Análisis de código en pull requests

Información general

El informe "Análisis de código en solicitudes de incorporación de cambios" de la información general de seguridad le ayuda a comprender hasta qué punto code scanning está evitando vulnerabilidades en las solicitudes de incorporación de cambios de su organización o en todas las organizaciones de su empresa. Puede ver todo el conjunto de datos o filtrar los criterios específicos, lo que facilita la identificación de repositorios en los que es posible que tenga que tomar medidas para buscar y reducir los riesgos de seguridad.

El informe tiene pestañas independientes de CodeQL y AI Scan.

Métricas disponibles

CodeQL métricas

En la información general se muestra un resumen de cuántas vulnerabilidades prevenidas por CodeQL han sido capturadas en las solicitudes de incorporación de cambios. Las métricas solo se rastrean para las solicitudes de extracción que se han fusionado en las ramas predeterminadas de los repositorios de tus organizaciones.

También puede encontrar métricas más granulares, como cuántas alertas se han corregido con y sin Copilot Autofix sugerencias, cuántas no se resolvieron y se combinaron, y cuántas se descartaron como falsos positivos o riesgos aceptados.

También puedes consultar:

• Las reglas que causan la mayoría de las alertas y a cuántas alertas se asocia cada regla.

• Número de alertas que fueron fusionadas en la rama predeterminada sin resolución, y el número de alertas que se consideraron como riesgo aceptable.

• Número de alertas que se corrigieron con una sugerencia aceptada Copilot Autofix , mostrada como una fracción del número total Copilot Autofix de sugerencias disponibles.

• Tasas de corrección, en un gráfico que muestra el porcentaje de alertas que se corrigieron con una sugerencia disponible Copilot Autofix y el porcentaje de alertas que se corrigieron sin una Copilot Autofix sugerencia.

• Tiempo medio para corregir, en un gráfico que muestra la edad media de alertas cerradas que se corrigieron con una sugerencia disponible Copilot Autofix y la edad media de las alertas cerradas que se corrigieron sin una Copilot Autofix sugerencia.

Métricas de escaneo de IA

En la pestaña Análisis de IA se muestra lo siguiente:

• Hallazgos totales: Número de hallazgos de AI Scan.
• Hallazgos con sugerencias de Autofix: Número y porcentaje de hallazgos que tenían una Copilot Autofix sugerencia.
• Hallazgos de AI Scan en las solicitudes de extracción: Gráfico que agrupa los hallazgos a lo largo del tiempo por Autofix sugerido y Autofix no sugerido.
• Resultados de los hallazgos con una sugerencia de Autofix: La proporción de hallazgos en los que se aplicó una corrección o se descartó el hallazgo.
• Resultados de los hallazgos sin una sugerencia de Autofix: La proporción de hallazgos en los que se aplicó una corrección o se descartó el hallazgo.

El intervalo de fechas y los filtros que seleccione se aplican a todas las métricas de análisis de IA que se muestran en el informe.

Visibilidad

Puede ver las métricas code scanning de un repositorio si tiene:

• Rol admin del repositorio
• Un rol de repositorio personalizado con los permisos específicos de "Visualización code scanning de alertas" para el repositorio
• Acceso a alertas para el repositorio

Pasos siguientes

Para ver el informe "Análisis de código en pull requests", consulte Visualización de métricas de análisis de código para solicitudes de extracción.