Привет! Нет, вы не ошиблись — это действительно историческая статья. Но не о Риме, а о статическом анализе кода. Хотя... чем он хуже? У него тоже есть свои императоры-родоначальники, войны с багами и даже падения (пожалуйста, не запускайте анализ на некомпилируемом коде).

Я долго не понимал, почему вопрос «Как часто вы думаете о Римской империи?» стал одним из самых популярных мемов прошлого года, пока сам не начал ловить себя на навязчивых мыслях о статическом анализе. Разобравшись в его истории, я решил поделиться с вами этим исследованием.

Меня зовут Владислав Столяров, я руководитель команды анализа безопасности продуктов в мультипродуктовой экосистеме МойОфис. Кстати, идея статического анализа напрямую связана с компиляторами (разбор кода, как никак). Поэтому уместно вспомнить, что недавно мы открыли исходный код собственного компилятора tsnative, позволяющего использовать в одном приложении сразу два языка — TypeScript и C++. Скачать и поисследовать можно по ссылке (лицензия Apache 2.0).

А теперь вернёмся к истории статического анализа. Пойдём по порядку и и попробуем восстановить хронологию его становления...

Первые идеи

Сегодня статический анализатор запускается за секунды и сразу выдаёт длинный список предупреждений. Мы привычно просматриваем их, иногда вздыхая на ложные срабатывания, и продолжаем писать код. Но чтобы оценить, какой путь прошла эта технология, нужно мысленно вернуться в эпоху, когда компьютеры занимали целые комнаты, а объём памяти измерялась килобайтами.

Как и многие идеи современного программирования, концепцию анализа кода без его выполнения сформулировали математики XX века: Алан Тьюринг, Алонзо Чёрч и Курт Гёдель. В 1930-е годы они заложили мощную теоретическую основу. Их работы выявили фундаментальные ограничения вычислений и формальных систем, но вместе с тем показали возможность использовать приближённые методы — именно они стали базой для будущего статического анализа.

На мой вкус, вот эти 3 кита:

Алан Тьюринг (1936): сформулировал проблему остановки, доказав, что невозможно создать универсальный алгоритм, который для любой программы и любых входных данных сможет точно определить, завершится ли выполнение. Это стало доказательством того, что полное предсказание поведения программы без её запуска невозможно. Но вместе с тем открыло дверь к разработке приближённых методов анализа, способных давать полезные результаты, не требуя точного решения.
Алонзо Чёрч (1936): разработал лямбда-исчисление — формальную систему, которая, вместе с машиной Тьюринга, легла в основу тезиса Чёрча-Тьюринга. Этот тезис определил границы вычислимости и показал, какие задачи можно решить алгоритмически, а какие — нет. Для статического анализа это дало понимание: анализировать можно не всё, но многое.
Курт Гёдель (1931): доказал теоремы о неполноте, согласно которым в любой достаточно мощной формальной системе существуют утверждения, которые невозможно доказать или опровергнуть в рамках этой системы. Это открытие указало на ограничения формальных методов анализа программ, а также дало начало поиску практичных подходов, которые не требуют полной формальной точности.

Таким образом, уже первые теоретические работы показали: абсолютная точность анализа недостижима, но приближённые методы позволяют находить ошибки и повышать качество кода. Именно идея анализа программы без её запуска и стала краеугольным камнем статического анализа — и эти ограничения остаются актуальными до сих пор.

Когда появился первый статический анализатор и что это был за инструмент

Тут данные разнятся. Достоверно известно, что переход от теории к практике произошёл не сразу. Уже в 1950-х компиляторы выполняли некоторые синтаксические проверки: правильность ключевых слов, соответствие скобок, наличие типа у переменной. Ошибки программистам выдавались на перфокартах в виде распечатанных диагностических сообщений. Диагностические сообщения печатались на перфокартах — и каждое исправление занимало часы, а то и дни. Даже такие элементарные проверки экономили программистам недели работы.

В 1960-х активно развивались формальные методы верификации. Сначала это были сугубо математические подходы вроде троек Хоара, но быстро появились более практичные идеи: формальные грамматики и анализ потока управления (control flow analysis). для статической проверки свойств программ. Последний позволял прослеживать, как значения переменных «текут» через программу, и выявлять неинициализированные переменные, мёртвый код и потенциальные состояния гонок. Но, как часто бывает по началу, эти системы были экспериментальными и ограниченными.

