Analisis Kode Biner vs Analisis Kode Sumber

Analisis Kode Biner vs Analisis Kode Sumber – Diskusi seputar mana yang lebih unggul – Analisis Kode Biner vs Analisis Kode Sumber telah menjadi topik yang paling diperdebatkan dalam beberapa bulan terakhir di komunitas keamanan seperti Dzone, Gerbang Penelitian dan Kementerian Pengujian.

Analisis Kode Biner vs Analisis Kode Sumber

 Baca Juga : Lompatan Kuantum Besar Berikutnya Mungkin Membutuhkan Perangkat Lunak yang Lebih Baik

binaryjs – Jadi kami memutuskan untuk mengerahkan semua upaya kami dan memberikan pemahaman mendalam kepada pembaca kami yang akan membantu Anda memilih kerangka kerja yang tepat antara analisis kode biner (BCA) dan analisis kode sumber (SCA).

Alat keamanan aplikasi (Appsec) seperti SAST, DAST, MAST, APIT mengatasi tantangan keamanan unik untuk bisnis dan memiliki komposisi unik dalam membangun alat suite keamanan ujung ke ujung. Sebagian besar bisnis lupa bahwa strategi AppSec juga mencakup komponen sumber terbuka karena masing-masing kode biner dan kode sumber beroperasi secara berbeda satu sama lain dengan mencakup serangkaian masalah sambil mengintegrasikan pada berbagai tahap siklus pengembangan perangkat lunak (SDLC).

Analisis kode biner

Analisis kode biner sering disebut sebagai analisis biner yang merupakan penilaian ancaman dan kerangka penilaian keamanan pada tingkat kode biner. Analisis biner dapat membantu tim pengembangan menganalisis biner mentah aplikasi yang terdiri dari aplikasi lengkap, yang membantu menganalisis keamanan kode saat tidak ada akses ke kode sumber.

Analisis kode biner dapat digunakan untuk menganalisis perpustakaan pihak ketiga yang terintegrasi ke dalam SDK aplikasi seluler yang memungkinkan pemahaman yang lebih baik tentang bagaimana aplikasi berinteraksi dengan perpustakaan untuk berbagai tujuan.

Mengapa Anda perlu melakukan analisis kode biner?
Kode biner adalah analisis mendalam untuk memahami dan menganalisis pengembangan basis kode dan komponen yang terkait dengan logika bisnis, kualitas kode, status server, file rilis, dan logika bisnis back-end yang telah diterapkan sejak rilis awal aplikasi.

Appknox melakukan analisis manual untuk mengidentifikasi pola rentan dalam kode. Hal ini dilakukan melalui mesin otomatis lengkap yang berjalan melalui SAST, DAST dan APIT diikuti dengan penilaian manual, menjalankan analisis mendalam komponen kode pada setiap tahap siklus hidup pengembangan perangkat lunak (SDLC).

Pendekatan Manusia + Sistem kami menghilangkan kesalahan positif dengan tingkat keberhasilan lebih dari 95%, menghasilkan penemuan masalah tersembunyi dalam rilis stabil sebelumnya yang memerlukan tindakan perbaikan segera untuk membangun standar ketahanan dunia maya yang aman dan terjamin di semua bisnis.

Analisis kode sumber

Analisis kode sumber adalah kerangka kerja analisis kode yang penting untuk membuat Aplikasi/Perangkat Lunak yang aman dengan menganalisis celah keamanan dalam waktu yang lebih singkat dengan menjaga kualitas kode. SCA mendeteksi berbagai masalah keamanan yang disalurkan dengan kasus uji industri untuk aplikasi Anda guna mengidentifikasi komponen sumber terbuka dalam basis kode,

Setelah komponen diidentifikasi dalam basis kode menggunakan pemindaian SCA otomatis, Anda dapat memetakan komponen dengan pengungkapan keamanan dan tolok ukur industri untuk memeriksa tingkat keparahan komponen kode yang rentan.

SCA juga membantu Anda untuk terus memeriksa berbagai jenis kepatuhan yang perlu Anda patuhi sebelum mendorong aplikasi ke dalam rilis.

Mengapa Anda perlu melakukan analisis kode Sumber?

Aplikasi saat ini didorong oleh sekumpulan besar integrator sumber terbuka seperti plugin, komponen, pustaka, kode sumber, komponen, kerangka kerja untuk mengurangi waktu pengembangan dan mengirimkan lebih cepat ke pasar.

Dalam laporan yang diterbitkan oleh slashdot yang mengatakan 96% dari proses pengembangan perangkat lunak perusahaan saat ini mencakup kode sumber terbuka. Komponen ini digunakan untuk mengekspos bisnis ke masalah keamanan kritis karena penilaian kode yang tidak tepat karena sejumlah besar kontribusi terjadi pada komponen atau pustaka sumber terbuka ini.

Mengapa Appknox untuk analisis kode biner?

Appknox menggunakan pendekatan yang sepenuhnya otomatis untuk melakukan penilaian keamanan dalam biner aplikasi. Sesuai kerangka aplikasi yang memecah komponen aplikasi menjadi aplikasi open source dan aplikasi pihak ketiga dilakukan dengan mengumpulkan informasi status lisensi open source.

Platform Appknox memungkinkan identifikasi kerentanan yang mudah dari CVE dan integrasi dengan sistem pelacakan bug seperti Jira dan Bugzilla dan menyediakan pemindaian komprehensif.

Untuk memberi Anda pemahaman yang lebih baik, kami telah membuat infografis berikut tentang perbedaan antara SAST biner dan SAST kode sumber.

Malware “HermeticWiper” yang Merusak Menyerang Ukraina

Malware “HermeticWiper” yang Merusak Menyerang Ukraina – Ukraina menderita berbagai serangan siber. Salah satu yang paling menarik adalah malware yang sebelumnya tidak dikenal dengan muatan destruktif yang muncul di ratusan mesin Ukraina belakangan ini.

Malware “HermeticWiper” yang Merusak Menyerang Ukraina

 Baca Juga : Lompatan Kuantum Besar Berikutnya Mungkin Membutuhkan Perangkat Lunak yang Lebih Baik

binaryjs – Pada 23 Februari, sebuah tweet dari ESET Research mengklaim mereka menemukan malware baru yang menghapus data, yang digunakan di Ukraina. Garis waktu mengikuti serangan DDoS yang ditujukan ke beberapa situs web penting Ukraina ( Gambar A ). Penelitian ini dengan cepat dikonfirmasi oleh Symantec , sebuah divisi dari Broadcom Software.

Garis waktu kompleks peristiwa dunia maya yang menargetkan Ukraina

Sebelum operasi DDoS dan penemuan wiper baru ini, serangan lain melanda Ukraina pada pertengahan Januari, dijuluki WhisperGate, diekspos oleh Microsoft pada 15 Januari.

Microsoft melaporkan bahwa WhisperGate telah dijatuhkan pada sistem korban (beberapa organisasi pemerintah, nirlaba, dan teknologi informasi) di Ukraina pada 13 Januari. Malware tersebut telah dirancang agar terlihat seperti ransomware , tetapi sebenarnya tidak memiliki kode pemulihan tebusan di berkas biner. Ini telah dikembangkan menjadi destruktif dan membuat targetnya tidak dapat digunakan.

