scan gratuitement.
• Flux de travail et triage : Coverity fournit une plateforme permettant de visualiser et de gérer les résultats. Les problèmes sont suivis de telle sorte que s'ils sont corrigés dans le code, ils disparaissent lors de la prochaine analyse ; si de nouveaux problèmes apparaissent, ils sont mis en évidence comme étant "nouveaux". Cela aide les équipes à se concentrer sur les problèmes nouvellement introduits (en évitant la "dette de sécurité"). L'interface permet d'attribuer des problèmes à des propriétaires, de les marquer comme corrigés ou rejetés, etc., ce qui est utile pour les grandes équipes qui coordonnent les mesures correctives. L'outil s'intègre également à des outils tels que Jenkins pour l'automatisation et JIRA pour la gestion des tickets.
• Intégrations et API : Synopsys propose des intégrations pour les systèmes de construction et les IDE. Vous exécutez généralement une capture de construction Coverity pendant votre construction normale, qui produit une représentation intermédiaire, puis l'analyseur Coverity la traite. Il s'agit d'un flux de travail un peu différent des autres (qui peuvent fonctionner directement sur les sources ou les binaires), mais une fois mis en place, il est transparent. Les résultats de l'analyse de Coverity sont accessibles via des API, et certaines équipes les intègrent dans des tableaux de bord personnalisés ou utilisent le portail web de Synopsys (si elles disposent de la suite complète de Synopsys).

Idéal pour : Les entreprises et les projets qui ont besoin d'un analyseur statique fiable et éprouvé, en particulier s'ils travaillent avec du code C/C++ ou d'autres systèmes critiques. Coverity est souvent utilisé dans des secteurs tels que l'automobile, les appareils de santé, les systèmes de contrôle industriel - aux côtés de Fortify et Klocwork dans ce domaine. Mais il est tout aussi à l'aise dans les piles informatiques des entreprises pour analyser les applications commerciales Java et C#. Si votre priorité est la précision et la profondeur plutôt que la vitesse, Coverity est un choix de premier ordre.

Tarification : Commercial. Synopsys vend généralement Coverity dans le cadre de sa plate-forme d'intégrité logicielle. La tarification peut être basée sur les sièges ou sur les instances. Il n'y a pas d'essai public gratuit pour une utilisation commerciale, mais des démonstrations peuvent être organisées. Pour les projets open source, Coverity Scan est gratuit (avec quelques limitations sur la fréquence d'analyse et la taille du projet).

Veracode

Veracode est un pionnier des tests de sécurité des applications, offrant une plateforme basée sur le cloud qui comprend l'analyse statique, l'analyse dynamique et plus encore. Son analyse statique du code (SAST) est fournie en tant que service - vous téléchargez (ou compilez et téléchargez) votre code, et Veracode l'analyse sur ses serveurs. Veracode jouit d'une solide réputation dans les programmes AppSec des entreprises en matière de couverture et de conformité, bien que les développeurs critiquent parfois sa vitesse et son flux de travail. En 2025, il reste un scanner de premier plan, en particulier pour les organisations qui souhaitent une solution cloud tout-en-un.

• Plate-forme AppSec à guichet unique : L'intérêt de Veracode est qu'il peut gérer les services SAST, DAST, SCA (librairies open source) et même les tests de pénétration manuels dans une seule plateforme. Nous nous concentrons ici sur l'analyse du code : Veracode peut analyser des binaires (code compilé) pour de nombreux langages, ce qui signifie qu'il n'est pas toujours nécessaire de partager le code source. Cette approche d'analyse binaire a eu un avantage au début (pas besoin de construire l'application soi-même ou de gérer des environnements de construction personnalisés), bien qu'aujourd'hui la plupart préfèrent l'analyse des sources pour l'intégration CI.
• Prise en charge d'un grand nombre de langages : Il prend en charge les principaux langages : Java, .NET (y compris l'analyse des DLL/exes), C/C++, JavaScript, Python, Ruby, etc. Comme il analyse les binaires pour certains langages, il peut parfois trouver des problèmes même dans des applications mixtes ou des composants hérités dont la source n'est pas facilement disponible. Les analyses de Veracode couvrent également les frameworks (il est conscient des frameworks communs en Java/.NET, etc. afin de réduire les faux positifs).
• Gouvernance des politiques : Les entreprises apprécient Veracode pour ses fonctions de gouvernance. Vous pouvez définir des politiques de sécurité (comme "aucune faille de haute sévérité n'est autorisée dans la production") et Veracode les appliquera à toutes les applications analysées, avec des rapports détaillés sur la conformité. Il génère des lettres d'attestation et des rapports de conformité détaillés qui sont utiles pour les audits. De nombreuses organisations utilisent Veracode comme porte d'entrée dans les cycles de publication - par exemple, une application doit passer l'analyse Veracode pour être approuvée pour la production.
• Gestion des résultats : Les résultats sont présentés dans un portail web où vous pouvez voir les détails des failles, y compris les traces de chemin pour savoir comment les données circulent dans le code menant à une vulnérabilité. Veracode fournit des conseils pour chaque découverte et propose même des mesures d'atténuation automatisées (comme la proposition de certaines mises à niveau ou configurations de bibliothèques). Comme il s'agit d'un logiciel en nuage, les règles et les améliorations les plus récentes sont toujours appliquées en amont - vous n'avez pas à gérer les mises à jour des règles.
• Intégrations et API : Veracode peut être intégré dans des pipelines de CI en utilisant leur API et des wrappers (ils ont un plugin Jenkins, une action GitHub, etc.) Traditionnellement, les scans Veracode prennent plus de temps (de 30 minutes à quelques heures pour une grosse application), de sorte que certaines organisations les exécutent pendant la nuit ou moins fréquemment qu'à chaque livraison. Ils ont introduit une fonctionnalité appelée Veracode IDE Scan (anciennement Greenlight) pour une analyse incrémentale plus rapide dans l'IDE, afin de donner aux développeurs un retour d'information en quelques secondes. Il s'agit de résoudre le problème de l'expérience des développeurs. L'API de Veracode permet également d'intégrer les résultats dans d'autres tableaux de bord ou outils si vous tenez un registre central des risques.

Idéal pour : Les grandes entreprises et les organisations qui souhaitent disposer d'un service d'analyse éprouvé et géré en externe. C'est un excellent choix si vous avez des besoins en matière de conformité et que vous souhaitez qu'un fournisseur vous fournisse des rapports formels et même des services (Veracode propose des programmes dans le cadre desquels son équipe de sécurité vous aidera à trier les résultats ou à effectuer des consultations personnalisées). Si vos développeurs sont moins impliqués dans la sécurité et que vous avez une équipe de sécurité distincte qui effectue des analyses, Veracode correspond bien à ce modèle traditionnel. Cependant, si votre équipe de développement évolue rapidement et recherche un retour d'information instantané à chaque livraison, Veracode peut sembler un peu lourd - l'associer à un outil plus léger et convivial pour les développeurs peut être une bonne approche.

Prix : Veracode est un SaaS par abonnement. Le prix dépend généralement du nombre d'applications et des types d'analyse. Vous pouvez, par exemple, obtenir un forfait qui permet des analyses statiques illimitées pour 100 applications, ainsi qu'un certain nombre d'analyses dynamiques ou d'heures de tests manuels. Il s'agit généralement d'une des solutions les plus chères (en raison de son orientation vers les entreprises). Il n'y a pas de niveau gratuit, mais des essais gratuits ou des évaluations limitées peuvent être organisés par l'intermédiaire de l'équipe commerciale.

