Описание системы PVS-Studio

PVS-Studio — это инструмент статического анализа кода для выявления ошибок и уязвимостей в C, C++, C# и Java, ориентированный на разработчиков. Программный продукт PVS-Studio (рус. ПВС-Студио) от компании-разработчика ПВС предназначен для статического анализа исходного кода программных продуктов с целью выявления потенциальных дефектов, ошибок и небезопасных конструкций, которые могут привести к сбоям в работе или уязвимостям. Продукт позволяет повысить качество и безопасность программного обеспечения за счёт раннего обнаружения проблем на этапе разработки.

Система PVS-Studio ориентирована на разработчиков программного обеспечения, инженеров по качеству кода, специалистов по информационной безопасности и руководителей проектов, которые занимаются созданием и поддержкой крупных программных комплексов и стремятся минимизировать риски, связанные с наличием уязвимостей и ошибок в исходном коде.

Система будет полезна компаниям, работающим в сферах финтеха, телекоммуникаций, государственного сектора, оборонной промышленности и других отраслях, где требуется высокая надёжность и безопасность программного обеспечения, а также предприятиям, разрабатывающим критически важные информационные системы и приложения с большим объёмом исходного кода.

Функциональные возможности PVS‑Studio:

• Многоязыковая поддержка анализа. Система проводит статический анализ кода на C, C++, C# и Java, выявляя специфические для каждого языка ошибки, уязвимости и нарушения стандартов кодирования с учётом особенностей синтаксиса и семантики.

• Глубокий межпроцедурный анализ. Осуществляет проверку зависимостей между функциями и модулями, обнаруживая логические ошибки и потенциальные проблемы, которые проявляются только при взаимодействии различных частей программы.

• Автоматизированное обнаружение уязвимостей. Выявляет слабые места, соответствующие стандартам OWASP ASVS, SEI CERT и перечню CWE, включая проблемы переполнения буферов, гонки данных и небезопасного использования памяти.

• Интеллектуальная обработка потока данных. Применяет методы символьного исполнения и taint‑анализа для отслеживания путей передачи данных, выявления неконтролируемых входных потоков и потенциальных инъекций.

• Гибкая настройка правил проверки. Позволяет формировать пользовательские профили анализа, задавать уровни критичности для разных типов ошибок и создавать собственные диагностические правила под специфику конкретного проекта.

• Инкрементальный анализ изменений. Проверяет только модифицированные участки кода с момента последнего сканирования, существенно сокращая время повторного анализа в больших проектах и оптимизируя процесс разработки.

• Детализированная отчётность с рекомендациями. Формирует структурированные отчёты с указанием точного местоположения проблем в исходном коде, описанием выявленных дефектов и конкретными предложениями по их исправлению.