Sejalan dengan operasi penghapus pertama ini, serangkaian serangan situs web terjadi pada malam hari antara 13 dan 14 Januari, seperti yang dilaporkan oleh CERT-UA, tim resmi pemerintah untuk menanggapi insiden komputer di Ukraina.

Beberapa situs web Ukraina dirusak untuk menampilkan pesan yang ditulis dalam bahasa Ukraina, Rusia, dan Polandia ( Gambar B ). WhisperGate juga dijatuhkan dan digunakan di situs web tersebut. Menurut Layanan Negara Ukraina untuk Komunikasi Khusus dan Perlindungan Informasi, pada 13-14 Januari 2022, hampir 70 situs web Ukraina (domestik dan internasional) diserang.

Pesan yang secara kasar diterjemahkan ke dalam bahasa Inggris, adalah:

“Orang Ukraina! Semua data pribadi Anda telah dikirim ke jaringan publik. Semua data di komputer Anda dihancurkan dan tidak dapat dipulihkan. Semua informasi tentang Anda menusuk publik, dongeng dan menunggu yang terburuk. Ini untuk Anda untuk masa lalu Anda, masa depan dan masa depan. Untuk Volhynia, OUN UPA, Galicia, Polandia, dan kawasan bersejarah.”

Pesan yang ditampilkan di situs web yang dirusak adalah gambar. Gambar, tidak seperti teks, memiliki metadata, terkadang menyertakan koordinat fisik. Dalam hal ini, gambar memiliki garis lintang dan garis bujur tertentu: tempat parkir Sekolah Ekonomi Warsawa di Polandia. Pilihan menggunakan gambar daripada teks mungkin dilakukan untuk mengirim tanda palsu, seperti posisi GPS itu.

Serhiy Demedyuk, wakil sekretaris dewan keamanan dan pertahanan nasional Ukraina, menyalahkan serangan itu pada kelompok yang dijuluki UNC1151 . Dia menambahkan bahwa UNC1151 adalah kelompok spionase dunia maya yang berafiliasi dengan layanan khusus Republik Belarus.

Pada 15 Februari, serangan DDoS baru dimulai terhadap Kementerian Pertahanan Ukraina di samping target lainnya .

Acara selanjutnya dalam rangkaian acara besar-besaran ini adalah kemunculan malware HermeticWiper.

HermeticWiper: Malware yang sangat efisien dan merusak

23 Februari melihat munculnya laporan tentang HermeticWiper, saat ESET memulai utas Twitter tentangnya.

Salah satu karakteristik yang sangat menarik dari wiper ini adalah bahwa itu adalah malware yang ditulis dengan sangat baik dengan fungsi standar yang sangat sedikit, tidak seperti kebanyakan malware lain yang tersebar.

Metode yang digunakan untuk menghapus data telah digunakan di masa lalu oleh beberapa pelaku ancaman dengan wiper terkenal Shamoon and Destover : Ini menyalahgunakan driver pengelola partisi Windows yang sah untuk melakukan operasi penulisannya. Dalam kasus HermeticWiper, manajer partisi EaseUS (empntdrv.sys) disalahgunakan.

Malware ini berisi beberapa versi driver yang berbeda dan menggunakan versi yang sesuai tergantung pada versi sistem operasi dan arsitektur yang dijalankannya. Versi driver yang berbeda ini dikompresi sebagai sumber daya terkompresi ms dalam biner malware. Karena malware hanya 114KB, data driver ini membutuhkan lebih dari 70%.

Salah satu tindakan pertama yang dilakukan oleh HermeticWiper terdiri dari menonaktifkan salinan bayangan volume , sistem yang dapat membantu administrator untuk memulihkan sistem yang rusak.

HermeticWiper kemudian merusak Master Boot Record (MBR) perangkat, dan menghapus file di folder strategis yang berbeda dari sistem operasi Windows:

  • C:\Documents and Settings\
  • C:\Informasi Volume Sistem\
  • C:\Windows\SYSVOL\
  • C:\Windows\System32\winevt\Logs

Tindakan destruktif terakhir terdiri dari menentukan apakah sistem file partisi hard drive adalah FAT atau NTFS dan merusak partisi yang sesuai. Setelah selesai, sistem dipaksa untuk dimatikan dan tidak akan pernah bisa boot lagi.

Dengan melakukan ini, malware memastikan sistem benar-benar tidak dapat digunakan.

Sejauh ini, HermeticWiper hanya tersebar dan digunakan di Ukraina. Di samping itu, nama malware ini berasal dari fakta bahwa ia menggunakan sertifikat yang ditandatangani dari nama perusahaan Hermetica Digital Ltd dan berlaku pada April 2021. Menurut penelitian SentinelOne tentang HermeticWiper, “kemungkinan penyerang menggunakan perusahaan shell atau meminta perusahaan yang sudah mati untuk menerbitkan sertifikat digital ini.”

Bagaimana agar tetap aman dari HermeticWiper?

Penggunaan HermeticWiper di luar Ukraina tidak diharapkan. Indikator kompromi (IOC) telah dibagikan bersama dengan aturan YARA untuk membantu mendeteksi malware pada sistem.

Tidak seperti malware lain yang tindakannya umumnya dikendalikan oleh aktor ancaman melalui komunikasi jaringan, HermeticWiper tidak memerlukannya. Oleh karena itu, tidak ada pola jaringan yang dianalisis untuk mendeteksi malware, kecuali jika diunduh dari jaringan, dalam hal ini mungkin berguna untuk menerapkan pemeriksaan paket dalam (DPI) untuk mendeteksi biner. Titik akhir harus dipindai untuk IOC ini.

Lompatan Kuantum Besar Berikutnya Mungkin Membutuhkan Perangkat Lunak yang Lebih Baik

Lompatan Kuantum Besar Berikutnya Mungkin Membutuhkan Perangkat Lunak yang Lebih BaikKomputer kuantum tentu tampak seperti perangkat aneh. Bagi manusia yang terbiasa hidup di dunia yang didorong oleh fisika Newton, memiliki perangkat yang masuk ke dunia fisika kuantum—di mana aturannya berbeda dan terkadang bahkan berlawanan dengan intuisi—bisa tampak tidak dapat dijelaskan. Dan ketika perangkat yang sama benar-benar memecahkan masalah yang kompleks dan memberikan jawaban, itu hampir mulai berbatasan dengan keajaiban.

Lompatan Kuantum Besar Berikutnya Mungkin Membutuhkan Perangkat Lunak yang Lebih Baik

Baca Juga : Apa Perbedaan Antara Coding dan Pemrograman?

binaryjs – Beberapa tahun yang lalu, masih ada ilmuwan yang menganggap komputasi kuantum adalah tipuan. Mesin kuantum dibuat untuk bekerja jauh di dalam kotak hitam dan harus beroperasi dalam ruang hampa yang benar-benar gelap pada suhu mendekati nol mutlak. Jadi Anda tidak bisa melihat mereka bekerja. Mereka harus dirancang seperti itu , karena kekuatan komputasi mereka terikat untuk menempatkan atom atau elektron ke dalam keadaan yang disebut superposisi, yang sangat rapuh. Hampir semua hal dapat melucuti properti itu dan memenjarakan atom kembali ke keadaan normalnya, satu-satunya keberadaan yang membentuk realitas berbasis fisika Newtonian kita. Berkas cahaya, panas, gelombang suara, sedikit getaran, molekul udara atau bahkan radiasi dapat menghancurkan superposisi dalam proses yang disebut dekoherensi.