Voici les 13 principaux scanners de vulnérabilité de code qui feront parler d'eux en 2025. Ensuite, nous allons associer certains de ces outils à des scénarios spécifiques, car le "meilleur" outil peut varier selon que vous êtes un développeur solitaire, le directeur technique d'une startup ou que vous gérez un programme de conformité d'entreprise. Examinons les recommandations par cas d'utilisation.

Les meilleurs scanners de vulnérabilité du code pour les développeurs

En tant que développeur de logiciels, vous voulez des outils qui détectent les problèmes de sécurité sans perturber votre travail. L'analyseur de code idéal pour un développeur fonctionne rapidement, s'intègre à vos outils quotidiens et fournit des informations exploitables (pas de longs rapports remplis de fausses alertes). Les développeurs se concentrent sur la création de fonctionnalités. Les contrôles de sécurité doivent donc être légers et conviviaux pour les développeurs afin d'être utilisés régulièrement.

Ce que les développeurs doivent rechercher :

• Intégration à l'IDE et retour d'information en temps réel : Un scanner qui s'intègre à votre IDE (VS Code, IntelliJ, etc.) peut mettre en évidence les vulnérabilités au fur et à mesure que vous écrivez du code. C'est idéal pour apprendre à la volée - c'est comme un correcteur d'orthographe pour la sécurité. Il n'est pas nécessaire de basculer vers un autre outil.
• Vitesse et automatisation : Si l'on exécute une analyse, elle doit être terminée en une minute ou deux pour des projets typiques. Les développeurs éviteront un outil qui les fait attendre 30 minutes pour obtenir des résultats. Une analyse rapide et incrémentale (uniquement les nouveaux changements) est essentielle. L'intégration avec git hooks ou CI signifie que les scans s'exécutent automatiquement sur commit/push, de sorte que vous n'oubliez pas.
• Bruit faible, signal élevé : Les développeurs ignoreront rapidement un scanner qui crie au loup. Les meilleurs outils orientés vers le développement ont des taux de faux positifs très faibles et donnent la priorité aux questions susceptibles de constituer de véritables problèmes. Il vaut mieux signaler 5 vulnérabilités critiques que 500 vulnérabilités "informatives" qui font perdre du temps.
• Clear Fix Guidance : Lorsqu'un problème est détecté, l'outil doit expliquer pourquoi il s'agit d'un problème et, idéalement, de montrer un exemple de correction ou de suggestion. Les développeurs apprécient l'éducation - par exemple, "Cette ligne permet une injection SQL. Pensez à utiliser des requêtes paramétrées (Déclaration préparée) à la place".
• Accroche CI/CD transparente : Pour les développeurs travaillant en équipe, le fait d'avoir l'analyseur dans CI permet de s'assurer que personne ne fusionne accidentellement du code non sécurisé. C'est comme les tests unitaires - si la construction échoue à cause d'un problème de sécurité, vous le corrigez avant la fusion. L'analyseur doit fournir une sortie facile à lire dans les journaux de l'IC ou dans les commentaires des RP.

Les meilleurs outils pour les développeurs :

• Sécurité Aikido : S'intègre profondément dans les flux de travail des développeurs. Aikido offre des plugins IDE et une intégration CI/CD, donnant aux développeurs un retour d'information instantané sur leur code. L'interface utilisateur est conçue pour les développeurs, avec un minimum de faux positifs et des résultats exploitables. De plus, son IA AutoFix peut même générer des demandes de correction, ce qui représente un gain de temps considérable pour les développeurs. La "réduction du bruit" d'Aikido permet aux développeurs de ne pas être submergés par des avertissements mineurs.
• Semgrep : Léger et piratable. Les développeurs apprécient Semgrep pour sa rapidité et la facilité avec laquelle ils peuvent écrire des règles personnalisées. Il s'exécute localement ou en CI en quelques secondes, et vous pouvez l'adapter à votre base de code. Vous voulez appliquer une pratique de codage sécurisée spécifique ? Écrivez une règle Semgrep pour cela. Sa faible friction et sa sortie directe (dans votre terminal ou votre éditeur) le rendent très convivial pour les développeurs.
• SonarQube (Developer Edition) : Qualité + sécurité en un. De nombreux développeurs utilisent déjà SonarQube pour la qualité du code, et ses règles de sécurité (en particulier dans l'édition Developer et au-delà) donnent un aperçu rapide des erreurs courantes. SonarLint dans l'IDE signale les problèmes au fur et à mesure que vous codez, et SonarQube dans le CI bloque les fusions si de nouvelles vulnérabilités sont introduites. Les problèmes de sécurité sont considérés comme faisant partie intégrante de l'écriture d'un code propre, ce qui plaît aux développeurs.
• Snyk Code : SaaS axé sur le développement. Les intégrations IDE étroites de Snyk et son interface utilisateur élégante sont destinées aux développeurs. Le logiciel étant basé sur le cloud, l'analyse est rapide et n'encombre pas votre machine. Vous obtenez des résultats significatifs avec des liens pour en savoir plus. Et comme il fait partie de la plateforme Snyk, les développeurs peuvent voir les problèmes de code ainsi que les problèmes liés aux bibliothèques open source en un seul endroit. Le modèle freemium de Snyk signifie également que les développeurs individuels peuvent facilement l'utiliser pour leurs projets personnels.
• GitHub CodeQL (via l'analyse du code GitHub) : Idéal pour les développeurs open source et les utilisateurs de GitHub. Si vous codez sur GitHub, il vous suffit de quelques clics pour activer les analyses de CodeQL. Il commentera automatiquement les demandes d'extraction avec tous les problèmes de sécurité qu'il aura trouvés. Cette intégration étroite avec le processus de révision des RP est fantastique pour les développeurs - elle fait apparaître des commentaires de sécurité pendant la révision du code, c'est-à-dire lorsque vous avez déjà la tête dans le contexte du code.

Ces outils font de la sécurité une partie naturelle du développement plutôt qu'une réflexion après coup. Aikido et Snyk se distinguent lorsque vous souhaitez une solution commerciale axée sur l'expérience des développeurs (Aikido couvre également de nombreux domaines tels que les secrets et l'IaC dans un seul outil, ce que les développeurs apprécient pour éviter de devoir jongler avec plusieurs scanners). Semgrep et CodeQL sont superbes pour les utilisateurs intensifs qui souhaitent une personnalisation ou qui travaillent dans des écosystèmes open source.

En fin de compte, la meilleure approche est souvent d'utiliser un ou deux de ces outils en tandem : par exemple, exécuter un scanner rapide comme Semgrep ou Aikido sur chaque livraison pour un retour d'information instantané, et peut-être avoir CodeQL ou SonarQube comme une vérification secondaire pour une couverture plus profonde. La bonne nouvelle, c'est que les développeurs de 2025 disposent de nombreuses options pour sécuriser le code au moment où ils l'écrivent, plutôt qu'après coup.

Meilleurs lecteurs de codes pour les environnements d'entreprise

Les entreprises ont des besoins et des défis différents. Vous pouvez avoir des centaines d'applications, du code ancien et moderne, et des exigences réglementaires strictes. Les meilleurs scanners de vulnérabilité pour les entreprises donnent la priorité à la couverture, à l'évolutivité et à la gouvernance. Ils doivent s'intégrer dans les flux de travail d'une grande entreprise (peut-être moins axés sur le développement et plus centralisés sur l'AppSec) et produire des rapports et des mesures qui intéressent la direction.

