Система поддержки интеллектуального программирования: машинное обучение FEAT. Быстрая разработка безопасных программ.

Резюме: Статья посвящена области разработки программного обеспечения. Рассматриваемое научное противоречие заключается в том, что с одной стороны применение ручного труда программиста является необходимым в данной области, а с другой стороны наличие человеческого фактора негативно влияет на безопасность получаемого кода. Для разрешения противоречия предлагается применение машинного обучения, традиционно используемого для решения задачи классификации, регрессии, поиска аномалий, кластеризации, обобщения и поиска ассоциаций. Показывается, что большинство публикаций по данному решению носят частный̆ характер и не охватывают весь спектр возможностей̆. Рассматриваются и обосновываются различные способы автоматизации процесса программирования с применением решений для указанных задач машинного обучения. Указывается востребованность в системе, совмещающей̆ в себя такие способы; также впервые вводится ее авторское определение: «Система Поддержки Интеллектуального Программирования – компьютерная автоматизированная система, основанная на технологиях искусственного интеллекта, целью которой является помощь разработчикам программного кода в интересах сокращения и упрощения ручного труда, а также повышения безопасности конечного продукта». Дается сравнительный анализ способов автоматизации на базе машинного обучения по 8 критериям, которым должна соответствовать данная интеллектуальная система. Указываются пути дальнейшего продолжения исследований.

Ключевые слова: система поддержки интеллектуального программирования, машинное обучение, искусственный̆ интеллект, кодирование, IDE, автоматизация, информационная безопасность.

N.E. Romanov, K.E. Izrailov, V.V. Pokussov

Intelligent programming support system: machine learning feat. Fast development of secure programs.

Summary: The article is devoted to the field of software development. The considered scientific contradiction lies in the fact that, on the one hand, the use of manual labor of a programmer is necessary in this area, and on the other hand, the presence of a human factor negatively affects the safety of the resulting code. To resolve the contradiction, it is proposed to use machine learning, which is traditionally used to solve the problem of classification, regression, search for anomalies, clustering, generalization and search for associations. It is shown that the majority of publications on this solution are of a private nature and do not cover the entire spectrum of possibilities. Various ways of automating the programming process using solutions for the specified machine learning problems are considered and substantiated. The demand for a system that combines such methods is indicated; Also, for the first time, its author’s definition is introduced: «Intelligent Programming Support System – a computer automated system based on artificial intelligence technologies, the purpose of which is to help developers of program code in the interests of reducing and simplifying manual labor, as well as increasing the safety of the final product». A comparative analysis of automation methods based on machine learning is given according to 8 criteria that this intelligent system must meet. The ways of further continuation of the research are indicated.

Keywords: intelligent programming support system, machine learning, artificial intelligence, coding, IDE, automation, information security.

DOI: 10.34219/2078-8320-2021-12-5-7-16