Saat ini, sangat sedikit orang yang meragukan keberadaan komputer kuantum. Pada tahun 2019, Google, dalam kemitraan dengan NASA , mencapai supremasi kuantum dengan merancang mesin kuantum yang dapat memecahkan masalah yang akan memakan waktu ribuan tahun superkomputer tradisional. Tonggak sejarah itu menempatkan Amerika Serikat jauh di depan negara-negara lain dalam perlombaan untuk menciptakan komputer kuantum yang kuat dan lebih berguna.

Di negara ini, sebagian besar pekerjaan pada komputer kuantum dilakukan oleh perusahaan swasta dan universitas dengan dukungan besar dari pemerintah. Itu berbeda dengan sebagian besar negara saingan lainnya seperti China dan Rusia, yang menginvestasikan miliaran langsung ke laboratorium pemerintah. Pendekatan kami tampaknya bekerja lebih baik. Sebuah laporan baru-baru ini ditugaskan oleh Departemen Pertahanan dan dilakukan oleh RAND Corporation menunjukkan bahwa Amerika Serikat memimpin dunia di sebagian besar bidang utama komputasi kuantum.

Sebagian besar perkembangan yang dibuat sejauh ini di dunia komputasi kuantum adalah karena peningkatan perangkat keras. Komputer kuantum menggunakan qubit, yang seperti bit biner di komputer digital tradisional. Mereka kuat karena perangkat kuantum dirancang untuk membiarkan qubit—yang bisa berupa foton terpolarisasi atau putaran elektron—ada di beberapa keadaan pada saat yang sama. Alih-alih bit komputer digital yang mewakili satu atau nol, qubit dapat menjadi keduanya pada saat yang sama, ditambah semua yang ada di antaranya. Dan memiliki lebih banyak qubit sejauh ini disamakan dengan lebih banyak daya komputasi.

Komputer kuantum Google yang mencapai supremasi memiliki 53 qubit. IBM baru-baru ini mengumumkan komputer kuantum dengan 127 qubit yang dianggap terbesar di dunia, meskipun D-Wave sedang mengerjakan mesin baru dengan ribuan qubit. Ada beberapa perbedaan tentang angka-angka karena cara perusahaan yang sangat berbeda dapat membuat qubit, tetapi pada dasarnya, lebih banyak qubit berarti lebih banyak kekuatan.

Perangkat lunak memperbaiki Perangkat keras

Namun, sementara menambahkan lebih banyak qubit tentu saja memberi lebih banyak kekuatan, itu tidak menebus masalah yang melekat yang terkait dengan komputer kuantum, dengan salah satu yang terbesar adalah bahwa mereka sangat rentan terhadap kesalahan. Atau, lebih tepatnya, mereka sulit untuk dipahami dan diprogram sehingga kesalahan tidak terjadi dalam output mereka. Semua komputer kuantum menghasilkan “kebisingan” sampai batas tertentu. Mereka mungkin mengembalikan jawaban yang benar untuk sebuah pertanyaan, tetapi mereka juga akan mengirim kembali banyak sampah yang tidak berguna, dengan solusi yang sebenarnya bercampur dengannya. Kemudian menjadi masalah mencoba memisahkan jarum dari tumpukan jerami, atau bahkan sebuah jarum dari tumpukan jarum lainnya. Karena itu, menambahkan lebih banyak qubit mungkin tidak membantu situasi.

Telah disarankan bahwa kecerdasan buatan yang berjalan di komputer tradisional dapat digunakan untuk menganalisis jawaban yang dikembalikan oleh mesin kuantum. Itu mungkin membuat lebih mudah untuk menghilangkan kebisingan lebih cepat daripada mencoba melakukannya dengan tangan, tetapi tidak mengatasi masalah mendasar dari jawaban yang tidak akurat yang berasal dari mesin kuantum.

Alih-alih menambahkan lebih banyak qubit, solusi untuk masalah ini mungkin sebenarnya berbasis perangkat lunak, membiarkan pemrogram mengajukan pertanyaan yang lebih baik sehingga kebisingan berkurang atau dihilangkan dari awal. Salah satu alasan untuk semua kesalahan adalah bahwa qubit dapat terjerat. Ini adalah keadaan di mana bahkan jika dua qubit dipisahkan secara fisik, tindakan yang satu dapat mengubah yang lain. Albert Einstein dengan lucu menggambarkan properti itu sebagai “aksi seram di kejauhan.” Dalam istilah praktis, jika Anda menerima data yang dihasilkan dari satu qubit, tetapi tidak tahu bahwa itu terjerat dengan yang lain, maka ada kemungkinan besar bahwa data tersebut rusak, tetapi Anda mungkin tidak mengetahuinya.

Saat ini, para ilmuwan pada dasarnya perlu menebak bagaimana qubit terjerat dan mencoba bertindak sesuai dengan itu. Jadi ini seperti mencoba menulis program untuk dijalankan di mesin yang aturannya tidak sepenuhnya diketahui, dan mungkin berubah. Oleh karena itu, banyak kebisingan yang dikembalikan dengan hasil, terlepas dari ukuran mesin kuantum. Dan mesin yang lebih besar dapat memperburuk masalah.

Untuk mencoba dan mengimbanginya, para ilmuwan dan peneliti di The Massachusetts Institute of Technology baru-baru ini meluncurkan bahasa pemrograman baru yang disebut Twist pada konferensi Simposium Prinsip Pemrograman 2022 di Philadelphia. Saat ini, tidak ada yang seperti Twist. Sebagian besar pemrogram komputer kuantum menggunakan bahasa rakitan, atau sesuatu seperti itu, di mana mereka harus merangkai banyak proses bersama-sama tanpa banyak manfaat dari orkestrasi. Mereka harus menebak keterikatan berdasarkan pengamatan mereka terhadap data yang dihasilkan.

Twist dirancang untuk membantu para ilmuwan menemukan qubit mana di mesin mereka yang terjerat saat mengerjakan suatu masalah, dan kemudian mengambil tindakan tertentu, seperti hanya menerima data dari qubit yang tidak terjerat. Bahasa Twist mencerminkan bahasa pemrograman umum lainnya dan dirancang agar mudah dipahami oleh pembuat kode yang terampil.

Dalam artikel MIT News yang sama tentang bahasa baru, Fred Chong, Profesor Ilmu Komputer Seymour Goodman di Universitas Chicago, berbicara tentang mengapa Twist dan pengembangan perangkat lunak lainnya mungkin sama pentingnya dalam jangka panjang dengan menempatkan lebih banyak qubit. ke dalam bermain.

“Komputer kuantum rawan kesalahan dan sulit diprogram. Dengan memperkenalkan dan mempertimbangkan kemurnian kode program, Twist mengambil langkah besar untuk membuat pemrograman kuantum lebih mudah dengan menjamin bahwa bit kuantum dalam sepotong kode murni tidak dapat diubah oleh bit yang tidak ada dalam kode itu, ”jelas Chong.