Critères de sélection des entreprises :

• Une couverture complète : Les entreprises disposent souvent d'une pile technologique diversifiée - Java ici, .NET là, un peu de JavaScript/Python pour les applications plus récentes, peut-être même COBOL ou PowerBuilder pour l'héritage. L'analyseur doit prendre en charge tous ces langages afin que la sécurité puisse être normalisée dans l'ensemble de l'entreprise. Il doit également couvrir les dépendances open source et, idéalement, les tests d'exécution (DAST) pour obtenir une vue d'ensemble.
• Évolutivité et performances : L'outil peut-il analyser de très grandes applications (des millions de lignes) et s'adapter à l'analyse simultanée de centaines d'applications ? Les scanners d'entreprise disposent souvent de capacités d'analyse distribuées ou d'une infrastructure en nuage pour gérer le volume. Ils doivent également s'intégrer aux systèmes de construction de l'entreprise (Jenkins, Azure DevOps, TeamCity) sans étouffer le pipeline.
• Gestion et rapports centralisés : Les entreprises ont besoin de tableaux de bord pour évaluer les risques liés à toutes les applications. Le scanner doit alimenter un portail central où les équipes de sécurité peuvent voir quelles applications ont des vulnérabilités à haut risque, suivre les tendances et générer des rapports de conformité (par exemple, "montrez-moi tous les problèmes OWASP Top 10 dans nos applications et combien ont été corrigés ce trimestre"). Le contrôle d'accès basé sur les rôles est important pour que les équipes de développement voient les problèmes de leur projet, tandis que la direction voit la situation dans son ensemble.
• Intégration aux processus de sécurité : Pensez au-delà de l'IC - les outils d'entreprise s'intègrent souvent à la billetterie (création automatique de tickets JIRA pour les nouvelles vulnérabilités), aux outils de GRC ou aux SIEM. Ils peuvent s'intégrer aux flux de travail DevSecOps ou aux systèmes de gestion des changements. En outre, une entreprise peut avoir un modèle de "champion de la sécurité" - l'outil doit permettre la collaboration (commentaires sur les résultats, affectations, etc.) entre les équipes.
• Assistance aux fournisseurs et conformité : Les entreprises accordent de l'importance à des accords de niveau de service solides avec les fournisseurs, à une assistance sur appel en cas de constatations délicates et à des éléments tels que des supports de formation. L'analyseur doit contribuer à la mise en conformité en établissant une correspondance entre les résultats et les normes (PCI, ISO, NIST) et en fournissant des journaux d'audit. Certains secteurs peuvent exiger des solutions sur site pour la confidentialité des données - cette option est donc essentielle.

Les meilleurs outils pour l'entreprise :

• Checkmarx One : Suite AppSec d'entreprise. Checkmarx est l'une des solutions préférées des grandes entreprises en raison de son large éventail de langues et de sa souplesse de déploiement (dans le nuage ou sur site). Il fournit un SAST unifié, un SCA et plus encore sous une seule plateforme, ce qui est plus facile à gérer à l'échelle. Les entreprises apprécient les fonctionnalités telles que les règles personnalisées et la capacité à s'intégrer profondément dans leur SDLC. De plus, le moteur de reporting et de politique de Checkmarx est conçu en tenant compte de la gouvernance de l'entreprise.
• Veracode : La puissance de l'informatique en nuage avec la gouvernance. La plateforme en nuage de Veracode est pratiquement conçue pour les entreprises : vous téléchargez des applications et obtenez en retour des résultats accompagnés d'un solide rapport sur les politiques. Le fait qu'il s'agisse d'un service signifie qu'il est possible d'augmenter la capacité de numérisation en fonction des besoins (vous n'êtes pas limité par le matériel interne). Les entreprises apprécient les rapports prêts à être mis en conformité et le fait que Veracode puisse gérer un grand nombre d'applications avec une équipe interne relativement restreinte, puisque Veracode se charge des tâches lourdes de leur côté.
• Fortify (analyseur de code statique) : Profondeur et prise en charge des anciens langages. De nombreuses grandes entreprises utilisent Fortify depuis longtemps, et pour une bonne raison : il détecte des tonnes de problèmes et couvre de nombreux langages, y compris les langages anciens. Son tableau de bord d'entreprise (Fortify Software Security Center) donne une vue d'ensemble des risques et de la conformité. La nature on-prem de Fortify convient aux industries qui ne peuvent pas envoyer le code dans le nuage. Si une entreprise dispose d'une équipe AppSec mature, elle peut souvent adapter Fortify pour qu'il soit très efficace et intégré. L'Audit Workbench et le workflow de triage collaboratif sont parfaits pour les grandes équipes qui examinent les résultats.
• Synopsys Coverity : Précision et intégration. Synopsys s'adresse aux entreprises avec une suite comprenant Coverity pour SAST et Black Duck pour SCA. L'analyse très précise de Coverity permet de perdre moins de temps en fausses alertes, ce qui est important lorsque des milliers de résultats sont enregistrés dans un portefeuille. Les entreprises bénéficient également des services de Synopsys (qui propose des services de conseil, des services gérés, etc. pour compléter l'outil). La capacité de Coverity à gérer d'énormes bases de code (comme le code AUTOSAR pour l'automobile ou les systèmes de télécommunications) est un atout. Des outils tels que Coverity Connect fournissent une couche de collaboration pour les grandes équipes de développement.
• HCL AppScan Enterprise : Qualité entreprise, avec l'héritage d'IBM. AppScan en mode entreprise permet un balayage statique et dynamique, avec une gestion centralisée. Il peut être déployé sur site et gérer de gros volumes d'analyse. Les origines d'IBM signifient qu'il est habitué aux grands environnements d'entreprise et aux exigences de conformité. L'intégration d'AppScan avec les processus IBM/Rational (pour les entreprises qui les utilisent encore) peut être bénéfique. Et HCL l'a modernisé avec de l'IA et des fonctionnalités conviviales pour les développeurs, ce qui lui permet d'équilibrer les deux mondes.

Mentions honorables pour les entreprises : Snyk (de nombreuses entreprises utilisent désormais Snyk pour son approche conviviale pour les développeurs, en l'adaptant grâce à des licences d'entreprise - idéal pour les organisations qui adoptent DevSecOps) ; SonarQube Enterprise Edition (principalement pour la qualité, mais certains l'utilisent à l'échelle de l'entreprise pour l'hygiène de la sécurité, en complément d'autres outils) ; OWASP Dependency-Check et similaires pour SCA (souvent utilisés avec SAST dans les pipelines d'entreprise).

Dans la pratique, les grandes entreprises peuvent utiliser plusieurs outils : par exemple, un poids lourd comme Fortify ou Veracode pour une analyse approfondie et un rapport de conformité, et un autre outil léger pour les développeurs en interne. Il est également courant de voir des entreprises associer SAST à des revues de code manuelles ou à des tests d'intrusion pour les applications critiques.

L'essentiel est que les outils choisis s'intègrent dans le processus de l'entreprise et ne se contentent pas de produire des rapports. Les programmes AppSec des entreprises qui réussissent intègrent ces scanners dans les pipelines de développement, s'assurent que les développeurs tiennent compte des résultats et utilisent les données des scanners pour mesurer et réduire continuellement les risques dans toutes les applications. Les scanners ci-dessus ont prouvé qu'ils pouvaient gérer l'échelle et la complexité exigées par les entreprises.

