登录
 机构网站
  1. 首页
  2. 情报产品
  3. 快讯详情

《Synopsys发布Coverity 8.5静态分析工具》

  • 来源专题：集成电路
  • 编译者： Lightfeng
  • 发布时间：2016-07-19

  • Synopsys公司今天宣布Coverity® 8.5版本，这是该公司在业界领先的静态分析工具和其软件完整性平台的核心组件之一。Coverity是一个自动化的软件测试工具，用于分析源代码，以检测软件开发生命周期早期的关键安全漏洞和缺陷。

    在Synopsys完整的软件平台上，Coverity和其他工具是用来辅助“软件验收”的，一个集成的开发和测试方法目的在于保证软件的质量和安全。

    Coverity 8.5版本包括了一些重要的更新，来提高它的安全性分析和报告功能，并将它的实用工具扩展到更广泛的受众，包括组织开发Web、移动应用软件和车辆软件系统，和其他安全关键系统。

29浏览量
原文链接
相关报告

  • 《Gartner发布物联网预测分析报告》
    • 来源专题：中国科学院文献情报制造与材料知识资源中心 | 领域情报网
    • 编译者：姜山
    • 发布时间：2017-03-20
    • 在物联网不断推广的过程中，企业正经历技术与商业上的重大挑战，企业必须投资新的方法，才能确保物联网计划的成功。为了协助企业决策者规划物联网方案。2月21日，Gartner咨询公司发布了《物联网预测分析报告》（Forecast Analysis: Internet of Things），对2017年以后的物联网提出了四项预测。 （1）至2020年，50%的大规模物联网执行计划将会应用云端安全服务（目前应用云端安全的比例不到10%）。物联网的扩张速度极快，且其架构、网络与数据流的安全防护日益复杂，技术需求与内部安全防护基础建设对企业造成莫大的压力，即便是大型组织也不例外。未来对网络安全专家的需求度相当高，信息安全技术人才的雇用与留任越来越困难。因此，对大多数布局物联网的组织而言，采用具有高度扩展性的云端安全服务将不可或缺。庞大的数据量让企业内部的安全防护基础设备难以应付，而云端安全解决方案则能符合此种物联网布局的高扩展性与成本需求。 （2）至2020年，在采用物联网的企业中，至少65%企业将运用物联网平台软件包（目前仅33%）。驱动物联网平台采用量提升的因素包括：①物联网应用的商业需求逐渐成长，促使企业的物联网方案激增，整合物联网基础建设的呼声也越来越大；②物联网平台服务（PaaS）产品变得更容易获取，PaaS产品让企业能扩大物联网技术的采用范围，随着需求的成长进行规模升级；③物联网的规划初期较为简单，但扩展到后来往往日渐复杂，牵涉商业应用程序、行动Apps以及软件服务（SaaS）的整合，因此企业需要通用的物联网PaaS功能以支持复杂的物联网商业逻辑和分析技术；④对现有的中间件（Middleware）来说，物联网扩充功能变得比较容易取得，主要的中间件企业（如IBM、Microsoft、Oracle与SAP等）为自家的中间件产品提供原厂的物联网扩充功能，让客户可以将物联网技术整合至既有的计划中。 （3）至2020年，在物联网服务供货商所设置的物联网解决方案中，50%的解决方案会直接影响客户高层的物联网策略（目前具有此种影响力的方案低于5%）。多数的企业目前聚焦于单点式解决方案（Point Solution），亦即是选择现成的物联网解决方案，分析信息以达成战术上的成效。然而企业的领导阶层逐渐认识到，物联网应该导向商业绩效并作为数字转型策略的一部分。随着服务供货商累积更多物联网解决方案之设计、建构与布局的专业技术，他们会把上述优势纳入物联网的投资报酬率模型与资产当中。这些模型与资产将有助于提升企业物联网方案、策略规划与数字转型之间链接的强度。 （4）至2020年，数据科学专家短缺将导致75%的机构难以发挥物联网的全部潜能。物联网潜力的开发需要能够分析数据的科学家，他们不仅理解数据科学的原理，也能掌握物联网环境专用的软件工具，例如流处理平台（Stream Processing Platform）与网关分析（Gateway Analytics）等。虽然大学正逐渐扩充数据科学的教育，但仍需5年以上的时间才能实际改善技术人才的供应。未来运用物联网（或为了运用物联网而更新既有计划）的企业越来越多，未来数年仍会有高度的人才需求。
    285浏览量
    原文链接