Karena sisi perangkat keras komputer kuantum terus berkembang, perangkat lunak yang lebih baik mungkin diperlukan untuk membantu memfokuskan semua kekuatan dan potensi mentah itu. Twist pada akhirnya mungkin tampak seperti langkah kecil menuju tujuan itu, tetapi tidak diragukan lagi ini adalah langkah yang sangat penting.

Apa Perbedaan Antara Coding dan Pemrograman?

Apa Perbedaan Antara Coding dan Pemrograman? – Butuh waktu lama bagi saya untuk memahami apa arti sebenarnya dari istilah pemrograman dan pengkodean , dan apa yang terkandung di setiap bidang. Dan saya yakin saya bukan satu-satunya yang merasa bingung dengan kedua istilah itu ketika saya baru mengenal teknologi.

Apa Perbedaan Antara Coding dan Pemrograman?

 Baca Juga : Pemindaian Biner vs Kode Sumber

binaryjs – Untuk sementara saya berpikir bahwa mereka adalah hal yang sama, dan saya butuh beberapa waktu untuk memahami bahwa ada perbedaan antara dua “dunia”.

Dalam artikel ini, saya akan menjelaskan perbedaan mendasar antara pengkodean dan pemrograman dan bagaimana keduanya bekerja secara kolaboratif untuk mengembangkan aplikasi dan situs.

Jadi mari kita telusuri istilah-istilah ini dan bagaimana para profesional menggunakannya dengan terlebih dahulu memahami apa artinya.

Apa itu Coding?

Anda mungkin pernah melihat kursus, bootcamp, atau artikel yang membicarakan semua tentang coding – jadi mengapa penekanan pada istilah ini?

Ini karena tindakan pengkodean yang sebenarnya memungkinkan kita melakukan semua hal keren yang kita lakukan setiap hari. Ini memungkinkan kami menggunakan aplikasi seluler, bekerja dengan perangkat lunak dan sistem operasi yang berbeda, dan bahkan memainkan game yang kami sukai atau mengunjungi situs web tempat Anda membaca artikel ini. Itu semua dimungkinkan melalui pengkodean.

Jadi, apa itu coding secara sederhana?

Kita dapat mendefinisikan pengkodean sebagai tindakan menerjemahkan instruksi untuk komputer dari bahasa manusia ke bahasa yang dapat dipahami oleh mesin. Kode ini memberitahu komputer bagaimana berperilaku dan tindakan apa yang harus dilakukan.

Jika Anda ingin menjadi pembuat kode, Anda harus memiliki pengetahuan dasar tentang bahasa pemrograman. Ketika saya mengatakan bahasa pemrograman, maksud saya bahasa seperti: Python, Java, Go, PHP, atau JavaScript.

Apa itu Pemrograman?

Anda mungkin juga pernah mendengar orang berkata, “Saya seorang programmer” . Dan beberapa dari mereka yang menggunakan istilah ini memiliki pemahaman tentang apa arti istilah tersebut sementara yang lain tidak. Jika Anda tidak tahu apa sebenarnya arti pemrograman, mari kita coba menjelaskan dengan memahami apa itu pemrograman.

Pemrograman adalah proses menciptakan instruksi yang akan memberitahu komputer bagaimana melakukan tugas tertentu yang diberikan kepadanya.

Ketika kita berbicara tentang pemrograman, pikirkan sesuatu seperti remote control untuk TV Anda – ia akan menunggu Anda untuk memberikan instruksi dengan menekan tombol yang berbeda yang kemudian memberitahu TV untuk melakukan tugas tertentu (seperti mengubah saluran, meningkatkan volume, dan seterusnya). Nah, ini adalah cara yang sama programmer dapat menginstruksikan komputer untuk melakukan berbagai hal.

Dengan pemrograman, Anda hampir dapat melakukan apa saja – seperti memprogram robot untuk membantu pekerjaan rumah, atau bahkan memprogram mobil yang dapat digerakkan sendiri seperti Tesla.

Agar seorang programmer dapat mengembangkan program yang akan mengimplementasikan ide mereka, mereka perlu melakukan langkah-langkah berikut:

  • Merencanakan struktur aplikasi ( dengan bantuan alat seperti Trello )
  • Mendesainnya ( dengan menggunakan alat seperti Figma atau Adobexd )
  • Mengembangkannya ( dengan menggunakan bahasa pemrograman pilihan mereka )
  • Menguji fitur-fiturnya
  • Menyebarkannya ( pada layanan hosting gratis atau berbayar )
  • Mempertahankannya setelah selesai.

Jadi seperti yang Anda lihat, kita dapat mengatakan bahwa pemrograman tidak hanya berurusan dengan penulisan kode yang sebenarnya. Ini juga melibatkan penggunaan struktur data dan algoritme, dan secara umum berurusan dengan gambaran yang lebih besar dalam membuat dan mengembangkan sistem yang kompleks.

Perbedaan antara Coding dan Pemrograman

Kami akan membagi perbedaan dalam empat kategori utama yang akan membantu kami memecah konsep dan memahaminya dengan lebih baik.

Terminologi

Coding berkaitan dengan penulisan kode dalam bahasa yang dipahami oleh mesin dan manusia. Tujuan utama dari coding adalah untuk menyediakan komunikasi antara keduanya (manusia & komputer).

Pemrograman melibatkan pembuatan garis besar dan struktur untuk kode program yang mengikuti standar tertentu, sebelum kode sebenarnya ditulis untuk membentuk tugas yang perlu dilakukan.

Alat yang Anda gunakan

Ketika berbicara tentang coding , salah satu alat terpenting Anda adalah editor teks Anda (seperti Notepad, atau sesuatu yang lebih kompleks dan kaya fitur seperti Visual Studio Code, Sublime, Atom, atau Vim).

Ketika Anda berbicara tentang Pemrograman , di sisi lain, Anda akan memerlukan beberapa alat tambahan. Sebagai seorang programmer, Anda akan melakukan review dokumen, melakukan banyak perencanaan, memikirkan desain, dan sebagainya.

Untuk membantu Anda dengan tugas ini, Anda akan menggunakan alat seperti editor kode yang lebih canggih, alat analisis, debugger, kerangka kerja pemodelan, assembler, algoritme pemodelan, dan banyak lagi.

Sebagai seorang programmer, Anda harus memiliki banyak pengalaman menggunakan alat-alat ini dan lebih banyak terpapar pada proses yang digunakan pengembang untuk membangun aplikasi dan produk lainnya.

Tingkat pengetahuan Anda

Sebagai seorang pembuat kode yang memiliki pengetahuan dasar tentang bahasa pemrograman dan sintaksnya adalah awal yang baik. Setelah Anda tahu cara membuat kode dalam satu bahasa, akan lebih mudah untuk mempelajari bahasa lain. Dan sekali lagi, tujuan utama Anda adalah menulis kode aktual yang memberi tahu mesin apa yang harus dilakukan.

Di sisi lain programmer membutuhkan lebih banyak pengetahuan untuk memulai. Anda harus tahu cara membuat dan bekerja dengan algoritme, cara mendesain situs web, cara men-debug dan menguji kode Anda, cara mengelola proyek, dan tentu saja cara bekerja dengan bahasa pemrograman.