Les meilleurs scanners de vulnérabilité du code pour les startups et les PME

Les startups et les petites et moyennes entreprises (PME) sont confrontées à un défi unique : elles ont besoin de sécurité, mais elles n'ont souvent pas d'équipes dédiées à la sécurité ou de budget important. L'accent est mis sur les outils qui offrent une forte valeur de sécurité dès leur sortie de l'emballage, qui sont faciles à utiliser et qui sont abordables (ou gratuits). Pour une jeune entreprise, le meilleur scanner est celui qui détecte rapidement les problèmes majeurs sans nécessiter de configuration lourde ou de réglage par un expert.

Ce que les startups/SMB devraient prendre en considération :

• Simplicité et facilité d'installation : Les petites équipes n'ont pas le temps de procéder à des installations complexes ou à de longues configurations. Les scanners basés sur le cloud ou SaaS sont intéressants car ils permettent de démarrer en quelques minutes. S'il s'agit d'une solution sur site, elle doit être légère et compatible avec docker-compose. L'idéal est qu'il soit prêt à l'emploi.
• Intégration avec les piles modernes : Les startups utilisent souvent des frameworks modernes et des architectures cloud-natives. Le scanner devrait prendre en charge les langages populaires (JavaScript/Node, Python, Go, Java, etc.) et les frameworks dès le départ. Bonus s'il couvre l'infrastructure en tant que code et les secrets, car les petites équipes bénéficient d'un outil qui fait plusieurs tâches.
• Niveau gratuit ou faible coût pour une petite utilisation : le budget est serré, c'est pourquoi les outils avec un niveau gratuit généreux (pour une base de code limitée ou peu d'utilisateurs) ou les solutions open source peuvent être très attrayants. De nombreuses startups essaieront un outil gratuit avant de décider de passer à un plan payant au fur et à mesure de leur croissance.
• Automatisation et adaptation CI/CD : Les startups ont tendance à avoir une forte intensité de CI/CD avec des déploiements rapides. Le scanner devrait s'intégrer dans les actions GitHub, GitLab CI, etc., facilement avec des configurations prêtes à l'emploi. Il doit également produire des résultats sur lesquels une petite équipe peut agir rapidement (peut-être même créer automatiquement des problèmes).
• Des résultats exploitables plutôt que la perfection : Une jeune entreprise a plus intérêt à "repérer rapidement les erreurs évidentes" qu'à procéder à des audits exhaustifs de niveau professionnel. Les constatations à fort impact et à forte probabilité valent bien plus qu'une liste de petites erreurs. Par conséquent, un outil qui s'efforce de signaler les vulnérabilités évidentes (même s'il omet certains cas marginaux) est parfait - il doit juste prévenir les erreurs majeures telles qu'une injection SQL ou un mot de passe d'administrateur laissé dans le code.

Les meilleurs outils pour les startups et les PME :

• Sécurité Aikido : Tout-en-un et adapté aux startups. La plateforme d'Aikido est comme une équipe de sécurité dans une boîte, ce qui est parfait pour les startups. Elle analyse le code, les dépendances, les configurations dans le nuage, etc., de sorte qu'une petite entreprise peut s'appuyer sur une seule solution plutôt que d'en jongler avec plusieurs. Il est basé sur le cloud (installation facile) et offre même un essai gratuit et un niveau gratuit pour une petite utilisation. L'intérêt est que vous obtenez SAST + SCA + secrets sans avoir besoin d'une expertise en sécurité, et le filtrage des faux positifs signifie que vous ne traitez que les vrais problèmes. De nombreuses startups apprécient également la fonction AI AutoFix, qui permet aux développeurs de gagner du temps en suggérant automatiquement des correctifs.
• Snyk (Snyk Code et Open Source) : Populaire dans le milieu des startups. La version gratuite de Snyk permet une utilisation assez large pour les petits projets (à la fois l'analyse du code et l'analyse des dépendances). Il est extrêmement facile à intégrer à GitHub - de nombreuses startups ajoutent Snyk à leur repo en quelques clics pour surveiller les vulnérabilités. L'approche centrée sur le développement signifie que les résultats sont compréhensibles sans une formation en sécurité. Au fur et à mesure que la startup grandit, Snyk peut évoluer avec elle (elle peut par la suite envisager des plans payants ou des fonctionnalités supplémentaires).
• Semgrep : Gratuit et ouvert, mais puissant. Les PME avec des développeurs avertis peuvent utiliser Semgrep pour mettre en œuvre des pratiques de sécurité dès le premier jour. Il est gratuit et super rapide à exécuter en CI. Les règles prédéfinies permettent de détecter un grand nombre d'erreurs courantes dans les applications web et les API. Et si l'équipe a des préoccupations particulières (par exemple, "ne jamais utiliser eval"), elle peut écrire une règle en quelques minutes. La courbe d'apprentissage de Semgrep est faible, de sorte que même sans un ingénieur AppSec dédié, les développeurs d'une petite entreprise peuvent l'améliorer.
• GitHub Advanced Security (CodeQL) pour les startups sur GitHub : Si vous êtes une jeune entreprise hébergeant du code sur GitHub et que vous participez au programme GitHub pour les jeunes entreprises, les fonctions de sécurité avancée de GitHub peuvent être activées. L'analyse de code avec CodeQL sera alors disponible sur vos dépôts privés. Vous disposez ainsi d'une solution d'analyse robuste essentiellement gratuite (pour une période donnée ou avec des crédits). C'est une excellente option si elle est disponible, car il s'agit d'une technologie d'entreprise accessible aux plus petits.
• SonarCloud (avec règles de sécurité) : SonarCloud de SonarSource est gratuit pour les logiciels libres et propose des formules bon marché pour les projets privés. Il s'agit d'un logiciel-service (SaaS), idéal pour une petite équipe. Si SonarCloud met l'accent sur la qualité du code, il inclut des règles de sécurité pour les points sensibles. Un petit atelier peut l'utiliser pour garder un œil sur la santé du code et détecter simultanément les failles de sécurité de base. Il n'est pas aussi complet sur la sécurité que les outils dédiés, mais il est très facile à mettre en place et offre beaucoup de valeur (qualité + retour d'information sur la sécurité) dans un seul tableau de bord.

Pour les startups, la stratégie est souvent la suivante : commencer avec des outils gratuits/peu coûteux qui offrent une large couverture, puis en ajouter d'autres au fur et à mesure que l'on évolue. Par exemple, une équipe peut commencer avec Semgrep et npm audit (pour les dépôts) dans le CI - tous deux gratuits. Au fur et à mesure qu'elle traite plus de données et qu'elle a besoin d'une sécurité formelle, elle peut ajouter Aikido ou Snyk pour une analyse et un support plus complets.

Un conseil : n'ignorez pas l'analyse des secrets - de nombreuses violations de startups proviennent de clés d'API ou d'informations d'identification divulguées dans le code. Des outils comme Aikido (analyse intégrée des secrets) ou des outils gratuits dédiés comme l'application GitHub de GitGuardian peuvent protéger contre cela. Si la main-d'œuvre est limitée, une solution intégrée comme Aikido, qui couvre les secrets, les vulnérabilités du code et bien plus encore, peut sauver la vie d'une PME.