  • 《洞见 | Gartner发布推动2022年主要数据和分析趋势的三大主题》
    • 来源专题：光电情报网信息监测服务平台
    • 编译者：husisi
    • 发布时间：2022-04-01
    • Gartner发布数据和分析（D&A）领导者在企业中利用2022年主要数据和分析趋势时应拥抱的三大主题，分别是：激发企业活力和多样性、增强人员能力和决策，以及信任的制度化。 Gartner杰出研究副总裁Rita Sallam表示：“今年的主要数据和分析趋势涵盖了将帮助企业机构预测变化并将不确定因素转化为机遇的业务、市场和技术动态，这两项举措都属于数据和分析领导者的职责范围。 Gartner已发布2022年十二大数据和分析趋势，这些趋势涵盖以下三个核心主题。 激发企业活力与多样性 AI工程等自适应人工智能（AI）的兴起在应对全球市场波动的同时，还推动了增长和创新。AI数据管理领域的创新、基于主动元数据驱动的自动化方法以及数据共享能力（均建立在数据编织的基础上）充分释放了数据和分析的全部价值。 例如“始终数据共享”趋势加强了数据共享作为一项面向业务的关键绩效指标的作用：表明企业机构为了创造公共价值，正在与利益相关方进行有效的互动并让更多人能够获得正确的数据。新冠疫情和其他近期的大规模全球事件令企业机构迫切地想要通过共享数据来加快独立和相互关联的公共和商业数字业务价值。 Gartner预测，到2026年，大多数外部中间商将被应用于内部和外部数据生态系统的自动化信任度指标取代，这将使数据共享风险降低一半。 该类别中的2022年趋势包括：自适应AI系统、以数据为中心的AI、元数据驱动的数据编织和始终数据共享。 增强人员能力和决策 为了提供与决策者相关的洞察，数据和分析领导者必须提供语境丰富、使用业务模块组件创建的分析。这包括将数据素养作为优先事项以及制定应对数据和分析人才稀缺问题的策略。 从现在起到2025年，大多数首席数据官（CDO）将无法培养实现战略数据驱动的既定业务目标所必需的员工数据素养。Gartner的研究显示，在数据和分析中考虑人员因素的企业机构比只考虑技术的企业机构更加成功。这种以人为本的理念能够推动更大范围的数字化学习，而不仅仅是提供核心技术平台、数据集和工具。 该类别中的2022年趋势包括：语境丰富的分析、业务模块组装式数据和分析、以决策为中心的数据和分析以及人员技能和素养的不足。 信任的制度化 只有通过管理AI风险并实施跨分布式系统、边缘环境和新兴生态系统的互联治理，才能大规模地实现数据和分析的价值。 虽然AI正在变得日益普遍，但大多数企业机构仍因无法解释或说明其模型的用途而失去人员对其的信任和透明度。企业机构不但无法管理快速发展的AI创新所带来的风险，而且常常在安全性等模型治理方面敷衍了事，导致出错的AI模型产生更加严重的负面后果，例如业务决策出错，甚至是生死攸关的决策出错。 随着全球AI法规的激增，企业机构必须按照这些法规的要求采取可审计的做法来确保信任、透明度和保护消费者的权益。Gartner预测，到2026年，开发出可信赖的目标导向型AI的企业机构将实现75%以上的AI创新成功率，而未能做到这一点的企业机构只有40%的成功率。 该类别中的2022年趋势包括：互联治理、AI风险管理、厂商和地区生态系统、向边缘的扩展。
    183浏览量
    原文链接