Pemecahan masalah, pemikiran kritis, dan keterampilan analitis juga penting ketika Anda mengembangkan sistem yang kompleks.

Produk akhir

Sebagai pembuat kode , hasil yang Anda harapkan biasanya merupakan solusi sederhana yang, setelah dikompilasi, akan berhasil memberikan hasil yang Anda inginkan. Contoh yang baik adalah yang kami berikan sebelumnya – mengonversi PDF menjadi file audio.

Di sisi lain, seorang programmer akan bekerja untuk memberikan seluruh aplikasi yang berfungsi atau perangkat lunak yang akan digunakan orang di pasar. Mereka juga bertanggung jawab untuk menindaklanjuti dan memelihara apa yang mereka bangun untuk memastikannya berjalan lancar tanpa gangguan.

Bagaimana Coding dan Pemrograman Bekerja Bersama

Pada titik ini saya harap Anda dapat membedakan antara pengkodean dan pemrograman dan apa yang keduanya hadapi. Sekarang, mari kita lihat bagaimana keduanya dapat (dan seharusnya) bekerja sama untuk mencapai banyak hal.

Untuk lebih memahami caranya, mari kita mulai dengan memberikan skenario nyata di mana pengkodean dan pemrograman akan diminta untuk bekerja sama untuk menghasilkan aplikasi yang berfungsi lengkap.

Bayangkan Anda telah diminta untuk membuat aplikasi yang akan membantu memantau atau melacak rutinitas harian Anda atau memantau pengeluaran harian Anda. Dengan menggunakan konsep dua dunia, inilah cara Anda menyelesaikan tugas.

Anda akan membutuhkan seorang programmer, yang akan dapat:

  • rencanakan struktur aplikasi ( dengan bantuan alat seperti Trello )
  • Tuliskan fitur utama aplikasi, untuk apa pengguna diharapkan menggunakannya, dll
  • Desain aplikasi ( dengan menggunakan alat seperti Figma atau Adobexd )

Setelah menyelesaikan langkah-langkah ini, peran pembuat kode ikut bermain. Mereka mengambil ide yang dibuat oleh programmer dan mengubahnya menjadi bentuk yang dapat dibaca mesin dengan menulis kode untuk melakukan tugas yang ditentukan. Setelah proses pengkodean yang ajaib, programmer kembali bermain.

Pemrogram kemudian akan menilai kode dan memeriksa kesalahan, menjalankan tes dan memeriksa apakah semuanya bekerja dengan benar dan bahwa kode memberikan hasil yang diharapkan. Jika semua ini diperiksa, aplikasi sekarang siap untuk penyebaran dan pemeliharaan – yang tetap berada di tangan programmer.

Contoh sederhana ini menjelaskan bagaimana kedua keterampilan dapat digunakan bersama untuk produktivitas.

Dan hanya poin terakhir: “pemrogram” dan “pemrogram” tidak selalu merupakan dua orang yang terpisah. Mereka bisa menjadi satu dan orang yang sama yang melakukan semua tugas ini.

Kesimpulan

Di mana Anda berada di dua dunia? Butuh waktu bagi saya untuk mencari tahu apa yang benar-benar saya minati.

Jika Anda lebih tertarik pada logika, cobalah mencurahkan energi Anda ke dalam seluruh proses pemrograman. Jika Anda benar-benar hanya menikmati membaca dan menulis kode, maka investasikan waktu Anda dalam pengkodean.

Seperti yang kita ketahui, ilmu komputer merupakan bidang yang sangat luas dan masih terus berkembang. Berusahalah menemukan jalan yang ingin Anda jelajahi dan fokus padanya – pastikan untuk menikmatinya dan juga bersenang-senang.

Jika Anda masih berjuang, saya harap artikel ini menjelaskan dan membantu Anda menemukan tempat Anda.

Terima kasih telah membaca sejauh ini. Jika Anda menikmati artikel ini, silakan bagikan agar Anda dapat membantu pengembang lain menemukan jalur mereka.

Pemindaian Biner vs Kode Sumber

Pemindaian Biner vs Kode Sumber – Diskusi seputar mana yang lebih unggul – pemindaian biner atau kode sumber – telah menjangkiti pasar analisis statis sejak awal. Pemindai kode sumber menganalisis kode yang tidak dikompilasi, sedangkan pemindai biner menganalisis kode yang dikompilasi, tetapi pada akhirnya, hasilnya sama.

Pemindaian Biner vs Kode Sumber

binaryjs – Mereka hanyalah dua solusi rekayasa untuk masalah yang sama. Namun, sebagai bagian mendasar dari pendekatan vendor terhadap SAST, ini adalah area yang harus dipertimbangkan oleh organisasi dalam proses seleksi mereka.

Baca Juga : Bagaimana Coding Membuat Anda Lebih Cerdas

Selama perdebatan selama satu dekade ini, ada mitos yang diabadikan untuk kedua metode tersebut, membuat pengorbanan lebih sulit untuk dibedah. Pada akhirnya, ketika dipertimbangkan dalam ruang hampa, analisis kehilangan komponen inti yang diperlukan untuk mendukung program AppSec yang komprehensif , seperti skalabilitas, efisiensi, dan orang, proses, dan program yang diperlukan untuk mendukung tim AppSec yang sukses. Di blog ini, saya bertujuan untuk mengklarifikasi beberapa mitos seputar analisis biner, mengklarifikasi mengapa memilih metode ini, dan memberi Anda fakta serta menghilangkan mitos analisis kode yang Anda butuhkan selama proses evaluasi organisasi Anda.

Mengkompilasi kode membutuhkan lebih banyak waktu dan menghasilkan hasil yang kurang akurat

Perbedaan paling jelas antara kode sumber vs pemindai biner adalah pemindai biner memerlukan kode untuk dikompilasi sebelum pemindaian, yang mengubah struktur kode dengan menghapus kode mati dan menambahkan langkah dalam proses pengujian Anda dibandingkan dengan pemindaian kode sumber. Pada nilai nominal, ini mungkin tampak kurang aman karena Anda tidak menguji semua kode, dan kurang efisien karena setiap langkah tambahan membutuhkan waktu ekstra.

Namun, mengkompilasi kode adalah langkah yang wajib dilakukan, baik itu sebelum pengujian keamanan atau sesudahnya, karena untuk dapat dijalankan dalam produksi, sebuah aplikasi harus dikompilasi. Jadi pertanyaan mendasarnya adalah visibilitas kerentanan yang disediakan oleh kode sumber pemindaian vs. pemindaian biner, dan kecepatan vendor dapat membantu Anda mengidentifikasi dan memulihkan kerentanan ini.

kami menetapkan pemindaian biner sebagai produk sampingan dari fitur yang jauh lebih penting dari penawaran kami: pendekatan berbasis SaaS. Pendekatan pemindaian biner kami yang dipatenkan memungkinkan kami menyediakan pengujian analisis statis dengan aman di platform kami tanpa mengungkapkan kekayaan intelektual Anda. Pendekatan berbasis SaaS kami berarti Anda dapat mulai memindai pada hari pertama tanpa perangkat keras apa pun untuk dipasang atau dikelola, dan dapat menskalakan dengan cepat tanpa antrean.