En résumé, les meilleurs scanners pour les startups sont ceux qui offrent un rendement maximal pour un coût minimal - ils sont rapides à déployer, détectent les problèmes critiques et n'exigent pas un gourou de la sécurité en interne pour interpréter les résultats.

Meilleurs scanners avec détection des secrets et des informations d'identification

Toutes les menaces ne proviennent pas de vulnérabilités typiques du code ; parfois, le risque le plus important est une fuite de mot de passe ou de clé API dans votre code source. L'analyse des secrets et des informations d'identification est devenue essentielle, car les secrets codés en dur peuvent entraîner une compromission immédiate (par exemple, une clé AWS exposée pourrait permettre à un pirate de prendre le contrôle de votre infrastructure). Les meilleurs outils de cette catégorie sont spécialisés dans la recherche de secrets ou intègrent l'analyse de secrets dans une analyse de code plus large.

Critères clés pour le balayage secret :

• Correspondance de motifs à haut signal : les secrets ont des motifs (clés d'API, jetons, clés privées, mots de passe) qui peuvent faire l'objet d'une recherche, mais une recherche de motifs naïve génère de nombreux faux positifs (chaînes de caractères aléatoires qui ne sont pas vraiment des secrets). Les bons scanners de secrets ont affiné les modèles et la connaissance du contexte afin de minimiser les fausses alertes. Par exemple, ils peuvent vérifier la somme de contrôle du format d'une clé ou tester la validité d'un justificatif d'identité.
• Divers types de secrets : Il existe de nombreux formats de secrets - clés AWS, jetons Azure, clés API Google, jetons Slack, chaînes de connexion DB, clés privées SSH, certificats, etc. L'analyseur doit reconnaître un large éventail de types. De nouveaux types apparaissent, il doit donc être mis à jour fréquemment (ou piloté par la communauté).
• Analyse de l'historique et de la base de données : Idéalement, l'analyse des secrets ne vérifie pas seulement le dernier code mais aussi l'historique git. Un secret peut avoir été livré et supprimé, mais s'il a vécu dans l'historique, il est toujours exposé à moins d'être modifié. Les outils qui peuvent scanner les commits passés du repo (et même scanner en CI les nouveaux secrets ajoutés dans chaque PR) sont précieux.
• Processus de remédiation : Trouver un secret n'est que la première étape - il faut ensuite l'invalider, le faire pivoter et le supprimer. Les bons outils d'analyse des secrets s'intègrent aux services pour révoquer automatiquement les informations d'identification (par exemple, l'outil d'analyse des secrets de GitHub peut notifier les fournisseurs de cloud pour révoquer les clés ayant fait l'objet d'une fuite). Au minimum, ils doivent alerter immédiatement les bonnes personnes (via Slack, par courriel, etc.), car une fuite d'informations d'identification est une urgence.
• Intégration avec les outils de sécurité du code : Si possible, il est pratique d'intégrer l'analyse des secrets à votre outil d'analyse de la vulnérabilité du code (une chose de moins à configurer). De nombreux analyseurs de code modernes ajoutent la détection des secrets parce que c'est devenu une nécessité. Si vous utilisez des outils distincts, assurez-vous que l'analyseur de secrets couvre également les binaires et les fichiers de configuration, et pas seulement les fichiers de code.

Les meilleurs choix pour la détection des secrets et des informations d'identification :

• GitGuardian : L'étalon-or des secrets. GitGuardian est bien connu pour son analyse de GitHub public à la recherche de secrets (et de rapports choquants faisant état de millions de fuites de secrets). Son offre pour les entreprises permet de surveiller les dépôts privés et même les dépôts internes de l'entreprise pour détecter les fuites. Elle dispose d'une vaste bibliothèque de détecteurs pour différents types de secrets et d'une excellente précision. Il fournit également une interface pour la gestion des incidents (attribuer une fuite, la marquer comme résolue, etc.). GitGuardian s'intègre aux systèmes de contrôle de version et de CI pour détecter les secrets avant la validation ou au moment de la validation.
• Trufflehog : Scanner de secrets open source. Trufflehog peut analyser l'historique git et trouver des chaînes à haute entropie (secrets potentiels) ainsi que des modèles connus. Il s'agit d'un outil CLI puissant que les PME et les entreprises utilisent pour effectuer des balayages périodiques de leurs dépôts. Les versions plus récentes de Trufflehog prennent également en charge l'analyse des logs du cloud et d'autres sources. Il n'est pas aussi prêt à l'emploi que certains outils SaaS, mais il est parfait pour les audits ponctuels ou l'intégration dans des pipelines.
• Sécurité Aikido (module Secrets) : Détection intégrée des secrets. Aikido inclut l'analyse des secrets en plus de l'analyse du code. Cela signifie que tout en vérifiant les vulnérabilités du code, il recherche également des éléments tels que les clés d'API, les informations d'identification dans les fichiers de configuration, etc. Pour les équipes qui utilisent déjà Aikido, cela permet de faire d'une pierre deux coups : aucun secret ne passe à travers les mailles du filet. Le moteur d'Aikido utilise le contexte pour réduire les faux positifs (par exemple, en différenciant un GUID aléatoire d'un identifiant réel).
• GitHub Advanced Security (Secret Scanning) : Si vous hébergez sur GitHub, leur fonction d'analyse des secrets (pour les dépôts privés, partie de la sécurité avancée) détectera les modèles de secrets connus et alertera même le fournisseur. Par exemple, si une clé d'API Twilio est engagée, GitHub vous alertera et pourra informer Twilio de la révoquer. Ce service couvre des dizaines de types de secrets et s'étend constamment grâce à des partenariats - il s'agit d'un puissant filet de sécurité pour les utilisateurs de GitHub.
• Snyk et autres (règles secrètes) : Certains analyseurs généraux ont ajouté des règles de détection des secrets. Snyk peut détecter des informations d'identification codées en dur (comme la détection d'une chaîne de caractères ressemblant à un mot de passe ou à un jeton), bien qu'il ne soit pas aussi spécialisé qu'un scanner de secrets dédié. SonarQube signale également les mots de passe ou les clés codés en dur comme des "points chauds de sécurité". Ceux-ci n'ont peut-être pas l'ampleur de la détection distincte des clés AWS vs GCP vs Stripe, mais ils détecteront des cas évidents (comme un mot de passe DB codé en dur ou une clé privée formatée PEM).

Mention spéciale : AWS Scout2 ou les scanners de sécurité dans le nuage peuvent trouver des fuites de crédits dans l'IaC ou les configurations. Mais si l'on se concentre sur le code, les éléments ci-dessus sont les meilleurs.

En pratique, une approche de défense en profondeur est judicieuse : activez quelque chose comme GitGuardian ou GitHub secret scanning au niveau de la plateforme pour une surveillance complète, et utilisez également la détection de secret de votre analyseur de code pour un retour d'information immédiat dans les PRs. Et ayez toujours un plan de réponse aux incidents: si un secret est découvert, sachez comment le révoquer rapidement et le faire pivoter. L'utilité d'un scanner dépend des mesures que vous prenez en fonction de ses résultats.

L'analyse des secrets est un domaine dans lequel l'automatisation est extrêmement payante - la détection précoce d'une fuite de données d'identification peut vous éviter une violation catastrophique. Les outils ci-dessus sont les meilleurs alliés pour garder vos secrets... secrets.