В 1970-е годы мир разработки программ оказался на пороге качественного скачка. Компьютеры стали доступнее, языки программирования мощнее, а проекты — сложнее и дороже. Теперь ошибка могла не просто замедлить расчёты или испортить отчёт, а сорвать запуск ракеты, парализовать банковскую систему или обрушить биржу.

Разработчики и исследователи осознали: компиляторных проверок уже недостаточно. Нужны методы, которые могли бы анализировать программы глубже, чем просто на предмет синтаксиса.

И в 1978 году появился первый по-настоящему известный статический анализатор — Lint, созданный Стивеном Джонсоном для языка C.

Lint — это...

...программа, которая анализировала исходный код на C, выявляя потенциальные ошибки, такие как неинициализированные переменные, утечки памяти или подозрительные конструкции. Она не запускала код, а исследовала его структуру и логику, что делало её классическим примером статического анализатора. Это сегодня линтеры — разновидность статических анализаторов, акцентированных на стилях кодирования и простеньких ошибочках, но их корни растут из полновесного статического анализатора.

В 1980–1990-х годах Lint получил широкое распространение в мире UNIX и C-разработки. Появились коммерческие версии, такие как PC-Lint от Gimpel Software. Статический анализ постепенно становился повседневным инструментом в системах, где требовалась высокая надёжность.

Тут стоит отметить, что, функции компилятора и статического анализатора отчасти переплетаются. Как статические анализаторы использовали и продолжают использовать алгоритмы, используемые во front-end части компилятора для анализа кода, так, например, и компиляторы, используют функционал статических анализаторов. Яркий пример — заимствование функций lint в gcc -Wall.

Таким образом, 1960–1980-е стали переломным моментом: статический анализ вышел за пределы университетских лабораторий и превратился в реальный инструмент инженеров. Формальные методы обеспечили теоретическую основу, а такие инструменты, как Lint, доказали, что эта теория способна работать в реальных проектах. Впереди были 1990-е, когда статический анализ станет промышленным стандартом. Но именно в эти два десятилетия он впервые обрёл форму, близкую к той, что мы знаем сегодня.

Лихие 90-е

К началу 1990-х программное обеспечение стало ключевым элементом сложных систем — от авиации до медицины. Проекты насчитывали уже миллионы строк кода, и при этом каждый новый баг мог обходиться компаниям в миллионы долларов или, в случае с критическими системами, стоить человеческих жизней. В этот период статический анализ начал выходить за рамки лабораторий и университетов, превращаясь в обязательный инструмент промышленной разработки.

Главным драйвером стали отраслевые стандарты, которые регламентировали требования к качеству кода. В авиации действовал строгий DO-178B, в автомобильной промышленности распространялся MISRA C, а в медицинских устройствах применялись собственные жёсткие нормы. Эти документы требовали не только тестирования кода, но и доказательств того, что он соответствует формализованным правилам. Статический анализ идеально вписывался в концепцию: он мог гарантировать (с определенной долей вероятности), что код проверен на соответствие стандартам ещё до этапа его интеграции.

В 1990-е появляются коммерческие инструменты нового поколения — PolySpace, QA·C, CodeSurfer и другие. Они умели не только проверять синтаксис и типы, но и пытались проводить глубокий семантический анализ, обнаруживать сложные логические ошибки и потенциальные уязвимости (с определенной долей достоверности результатов). Они могли работать с большими проектами, анализировать связи между файлами и функциями, строить графы вызовов и потока данных для всего приложения. Рост вычислительной мощности компьютеров и оптимизация алгоритмов сделали такой уровень анализа возможным.

Особенно активно статический анализ внедрялся в отраслях, где ошибка могла привести к катастрофе: авиация, космонавтика, оборонные системы. Всё это требовало стопроцентной уверенности в надёжности программ. Здесь анализаторы работали в связке с формальными методами и другими видами верификации, создавая многоуровневую защиту от дефектов. Иногда разработка ПО напоминала инженерный проект в строительстве или атомной энергетике: каждый этап сопровождался строгой документацией, проверками и повторными ревизиями кода.

90-е стали временем, когда статический анализ окончательно закрепился в индустрии. Он вошёл в корпоративные стандарты, получил зрелые коммерческие реализации и стал частью обязательной инженерной практики. К концу десятилетия культура регулярного анализа кода уже была сформирована — и именно она позже безболезненно встроилась в автоматизацию эпохи open source.