Dibandingkan dengan pemindai kode sumber lokal yang terkenal diganggu dengan jumlah positif palsu yang tinggi sampai mereka disetel untuk aplikasi yang mereka pindai, kami telah dapat belajar dari 6 triliun baris kode yang dipindai untuk memberikan 5 persen kesalahan -nilai positif di luar kotak, artinya pengembang dapat fokus untuk memperbaiki kekurangan nyata dengan cepat. Tingkat positif palsu yang rendah ini tidak ada hubungannya dengan pemindaian biner vs. kode sumber, tetapi lebih dengan fakta bahwa sebagai vendor SaaS, kita dapat belajar dengan setiap pemindaian.

Memindai kode sumber berarti Anda dapat memindai lebih cepat dan mengintegrasikan pengujian keamanan lebih jauh di SDLC Anda

Salah satu kesalahpahaman terbesar adalah bahwa pemindaian fragmen kode adalah milik pemindai kode sumber karena mereka tidak mengkompilasi kode dan, oleh karena itu, dapat memindai lebih awal dalam proses pengembangan. Dampak pemindaian lebih cepat berarti Anda dapat menemukan kerentanan lebih cepat dan mengurangi waktu untuk memperbaiki kesalahan di kemudian hari dalam produksi.

Namun, mengintegrasikan lebih jauh ke kiri ke dalam SDLC dan memindai lebih cepat tidak bergantung pada apakah Anda memindai kode sumber atau biner, melainkan teknologi dan integrasi yang disediakan vendor analisis statis untuk memungkinkan pengembang Anda mengungkap dan memperbaiki kesalahan.

Untuk membantu organisasi memindai lebih cepat dan mengotomatiskan proses, kami menyediakan lebih dari 24 integrasi langsung ke alat di seluruh SDLC, yang berarti pengembang dapat meluncurkan pemindaian dengan mulus di platform atau melalui saluran IDE atau CI/CD mereka. Integrasi yang ketat di seluruh SDLC ini telah menghasilkan pengurangan biaya remediasi sebanyak 90 persen atau lebih bagi pelanggan kami.

telah mengelola program AppSec selama lebih dari satu dekade untuk lebih dari 1.700 pelanggan. Saat ini, kami telah mendengarkan pelanggan kami dan mempelajari apa yang berhasil dan apa yang tidak. Akibatnya, kami telah membuat pilihan desain untuk mengoptimalkan solusi kami untuk memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti tentang kekurangan yang ditemukan, seperti:

  • Pemindaian IDE Analisis Statis : Dari baris kode pertama, Pemindaian IDE Analisis Statis memberikan umpan balik kepada pengembang hanya dalam 3 detik, langsung di IDE mereka. Ini secepat dan secepat yang Anda bisa dapatkan dengan analisis statis.
  • Developer Sandbox : Setiap saat, developer dapat menguji di Developer Sandbox tanpa pemeriksaan, yang meningkatkan tingkat perbaikan rata-rata 48,2 persen.

Umpan balik sebaris dan prioritas cacat: Untuk memperbaiki kekurangan dengan cepat, pemindai biner kami menyediakan saran perbaikan sebaris dan alat eLearning yang diselaraskan dengan kerentanan tertentu. Selain itu, pengembang dapat memanfaatkan tampilan fix-first untuk menemukan di mana perbaikan dapat memiliki dampak paling besar atau bahkan memperbaiki beberapa kesalahan sekaligus. Menggunakan pendekatan , tim pengembangan memperbaiki lebih dari 2,5x jumlah rata-rata cacat per megabita.

Fokus kami tidak hanya untuk menemukan kesalahan dengan cepat, tetapi juga memastikan organisasi dapat memperbaiki kerentanan dengan cepat, telah membantu pelanggan kami mengurangi total waktu untuk memulihkan kerentanan, dan menjadikan membawa perangkat lunak yang aman ke pasar dengan cepat menjadi keunggulan kompetitif.

Di , kami memilih untuk memindai binari karena kami yakin ini memberdayakan pelanggan kami untuk memanfaatkan dengan aman kekuatan platform SaaS dan layanan sesuai permintaan kami. Platform telah memindai puluhan ribu aplikasi perusahaan, seluler, dan berbasis cloud, dan pendekatan unik kami untuk perbaikan telah membantu pelanggan memperbaiki lebih dari 35 juta kelemahan.

Pendekatan berbasis SaaS kami berarti nilai langsung, peningkatan yang lebih cepat, peningkatan akurasi, dan kemampuan untuk membuat lebih banyak perangkat lunak, lebih aman daripada sebelumnya.Meskipun sudah ada selama bertahun-tahun (mungkin bahkan beberapa dekade), praktik tinjauan kode otomatis untuk mengidentifikasi kerentanan keamanan dan kelemahan lainnya masih membuat para profesional keamanan produk memiliki banyak kesalahpahaman. Analisis kode sumber menyediakan cakupan yang lengkap, kata beberapa orang. Analisis biner tidak akurat, yang lain menangis.

Pernyataan-pernyataan ini dan lainnya menyesatkan jika tidak sepenuhnya salah, tetapi entah bagaimana orang-orang terus menyebarkannya. Saatnya untuk meletakkan ini untuk beristirahat, sekali dan untuk semua.Untuk membantu meluruskan dan membantu Anda dalam membuat keputusan yang tepat tentang analisis keamanan untuk perangkat lunak yang disematkan, saya mengumpulkan beberapa mitos teratas tentang masalah ini, dan melakukan pemeriksaan realitas pada masing-masing mitos tersebut.

Analisis Kode Sumber Mendeteksi Semua Kerentanan Perangkat Lunak

Saya menganggap asal mula mitos ini adalah kesalahpahaman bahwa kode biner di dunia perangkat lunak yang disematkan adalah transformasi sederhana dari kode sumber menjadi bit yang dapat dibaca mesin, jadi analisis kode sumber Anda untuk kerentanan perangkat lunak akan mendeteksi sebagian besar jika tidak semua masalah keamanan.Tapi itu jauh dari kebenaran.

Mari kita telusuri secara singkat bagaimana kode sumber berubah menjadi aplikasi fungsional dalam produk yang ingin kita amankan, katakanlah IVI – sistem infotainment di dalam kendaraan (meskipun bisa juga berupa perangkat medis yang terhubung atau pengukur energi pintar).Kode sumber yang memberi daya pada IVI adalah versi teks dari program komputer yang berisi instruksi untuk diikuti oleh mesin – memutar musik, menemukan kendaraan di aplikasi navigasi, dan sebagainya. Itu ditulis dalam bahasa pemrograman yang dapat dibaca dan diubah oleh manusia (misalnya C, C++, Java).

Untuk mengaktifkan perangkat keras/komputer on-board kendaraan untuk menjalankan program, kode sumber dikompilasi – sebuah proses yang menghasilkan kode mesin yang dapat diinterpretasikan oleh komputer. Itulah kode executable biner dari aplikasi IVI.