Meilleurs scanners de vulnérabilité du code gratuits

Toutes les équipes ne disposent pas d'un budget pour les outils de sécurité - en particulier les projets open source, les équipes d'étudiants ou les petites entreprises. Heureusement, il existe de nombreux scanners gratuits (comme la bière) qui permettent de sécuriser le code sans dépenser un centime. Le terme "gratuit" peut signifier "open-source auto-hébergé" ou "SaaS gratuit". Nous nous concentrerons ici sur les solutions entièrement gratuites et sur ce qu'elles offrent.

Critères pour les scanners gratuits :

• Pas de coût, pas de contraintes : Les outils réellement gratuits ne doivent pas cacher leurs fonctions essentielles derrière un mur payant (bien que certains vendent une assistance ou des versions premium). Ils doivent être utilisables pour des analyses significatives à un coût nul. Les projets open source s'inscrivent parfaitement dans cette optique.
• Communauté et mises à jour : L'un des défis des outils gratuits peut être de se tenir au courant des dernières vulnérabilités. Les bons scanners gratuits ont des communautés actives ou des mainteneurs qui mettent à jour les règles (par exemple, les projets OWASP ou les logiciels libres bien soutenus).
• Facilité d'utilisation : si un outil est gratuit mais que sa mise en place nécessite des efforts considérables ou une grande expertise, il ne vaut peut-être pas la peine d'être utilisé. Nous privilégions les outils gratuits qui sont simples à utiliser, car les utilisateurs peuvent ne pas avoir d'expérience en matière de sécurité.
• Champ d'application (prise en charge des langues) : Certains outils gratuits sont spécifiques à un langage (comme Bandit pour Python). Cela peut convenir si vous ne codez que dans cette langue. D'autres visent le multilinguisme. Lors de votre choix, vérifiez si l'outil couvre votre pile de données.
• Extensibilité : Les outils gratuits permettent souvent une personnalisation (puisque vous pouvez modifier le code ou les règles). Cela peut être un avantage pour les utilisateurs chevronnés.

Top Scanners gratuits :

• Semgrep (open source) : Absolument gratuit pour une utilisation de base. Nous avons mentionné Semgrep à plusieurs reprises - il est open source et vous pouvez l'exécuter localement ou dans CI sans frais. Vous disposez d'un large ensemble de règles pour de nombreux langages, maintenues par la communauté et les développeurs de Semgrep. Il est très rapide et facile à pirater. Pour beaucoup, Semgrep est devenu le SAST libre de référence en raison de sa polyvalence et de son approche moderne. La courbe d'apprentissage est douce, et même si vous n'écrivez pas de règles personnalisées, les règles prêtes à l'emploi couvrent un grand nombre de vulnérabilités courantes.
• Outils d'analyse statique de l'OWASP (SpotBugs avec FindSecBugs, Bandit, etc.) : L'OWASP et d'autres organismes proposent des analyseurs statiques gratuits. Par exemple :
  • SpotBugs avec le plugin FindSecBugs - idéal pour les applications Java/Spring, il permet de trouver des problèmes de sécurité au-delà de ce que fait SpotBugs classique.
  • Bandit - un filtre de sécurité Python qui détecte des choses comme l'utilisation de eval() ou une cryptographie faible. C'est simple et cela fait partie de nombreux flux de travail des développeurs Python.
  • ESLint avec des plugins de sécurité - pour Node.js/JavaScript, il existe des plugins comme eslint-plugin-security qui signalent les vulnérabilités potentielles.
    Ces outils sont tous gratuits et adaptés à des écosystèmes spécifiques.
• GitHub CodeQL pour l'open source : La qualité de l'entreprise gratuitement. Si votre projet est open source, GitHub vous permet d'utiliser gratuitement l'analyse CodeQL sur les dépôts publics. C'est énorme - vous obtenez l'un des scanners les plus puissants (utilisé par Microsoft, Google, etc. sur leur code) sans payer. Le seul problème est que les résultats sont publics (puisque votre dépôt est public). Mais de nombreux mainteneurs de logiciels libres tirent parti de ce système pour assurer la sécurité de leurs projets. Même les projets privés peuvent utiliser CodeQL via le CLI sur leur propre matériel gratuitement (les requêtes sont open source), mais ils ne peuvent pas télécharger les résultats vers l'interface de GitHub sans licence.
• SonarQube Community Edition : Outil de qualité avec quelques règles de sécurité. L'édition gratuite de SonarQube peut être auto-hébergée et comprend un ensemble de règles de sécurité de base (appelées "points chauds de sécurité"). Elle ne permet pas d'analyser en profondeur les flux de données (ce qui est prévu dans les versions payantes), mais elle permet de détecter les problèmes évidents et les mauvaises pratiques. Pour une petite équipe qui souhaite améliorer le code dans son ensemble, SonarQube CE est une option gratuite intéressante qui ajoute un peu d'analyse de sécurité dans le mélange.
• Google OSS Fuzz / Sanitizers (le cas échéant) : Il s'agit d'une analyse plus dynamique, mais qui vaut la peine d'être notée : si vous écrivez du C/C++ ou du Rust open source, OSS-Fuzz de Google testera gratuitement votre code (en détectant les erreurs de mémoire, etc.). De même, les assainisseurs de compilateurs (AddressSanitizer, etc.) sont "gratuits" et peuvent être utilisés dans les tests pour trouver certains types de vulnérabilités. Bien qu'ils ne soient pas des scanners statiques, ils complètent gratuitement l'arsenal de sécurité.

Une stratégie probable pour un environnement à court d'argent : utiliser des linters et des scanners spécifiques au langage (ils sont généralement gratuits) en combinaison pour obtenir une couverture. Par exemple, un projet Node.js pourrait utiliser ESLint + les règles de sécurité, un vérificateur de dépendances comme npm audit (gratuit), et peut-être Semgrep pour des modèles supplémentaires - tous gratuits. Le seul investissement est le temps nécessaire pour les configurer.

Une mise en garde s'impose : les outils gratuits ne disposent pas toujours d'une assistance dédiée. Les forums communautaires ou les problèmes GitHub sont votre ligne d'assistance. Mais beaucoup ont des communautés solides (Slack de Semgrep, communautés OWASP, etc.). N'oubliez pas non plus que gratuit ne signifie pas inférieur - certains outils gratuits (comme CodeQL, Semgrep) sont à la pointe de la technologie. Ils peuvent juste nécessiter un peu plus d'effort de bricolage pour être intégrés et utilisés efficacement.

En résumé, il n'y a aucune excuse pour ne pas scanner les codes, même avec un budget nul. Les scanners gratuits mentionnés ci-dessus peuvent améliorer considérablement la sécurité de votre code pour le coût d'un peu de temps d'installation. Au fur et à mesure que vos besoins augmentent, vous pouvez toujours passer à une solution payante, mais il est étonnant de voir jusqu'où vous pouvez aller avec des offres open source et gratuites en 2025.

Meilleurs scanners de code open source

Les analyseurs de code open source sont ceux dont le code source est ouvert et généralement disponible pour les contributions de la communauté. L'utilisation d'outils d'analyse à code source ouvert offre de la transparence (vous pouvez voir exactement comment ils fonctionnent) et souvent de la flexibilité pour les adapter. Leur utilisation est généralement gratuite, mais nous nous concentrons ici sur le fait qu'ils sont gérés par la communauté, ce qui signifie souvent une évolution rapide et une grande confiance.

