En We Should Stop Saying ‘Language Independent.’ We Don’t Know How To Do That una nota interesante sobre la famosa frase ‘independiente del lenguaje’ y cómo el lenguaje en el que aprendemos nos influye.

Habla de la investigación de Allison Elliott Tew y Miranda Parker sobre estudiantes de programación con diferentes lenguajes y cómo los errores que se comenten en unos se parecen más a algunos otros que a la generalidad:

Notice that the most common wrong answer is exactly the same. The 2nd most common wrong answer in Java is idiosyncratic (which is interesting), but the 2nd most common wrong answer for both MATLAB and Python is the 3rd most common wrong answer for Java. The 4th most common wrong answer for Java is the same as the 5th most common wrong answer for Python. We didn’t see that wrong answer in MATLAB, but surprisingly, there were only 4 wrong answers for MATLAB.

Lo que dice el autor es que tenemos lenguajes diferentes porque creemos que eso tiene algún valor (marca alguna diferencia).

We have different languages because we think that those differences make a difference. For an assessment to be language independent, it would have to be measuring something deeper than those differences.

Interesante.

Un artículo técnico pero no demasiado sobre cómo almacenan información los navegadores: Cookies vs. LocalStorage: What’s the difference?.

Todos hemos oido hablar de las ‘cookies’ (de manera irremediable por la absurda regulación sobre los avisos y esas cosas que tanto dolor causan en nuestra navegación diaria). No es tan habitual haber escuchado hablar de ‘LocalStorage’, otro sistema de almacenamiento de información (siempre local, otra cosa es lo que se haga con esa información después, claro).

Sobre las cookies, lo de siempre: un poco de información que se utiliza principalmente para hacer seguimiento de nuestra navegación mediante algún tipo de identificador que se nos asigna.

So, what are cookies? According to whatarecookies.com, they are small text files that are placed on a user’s computer by a website.

Que las hay persistentes y de sesión, las primeras tienen fecha de caducidad y las segundas expiran en cuanto cerramos la ventana del navegador (o la pestaña, o lo que sea). Las persistentes quedan almacenadas en nuestro sistema y son las que permiten que no tengamos que identificarnos una y otra vez en los sitios que usamos habitualmente.

Sobre LocalStorage, se trata de un mecanismo introducido con HTML5, que tiene la ventaja de que no es necesario que viaje de un sitio para otro en nuestra navegación en cada enlace que pinchamos (está orientado a almacenar información localmente).

This is because data is stored on the user’s local disk and is not destroyed or cleared by the loss of an internet connection.

Para repasar.

No es habitual que tengamos acceso a un ‘mainframe’, uno de esos sistemas grandes capaces de procesar muchísimas transacciones, que en muchos casos han sido sustituidos por infraestructuras más ligeras y a las que sí que tenemos acceso con más facilidad.

En Top Five Security Focus Areas for Mainframes hablaban de estos equipos y resumen los problemas fundamentales de seguridad en cinco.

• Políticas de contraseñas.
• Datos olvidados
• Usuarios con demasiados privilegios
• Protocolos no cifrados
• Aplicaciones inseguras

Nada que no podamos esperar encontrar en un sistema basado en otro tipo de comopnentes, pero en estos sistemas parece que no es raro encontrar los problemas por su dificultad de gestión, el tipo de operaciones que se realizan con ellos y laforma en que tradicionalmente se han considerado dentro de las empresas.

Esto es, habitualmente estaban aislados y protegidos físicamente.

First, mainframes were historically physically isolated in what was considered a “secured” space with layers of security controls, so companies assumed they would not be tampered with.

Típicamente están dedicados a tareas de producción y es un problema hacer otras cosas con ellos.

Second, mainframes are typically excluded from security testing because they almost always run production operations.

No hay demasiados expertos en la seguridad en este contexto.

Finally, there is limited mainframe testing expertise

Cuando yo empecé a interesarme por el desarrollo seguro de aplicaciones las únicas herramientas que había eran buscadores de cadenas más o menos potentes; estas herramientas no podían ‘comprender’ el flujo del código ni hacer seguimiento de las variables (lo más parecido a eso era el Taint mode de Perl. Posteriormente las herramientas han ido mejorando (y encareciéndose) y ahora son capaces de cosas mucho más interesantes.

Sin embargo, la búsqueda de patrones sigue siendo una herramienta más y de eso habla Don’t Underestimate Grep Based Code Scanning que empieza hablando de las herramientas y cómo el mercado está copado por unos pocos fabricantes de herramientas bastante caras:

The SAST market is dominated by a small number of big players that charge high licencing fees for tools that do sophisticated analysis. One of the main features of such tools is the data flow analysis, which traces vulnerabilities from source to sink, potentially going across a number of files.

Sigue habiendo herramientas más sencillas (y económicas) que también son más eficientes:

There are lower cost, more efficient SAST tools, but they typically do lack the sophistication in terms of quality of security bug findings. Perhaps the most popular low-cost alternative is SonarQube,…

A pesar de todo, como decíamos, se puede usar la búsqueda de patrones (la herramienta prototípica sería grep):

In this blog, we’re going to talk about grep-based code scanning, which is an old fashioned way of SAST scanning — but we argue that good grep based scanning can do reasonably well compared to expensive SAST tools in terms of quality of bugs found.

Y después hace unas cuantas consideraciones para pasar a indicarnos qué buscar, con cadenas como: “password, passwd, credential, passphrase”, o “sql, query(“. Sin olvidar las funciones inseguras como “strcat, strcpy, strncat, strncpy, sprintf, gets” y otras muchas cadenas que pueden darnos indicios de que algo puede que no vaya bien del todo. O, al menos, que tal vez deberíamos mirar allí.

Curioso.

Un asunto importante en la informática es el nombre de las cosas. En Long Names Are Long me gustó leer los consejos que dan y por eso lo traigo aquí.

Habla del sistema de revisión de código en Google y también de la importancia que le dan a la legibilidad, para centrarse en la longitud de los nombres (identificadores):

What I want to talk about is something I see in a lot of code that drives me up the wall: identifiers that are too damn long.

Las metas para elegir un buen nombre deberían se la claridad (saber a qué se refiere el nombre) y la precisión (saber a qué no se refiere). Y los consejos:

Omitir nombres obvios para una variable o tipo de parámetro (por ejemplo, incluir el tipo de la variable en el nombre sería desaconsejable).

1. Omit words that are obvious given a variable’s or parameter’s type

Evitar palabras que no ayudan a eliminar ambigüedades (por ejempo, calificativos redundantes).

1. Omit words that don’t disambiguate the name

Evitar palabras que se conocen del contexto (por ejemplo, en un método que calcula un valor anualizado, ¿tiene sentido hacer referencia a la anualización en la variable correspondiente?).

1. Omit words that are known from the surrounding context

Evitar palabras que no significan mucho (o nada). Ejemplos: datos, estado, valor, …

1. Omit words that don’t mean much of anything

Interesante.

Como bola extra, un viejo artículo sobre el nombrado y como (según Joel Spolski) se pervirtió la idea de la notación húngara (que se nombra en el otro artículo) hasta convertirla en algo absurdo Making Wrong Code Look Wrong.