Tapi itu bukan akhir dari itu. Agar IVI Anda berfungsi, Anda membutuhkan lebih dari sekadar string 0 dan 1 yang mewakili kode Anda sendiri:

  • Sistem operasi (misalnya, Linux, Android) harus ditambahkan sebagai bagian dari perangkat lunak biner fungsional akhir
  • Driver perangkat lunak ditambahkan untuk memungkinkan IVI berkomunikasi dengan jaringan atau dengan GPS
  • Anda mungkin memiliki skrip dan kerangka kerja tambahan yang ditambahkan pada kompilasi posting
  • Dan masih banyak lagi – banyak komponen perangkat lunak ditambahkan (dan memerlukan konfigurasi) setelah kompilasi.

Jika Anda menggunakan pemindaian kode sumber (atau SAST – pengujian keamanan aplikasi statis), Anda akan kehilangan kerentanan dalam sistem operasi dan perangkat lunak tambahan yang “dibundel” dengan kode Anda sendiri. Akibatnya, Anda akan secara efektif berakhir dengan ‘negatif palsu’ – sejenis emas bodoh yang gagal memberikan apa yang benar-benar Anda butuhkan – analisis keamanan perangkat lunak yang komprehensif.

Sebaliknya, analisis komposisi perangkat lunak biner (SCA) menangani semua aspek perangkat lunak yang membentuk produk Anda, mengidentifikasi kerentanan dan risiko keamanan yang dapat memengaruhi pengoperasian perangkat dan pelanggan Anda.

Analisis Kode Sumber Sangat Mudah

Saya kira apa yang ada di balik mitos ini adalah asumsi bahwa akses ke kode sumber program memberikan visibilitas terbaik tentang bagaimana kinerja kode dalam kehidupan nyata dan dengan demikian analisisnya akan akurat. Tapi bukan itu masalahnya.Pertama-tama, jujur ​​​​saja – baik analisis kode sumber maupun analisis biner tidak 100% sempurna.Tetapi mitos ini menutupi fakta bahwa analisis kode sumber sering diganggu dengan kesalahan positif yang dapat menghabiskan sumber daya keamanan produk yang berharga.

Mengapa demikian? Aplikasi tidak selalu menggunakan seluruh kode sumber, melainkan hanya bagian yang relevan yang menyediakan fungsionalitas yang diinginkan (kode yang tidak digunakan dikenal sebagai “kode mati”). Kompiler, di sisi lain, menghasilkan binari dari kode sumber yang sebenarnya Anda gunakan.Inilah masalahnya Anda mungkin memiliki potongan kode sumber dengan kerentanan yang belum tentu digunakan dalam produk Anda. Pemindai kode sumber akan menandainya dan tim keamanan produk Anda akan menghabiskan waktu berharga menganalisisnya meskipun sama sekali tidak relevan dengan produk Anda.

Ini adalah “positif palsu”.

Sebaliknya, analisis biner melihat kode aktual yang digunakan dalam perangkat lunak Anda, menghasilkan tingkat positif palsu yang lebih rendah sambil membantu Anda fokus pada kerentanan yang benar-benar relevan dengan produk Anda.

Analisis Kode Sumber adalah Yang Anda Butuhkan untuk Mengamankan Kode Produksi

Seperti mitos, yang satu ini mungkin berkaitan dengan pemikiran bahwa kode biner di dunia perangkat lunak yang disematkan adalah transformasi sederhana dari kode sumber menjadi bit yang dapat dipahami oleh mesin.Namun, ketika berbicara tentang binari, ini bukan hanya tentang kode yang ditambahkan/dibundel dengannya, tetapi juga masalah konfigurasi yang terjadi setelah kompilasi. Biner biasanya tidak digunakan apa adanya, tetapi dikonfigurasikan secara ekstensif untuk penerapan. Sebagai contoh:

Alih-alih kunci kriptografi umum yang digunakan selama fase pengembangan, Anda harus menggunakan kunci “produksi” khusus pelanggan

OS dikonfigurasi untuk mengaktifkan/menonaktifkan layanan tertentu

Aturan firewall tingkat OS dikonfigurasi

Bukan hanya kompilasi kode sumber yang membawa Anda ke produk akhir (biner). Ada masalah kompiler (misalnya, kemampuan pengerasan kode), tautan yang menggabungkan perpustakaan pihak ketiga, seluruh alur DevSecOps, pengemasan firmware, penerapan ke pengguna, dan banyak lagi.

Semua langkah ini mengubah biner dan dapat menimbulkan risiko keamanan siber seperti pelanggaran kebijakan keamanan internal atau standar dan peraturan keamanan siber tertentu .

Tidak seperti analisis kode sumber, analisis biner dapat mendeteksi masalah keamanan tersebut dan membantu tim Anda memperbaikinya tepat waktu.

Membandingkan analisis kode sumber dengan analisis biner agak mirip dengan memeriksa nilai gizi bahan makanan mentah dengan yang dimasak.

Analisis kode sumber adalah metode yang berharga untuk mendeteksi kerentanan tertentu selama proses pengembangan. Tidak ada perdebatan tentang itu.Tetapi di luar fakta bahwa analisis kode sumber (SAST) tidak layak dalam banyak kasus karena tidak tersedia (seperti yang sering terjadi di industri yang mengandalkan rantai pasokan perangkat lunak yang kompleks – otomotif, medis, IIoT, dan lainnya) – analisis biner sangat penting untuk meningkatkan ketahanan dunia maya produk Anda, bahkan dalam situasi di mana kode sumber produk Anda tersedia.

Bagaimana Coding Membuat Anda Lebih Cerdas

Bagaimana Coding Membuat Anda Lebih Cerdas – Tidak ada kata terlambat bagi Anda untuk belajar coding. Kedengarannya tidak mungkin, bukan? Yang benar adalah bahwa pengkodean baik untuk Anda dan pemrograman adalah keterampilan yang dapat Anda pelajari pada usia berapa pun.

Bagaimana Coding Membuat Anda Lebih Cerdas

binaryjs – Saya memiliki keluarga dan teman yang menderita demensia dan Alzheimer. Berikut adalah salah satu cara yang mungkin untuk melawan. Dan itu menyenangkan mari kita lihat ilmunya. Studi dilakukan pada tahun 1991, 1999, 2005, 2009, 2012, 2013 dan 2017 di mana mereka menemukan bahwa pembuat kode rata-rata mengembangkan keterampilan kognitif yang lebih tinggi, dan bahwa pengkodean atau aktivitas merangsang intelektual lainnya secara dramatis mengurangi kemungkinan penyakit degeneratif seperti Alzheimer.

Baca Juga : Game Coding Terbaik untuk Anak-Anak

Beberapa aktivitas kognitif lebih menuntut otak daripada pemrograman. Pengkodean meningkatkan kesehatan otak Anda dan mencegah kerusakan saraf. Dan itu sangat menyenangkan.Pada tahun 2014, para ilmuwan mendapat ide untuk menggunakan pemindaian fMRI pada pemrogram saat mereka menganalisis potongan kode. Universitas-universitas ini melakukan studi gila. Universitas Passau, Jerman Universitas Carnegie Mellon, AS, Institut Teknologi Georgia, AS, Leibniz Inst. untuk Neurobiology Magdeburg, Jerman, Metop Research Institute, Magdeburg, JermanABSTRACT, University of Magdeburg, Jerman

Jadi bekerja dengan kode sumber menggunakan bagian otak yang terkait dengan pemrosesan bahasa, memori, perhatian, dan logika.
Sementara sebagian besar non-programmer percaya bahwa pengkodean hanyalah matematika dan logika, itu lebih dari itu. Pemrogram memang berpikir secara berbeda dari orang lain, tetapi pengkodean melibatkan perhatian, bahasa, memori, matematika, logika, dan kreativitas. Itu seharusnya cukup untuk membuat otak Anda sibuk dan sehat. Masih penasaran, saya sarankan menonton Ted Talks untuk programmer di Youtube. Berikut adalah poin penting. Bahasa pemrograman yang digunakan sangat berkaitan dengan cara berpikir para pembuat kode. Gunakan apa yang disebut bahasa pemrograman berorientasi objek seperti Java, C++, Python, dan Swift. Hindari Objective-C, bahasa Apple lama.