Pourquoi choisir des scanners open source :

• Transparence : Vous pouvez vérifier la sécurité et les performances du scanner lui-même. C'est important pour certaines équipes (vous ne voulez pas d'un outil de sécurité qui pourrait lui-même présenter un risque). Avec l'open source, il n'y a pas de "boîte noire" mystérieuse - vous savez quels contrôles sont effectués.
• Éviter l'enfermement dans un fournisseur : Les outils open source ne vous lient pas à l'écosystème ou aux licences d'un fournisseur. Vous pouvez les modifier en fonction de vos besoins et les intégrer comme bon vous semble.
• Communauté et contribution : De nombreux scanners open source ont des communautés actives. Un nouveau modèle de vulnérabilité est découvert ? Quelqu'un peut contribuer rapidement à une règle de détection. Vous pouvez également apporter des améliorations ou des personnalisations et les partager avec d'autres.
• Rentabilité : Ils sont généralement gratuits, ce qui est une bonne chose, mais il faut tenir compte du "coût du temps" - il faut parfois plus de réglages ou de configuration qu'avec un outil commercial sophistiqué.

Scanners Open Source les plus performants :

• Semgrep : La coqueluche des logiciels libres modernes. Il a commencé en tant que source ouverte et continue d'avoir un modèle de base ouvert (le moteur et les règles sont ouverts, avec un SaaS payant pour la gestion si vous en avez besoin). L'ouverture de Semgrep est une force énorme - la communauté contribue aux règles pour les nouveaux cadres, et vous pouvez littéralement voir comment chaque règle fonctionne. Il supporte plus de 30 langues et vous pouvez en ajouter d'autres. Si Semgrep ne signale pas quelque chose, vous avez le pouvoir d'écrire une règle pour cela vous-même.
• CodeQL (requêtes et moteur sur GitHub) : Ensembles de requêtes ouverts. Alors que la plateforme GitHub CodeQL est fermée, les requêtes et une grande partie de l'outillage sont open source. Vous pouvez télécharger CodeQL CLI et l'exécuter sur du code sans GitHub, et vous pouvez modifier/écrire des requêtes. De nombreux chercheurs universitaires et ingénieurs en sécurité adorent cela, car cela leur permet de rechercher des modèles de bogues spécifiques dans d'immenses étendues de code source ouvert. En tant que projet ouvert (le repo des requêtes), il bénéficie des contributions d'experts en sécurité du monde entier.
• Infer : Open source de Meta. Le code d'Infer est ouvert sur GitHub (facebook/infer). Cela signifie que si vous le souhaitez, vous pouvez modifier son analyse ou ajouter des vérificateurs (bien qu'il soit en OCaml, que peu de développeurs connaissent). Néanmoins, l'ouverture signifie qu'il est continuellement amélioré par les chercheurs et les ingénieurs de Meta en public. Vous pouvez faire confiance à ce qu'il trouve parce que vous pouvez voir comment il le trouve. Il est libre de l'utiliser et de le modifier.
• FindSecBugs (pour SpotBugs) : Règles de sécurité pilotées par la communauté. FindSecBugs est un projet de l'OWASP qui ajoute des détecteurs de sécurité à la célèbre analyse statique SpotBugs. Il s'agit d'un logiciel libre et la communauté apporte des détecteurs pour de nouveaux types de vulnérabilités dans l'écosystème Java. Si vous travaillez dans le monde Java, il s'agit d'un fantastique complément ouvert à votre boîte à outils. Il ne s'agit pas d'un scanner autonome mais d'une extension - cependant, le fait que le code source soit ouvert signifie que vous pouvez ajouter vos propres vérifications spécifiques à votre entreprise si nécessaire.
• Bandit, Flawfinder, RIPS (édition communautaire) et d'autres : Il existe de nombreux outils ouverts en un seul langage. Bandit (Python) est open source sous l'aile d'OpenStack. Flawfinder (C/C++) de David Wheeler est l'un des premiers scanners simples - ouvert et facile à modifier (il s'agit essentiellement de filtrage). RIPS a eu une version open source très tôt (scan PHP), mais la société est devenue commerciale et a été rachetée. Le fait est que si vous privilégiez les outils ouverts, il y en a souvent au moins un par langage que vous pouvez utiliser et étendre.

A noter également : OpenGrep (Semgrep fork) - comme mentionné, Aikido et d'autres ont formé une initiative pour garder un moteur vraiment ouvert pour l'analyse de code‍. C'est un témoignage de l'engagement de la communauté pour l'analyse open source. OpenGrep est destiné à être un noyau ouvert et neutre pour l'analyse statique, ce qui est prometteur pour l'avenir.

L'utilisation de scanners à source ouverte peut nécessiter l'assemblage d'une sorte de patchwork (un outil pour une langue, un autre pour une autre langue). Mais l'avantage est que vous avez un contrôle total. De nombreuses équipes AppSec avancées complètent au moins les outils commerciaux par des outils open source afin de procéder à une double vérification ou de combler les lacunes.

Dans l'esprit de l'open source, vous pouvez également partager vos connaissances. Si vous créez une nouvelle détection pour un modèle "zero-day", vous pouvez l'intégrer en amont dans un outil ouvert et aider tout le monde. C'est grâce à cet aspect collaboratif que nous parvenons tous à mieux détecter les vulnérabilités.

En résumé, les meilleurs scanners open source comme Semgrep, CodeQL et Infer vous offrent une analyse puissante sans secret. Vous pouvez les intégrer à votre système d'information de gestion, les personnaliser et faire confiance au contrôle de la communauté. Ils incarnent le principe des "yeux multiples" - tout comme le code open source peut être plus sûr en étant visible, les outils de sécurité open source peuvent être plus efficaces en mettant en commun l'expertise de la communauté pour trouver le mauvais code.

Les meilleurs scanners de vulnérabilité du code pour CI/CD

Dans le DevOps moderne, les pipelines d'intégration continue/déploiement continu (CI/CD) sont au cœur de la livraison des logiciels. L'intégration d'analyses de sécurité dans l'intégration et le déploiement continus garantit que les vulnérabilités sont détectées avant que le code ne soit fusionné ou déployé. Les meilleurs scanners pour ce scénario sont ceux qui sont optimisés pour la vitesse, l'automatisation et l'utilisation non interactive. Ils devraient s'intégrer facilement dans un modèle de "pipeline en tant que code".

Priorités de l'analyse CI/CD :

• Rapidité et efficacité : Dans le domaine de l'IC, chaque minute compte. Un scanner doit fonctionner rapidement pour éviter de ralentir les constructions. Les outils qui peuvent effectuer une analyse incrémentale (analyser uniquement le code modifié) ou paralléliser le travail sont idéaux.
• Scriptable et sans tête : L'outil doit disposer d'un CLI ou d'une API qui peut être invoqué à partir d'un script de construction sans interface graphique. Il doit renvoyer des codes de sortie appropriés (pour réussir/échouer la construction) et produire des rapports lisibles par une machine (comme SARIF, JSON) qui peuvent être traités ou téléchargés.
• Faible consommation de ressources : Sur les agents CI, les ressources peuvent être limitées. Un scanner qui peut fonctionner avec une mémoire/un processeur limités ou qui peut être réglé pour utiliser moins de threads est utile, en particulier si vous travaillez avec des runners partagés.
• Contrôle du bruit par le biais de politiques : Dans l'IC, vous voulez souvent faire échouer la compilation uniquement sur certaines découvertes (par exemple, des problèmes de haute gravité). L'analyseur ou un outil d'accompagnement devrait vous permettre de définir ces politiques. De plus, vous pouvez vouloir des analyses différentes à différentes étapes (par exemple, une analyse rapide à chaque livraison, une analyse complète tous les soirs). Il est bon de disposer d'une certaine souplesse pour configurer les compromis entre profondeur et vitesse.
• Intégration avec les systèmes CI : De nombreux scanners proposent des intégrations ou des plugins prêts à l'emploi (pour Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions, Azure DevOps, etc.) Cela facilite la configuration - par exemple, une action dédiée qui exécute le scan et annote le PR avec les résultats. Si ce n'est pas le cas, une bonne documentation pour l'installation de l'IC est indispensable.