Расцвет статического анализа: 2000–2010 годы

В начале нулевых статический анализ сделал качественный скачок. Инструменты перестали ограничиваться синтаксическими проверками и шаблонными правилами: появились более сложные методы, а главное — архитектура анализаторов изменилась. Разработчики начали отделять движок анализа от набора диагностических правил, что сделало системы гибче и масштабируемее.

Знаковым инструментом этого периода стал Coverity (основан в 2002 году). Он умел «переваривать» огромные кодовые базы и применялся в таких проектах, как ядро Linux и Firefox. До сих пор во многих репозиториях можно встретить привычные бейджи «Checked by Coverity». Среди отечественных решений выделяются Svace и PVS-Studio, а из open source — Clang Static Analyzer.

Также статическим анализом стало намного удобнее пользоваться благодаря интеграции с популярными средами разработки. У каждого востребованного анализатора есть плагины, с которыми его можно использовать в распространённых IDE.

Ещё одной важной вехой стало внедрение анализа в процессы непрерывной интеграции. Появление Jenkins, TeamCity и других CI-систем позволило автоматизировать запуск проверок. Например, при помощи pre-коммит хуков. Такой подход менял культуру работы с кодом: анализатор переставал быть редким «проверяющим» и становился постоянным невидимым наблюдателем, сопровождающим каждый шаг разработки.

К концу 2010-х статический анализ уже живёт внутри экосистемы автоматизации разработки: он интегрирован в IDE, CI/CD, облачные репозитории и даже в редакторы кода. Благодаря этому он перестал быть отдельной стадией разработки и превратился в постоянного незаметного напарника программиста, который следит за качеством и безопасностью кода на каждом этапе.

Наше время и мы��ли о будущем

Если говорить о классических алгоритмах статического анализа, то в 2020-е годы глобальных изменений почти не произошло. Анализаторы стали поддерживать больше стандартов безопасности, а сами стандарты множились; увеличилось количество диагностических правил.

Появление GPT-подобных языковых моделей изменило саму философию работы с анализом. Вместо сухих отчётов в стиле “Variable X is unused” мы всё чаще видим объяснения на естественном языке, с разбором причины ошибки и предложением нескольких вариантов её исправления.

Инструменты вроде GitHub Copilot используют машинное обучение не только для генерации кода, но и для его моментального анализа. Они могут предупредить о потенциальной уязвимости в момент её написания или предложить более безопасный вариант реализации функции. Пока это работает далеко не идеально, но потенциал определённо есть. Основное ограничение связано с вычислительными мощностями. Вгрузить в GPT целый промышленный проект и получить осмысленный результат всё ещё крайне ресурсозатратно.

Ещё один вектор развития – AI ассистенты (например, такой сейчас делается у Svace). В отличие от универсальных LLM, они обучаются именно на задачах анализа кода и потенциально способны давать более качественные результаты.

Параллельно развивается и облачный анализ: подключив репозиторий к SaaS-сервису, можно автоматически проверять не только собственный код, но и зависимости, контейнеры, IaC-конфигурации, уязвимости в сторонних библиотеках или проблемы в настройках CI/CD.

Будущее статического анализа, скорее всего, связано с ещё более тесной интеграцией ИИ и инженерных практик. Вполне возможно, что через несколько лет мы будем работать с «разговорным» анализатором, который сможет вести диалог на естественном языке, анализировать большие архитектурные изменения, предлагать оптимизации и адаптировать код под новые стандарты и требования безопасности. Такой инструмент будет не только фиксировать ошибки, но и прогнозировать их, анализируя паттерны внутри команды и сопоставляя их с миллионами проектов по всему миру.

Кроме того, границы анализа будут расширяться за пределы исходного кода: уже сегодня проверяются DevOps-инфраструктура, IaC-скрипты, схемы БД и даже бизнес-логика на уровне спецификаций. Можно представить, что через какое-то время разработчики будут работать в среде, где написать небезопасный или некорректный код станет значительно сложнее, а сами ошибки станут более редкими, но и более критичными.

Сможет ли статический анализ в будущем предотвращать ошибки ещё на этапе замысла? Кто знает — но направление явно задаёт именно такой вектор.

Если у вас есть свое видение перспектив системного анализа — пишите «предсказания» в комментариях и кликайте на нашу вакансию ИБ-архитектора: давайте мечтать о будущем индустрии вместе :)

Как часто вы думаете о Римской империи… (cтатическом анализе кода)