Ok, kembali ke tema awal bahwa coding itu baik untuk otak Anda. Studi yang dilakukan di MIT telah menunjukkan bahwa pemrograman bermanfaat bagi perkembangan kognitif. Jadi memulai sejak kecil adalah cara yang bagus untuk membantu anak-anak Anda belajar cara belajar.
Fatau programmer, kemampuan untuk menyederhanakan masalah yang kompleks seperti latihan untuk otak. Hal yang menarik tentang pengkodean adalah bahwa setelah Anda mempelajari suatu bahasa, Anda dapat membuat kode hanya dengan otak Anda. Apa? Tidak, ini benar! Coders sering memprogram sambil jogging, atau hiking atau bahkan bersepeda. Saya tidak akan merekomendasikan ini saat menyerbu gunung atau lalu lintas, atau berkencan.

Intinya di sini adalah saat Anda membuat kode, dan menjadi terbiasa dengan suatu bahasa; Anda harus semakin jarang merujuk ke manual pemrograman atau panduan referensi online Anda. Pengkodean offline semacam ini sangat bermanfaat bagi otak Anda. Tapi apa gunanya pemrograman di kepala Anda? Mana hasilnya?Di situlah memori masuk.

Anda memecahkan masalah parah secara offline. Anda melepaskan diri dan menjadi kreatif. Kemudian ketika Anda kembali ke komputer Anda, Anda menulis program Anda dari memori. Ini terdengar agak gila, tetapi penulis dan orang kreatif lainnya memahami konsep ini. Dan itu menyenangkan!
Merasakan luka bakar dari sepeda gunung Anda? Gravitasi itu menyebalkan! Nah, mulai coding dan ketika Anda sampai di atas, Anda akan lupa tentang luka bakar. Dan Anda mungkin baru saja membuat Aplikasi viral berikutnya.

Sejak pertengahan abad ke-20, peminat komputer di seluruh dunia mulai mengembangkan bahasa pemrograman sebagai metode untuk berinteraksi dengan komputer. Diusulkan pada tahun 1949, Kode Pendek John Mauchly adalah salah satu bahasa tingkat tinggi pertama dan paling efisien untuk membuat perangkat elektronik memahami tugas apa yang ingin dilakukan oleh pemrogram, dan menjalankan instruksi yang diberikan kepadanya.

Namun, bahasa pemrograman modern yang kita lihat saat ini dikembangkan baru-baru ini, yang berarti belum banyak penelitian tentang apakah pengkodean dapat meningkatkan otak Anda.Tetapi beberapa penelitian baru-baru ini telah menunjukkan hasil yang menjanjikan, yang, meskipun, tidak menunjukkan peningkatan efisiensi otak dalam serangkaian angka atau persentase yang tetap, tetapi cenderung pada fakta bahwa pengkodean membuat Anda lebih pintar, lebih cerdas, dan meningkatkan masalah Anda. -kemampuan memecahkan.

Saat belajar coding, Anda mungkin menyadari betapa rumit dan rumitnya coding. Pengkodean membutuhkan kesabaran dan banyak kekuatan otak untuk berhasil menulis kode. Dengan semua pekerjaan yang dilakukan otak Anda saat coding, pernahkah Anda bertanya-tanya bagaimana coding bermanfaat bagi otak Anda? Keterampilan teknis seperti pengkodean pasti akan meningkatkan kemampuan kognitif Anda. Berikut adalah beberapa cara coding dapat membuat Anda lebih pintar.

Tingkatkan memori Anda

Saat pertama kali mulai belajar coding, sepertinya banyak informasi yang datang sekaligus. Ini normal, dan dengan latihan Anda akan mulai mengingat setiap langkah dari proses pengkodean. Menghafal langkah-langkah ini akan memberi otak Anda latihan yang hebat, dan seperti halnya latihan apa pun, otak akan tumbuh lebih kuat. Sudah diketahui secara luas bahwa seiring bertambahnya usia, kemampuan kita untuk mengingat hal-hal menurun, tetapi untungnya terlibat dalam keterampilan intensif kognitif seperti pengkodean dapat membantu melawan kehilangan ingatan.

Coding mendorong pemikiran kreatif

Coding tidak hanya membutuhkan kemahiran dalam matematika dan logika, tetapi juga membutuhkan pola pikir yang kreatif. Beberapa pemikir paling brilian dalam inovasi teknologi sangat kreatif. Steve Jobs percaya bahwa kreativitas memainkan peran besar dalam mengembangkan beberapa teknologi paling inovatif yang pernah ada di dunia.

Jobs memahami pentingnya pengkodean dan pemrograman, pernah menyatakan “Setiap orang harus tahu bagaimana memprogram komputer, karena mengajarkan Anda cara berpikir.” Kecerdasan tidak didefinisikan hanya sebagai kemampuan untuk menyimpan informasi. Kreativitas adalah ciri orang yang sangat cerdas, dan kemampuan untuk berpikir di luar kotak dalam hal pemecahan masalah adalah keterampilan yang sangat dibutuhkan dalam hal pengkodean. Untungnya, semakin banyak Anda membuat kode, semakin banyak imajinasi dan kreativitas Anda akan tumbuh.

Belajar mengelola banyak tugas dan meningkatkan keterampilan organisasi Anda

Orang-orang cerdas biasanya sangat baik dalam memelihara organisasi. Jika Anda pernah melihat pengkodean komputer, Anda dapat memahami bagaimana membingungkan dan campur aduk semua simbol cenderung terlihat. Bukan rahasia lagi bahwa pengkodean bisa terlihat sangat menakutkan pada pandangan pertama, dan Anda harus merasa nyaman menafsirkan arti semua simbol itu. Sama seperti komputer melakukan banyak tugas sekaligus, Anda akan melakukan hal yang sama saat coding.

Memastikan semua kode diatur dengan benar saat memasukkan kode baru membutuhkan keterampilan multitasking dan organisasi yang hebat, dan pada akhirnya Anda akan menjadi ahli dalam mengelola banyak tugas. Di luar pengkodean, menjadi lebih terorganisir akan membantu Anda berpikir lebih jernih dan tidak merasa terbebani oleh banyak tanggung jawab dalam hidup Anda.Sekilas coding bisa jadi sulit untuk dipahami. Untungnya, selain menyenangkan untuk dipelajari, coding dapat memberikan banyak manfaat untuk fungsi dan perkembangan otak Anda. Mengapa tidak mempelajari keterampilan baru yang tidak hanya akan membantu kemajuan karier Anda, tetapi juga bermanfaat bagi otak Anda?!