Les meilleurs scanners adaptés à la CI/CD :

• ShiftLeft (CORE) : Construit pour la vitesse du pipeline. Comme nous l'avons vu, l'objectif principal de ShiftLeft était d'être suffisamment rapide pour répondre à toutes les demandes d'extraction. Il est explicitement présenté comme compatible avec le CI/CD - l'analyse peut être déclenchée à chaque fusion de code et se termine généralement en quelques minutes, affichant les résultats directement dans la revue PR. Il s'intègre également avec des outils de pipeline (ils avaient une action GitHub, une intégration GitLab, etc.) Si vous voulez bloquer un build sur de nouvelles vulnérabilités sans faire attendre les développeurs indéfiniment, ShiftLeft est un excellent choix.
• Sécurité Aikido : Intégration CI avec triage automatique. Aikido propose une fonction d'intégration CI/CD qui permet d'analyser avant la fusion/le déploiement (via son CLI ou son API) et d'interrompre la construction uniquement pour les vrais positifs (grâce à la réduction du bruit). Il est basé sur le cloud, mais vous pouvez exécuter des scanners sur des agents sur site si nécessaire. La vitesse d'Aikido est de l'ordre de quelques minutes pour des projets typiques, et il peut être configuré pour faire échouer les pipelines en fonction de la gravité ou d'une autre politique. De plus, le triage par l'IA permet de s'assurer que vous n'interrompez pas la construction à cause d'une fausse alarme - ce qui est important en CI pour maintenir la confiance des développeurs.
• Semgrep : Extrêmement convivial pour l'IC. La légèreté de Semgrep le rend parfait pour les pipelines. De nombreux projets exécutent Semgrep en moins de 30 secondes sur chaque commit. Il dispose également d'un mode permettant de cibler uniquement le code modifié (via semgrep --diff) pour que les analyses de RP soient ultra-rapides. Il produit des codes de sortie s'il trouve des problèmes (vous pouvez configurer le niveau de problème qui déclenche une sortie non nulle). Et avec l'application Semgrep gérée, vous pouvez même avoir plus de contrôle sur les politiques et une vue centrale, mais l'utilisation de la CLI open source fonctionne fantastiquement dans l'IC. De nombreuses actions GitHub communautaires existent pour Semgrep ou vous pouvez facilement créer la vôtre.
• GitHub CodeQL (avec actions) : Intégré à la plateforme. Pour les utilisateurs de GitHub, l'activation de l'analyse de code CodeQL dans l'IC est aussi simple que l'ajout du flux de travail officiel GitHub Actions. Il s'exécute automatiquement selon un calendrier ou sur les PR. Les résultats apparaissent dans l'onglet Sécurité et, éventuellement, dans les commentaires des PR. L'intégration étroite et le fait qu'il s'exécute en parallèle dans le cadre des Actions signifie qu'il ne perturbe pas les développeurs - ils peuvent continuer à effectuer d'autres vérifications pendant que CodeQL s'exécute. Il est raisonnablement bien réglé pour ne pas être trop lent pour la plupart des projets (les petits projets se terminent rapidement, les plus grands peuvent prendre plus de temps, mais vous pouvez définir ce qui doit être analysé).
• SonarQube/SonarCloud : Porte de qualité dans le CI. Le scanner de SonarQube peut faire partie des pipelines CI et être configuré pour interrompre la construction si la "porte de qualité" échoue (ce qui peut inclure l'existence de nouvelles vulnérabilités de sécurité d'une certaine gravité). De même, SonarCloud peut être relié à votre CI et à GitHub pour commenter les PR. Bien que l'analyse de sécurité de Sonar ne soit pas la plus rapide (l'analyse complète peut prendre quelques minutes), de nombreuses équipes la considèrent comme une autre étape de l'IC qui doit être passée avant la fusion. Elle est populaire parce qu'elle vérifie plusieurs aspects (qualité, couverture, sécurité) en une seule fois.

Mention honorable : Trivy (par Aqua Security) - pour les images de conteneurs et maintenant avec des capacités d'analyse statique (comme l'analyse des fichiers de configuration pour les secrets, etc.), il est très convivial pour les CI (petit Go binaire, s'exécute rapidement, codes de sortie sur les résultats). Il est plus destiné à l'analyse des conteneurs/IaC qu'au code, mais de nombreux pipelines l'utilisent.

Dans le domaine de l'IC, la fiabilité et le rapport signal/bruit sont aussi importants que la vitesse. Un outil qui fait constamment échouer la compilation sur des résultats douteux sera supprimé par les développeurs par frustration. Les choix ci-dessus sont donc connus pour être approuvés par les développeurs en CI. Ils privilégient la précision (Aikido, CodeQL) ou donnent aux mainteneurs beaucoup de contrôle pour affiner les réglages (Semgrep, SonarQube, etc.).

L'objectif ultime est la sécurité continue: chaque changement de code est vérifié de manière automatisée. Les meilleurs scanners pour CI/CD rendent ce processus indolore et efficace, en détectant les problèmes critiques sans créer de "fatigue de bruit" ou de ralentissements massifs du pipeline. Avec de tels outils, la sécurité devient un simple contrôle de qualité dans votre livraison continue, empêchant les vulnérabilités d'atteindre la production.

Conclusion

Les scanners de vulnérabilité du code ne sont plus des outils de luxe, mais des équipements de défense essentiels pour le développement de logiciels en 2025. Que vous soyez un développeur solo poussant sur GitHub ou un directeur technique d'entreprise gérant 500 applications, il existe un scanner (ou deux) adapté à vos besoins. Nous avons exploré les principales options : des analyseurs conviviaux pour les développeurs qui fonctionnent en quelques secondes, aux plateformes d'entreprise lourdes qui cochent toutes les cases de la conformité. Le bon choix dépend de votre contexte, mais une chose est sûre : l'intégration précoce et fréquente de ces outils est essentielle pour écrire du code sécurisé et dormir plus facilement la nuit.

La meilleure nouvelle ? Vous n'avez pas besoin de vous ruiner pour commencer. Nombre de ces scanners proposent des versions gratuites ou des éditions open source. Et même les plateformes haut de gamme (comme Aikido, avec sa numérisation tout-en-un et son flux de travail fluide) proposent souvent des essais gratuits pour prouver leur valeur. En fait, si vous êtes prêt à améliorer la sécurité de votre code avec un minimum d'efforts, essayez Aikido. L'inscription est gratuite et vous pouvez commencer à scanner en quelques minutes, sans carte de crédit. En fin de compte, les scanners sont là pour vous permettre d'expédier rapidement et en toute sécurité. Avec le bon outil pour vous protéger, vous pouvez innover en toute confiance, en sachant que les vulnérabilités graves ne passeront pas entre les mailles du filet.

Bon codage sécurisé ! Gardez votre code propre, vos pipelines verts, et que tous vos scans ne révèlent aucun problème critique.