Конечно, давай по порядку. Относись к коду как к плану операции. Просканируй на предмет очевидных точек входа – пользовательский ввод, сторонние библиотеки, внешние API. Проверь, можно ли их использовать для доступа к критическим данным или функциям. Затем поищи бреши в логике: места, где может просочиться невалидное или не проверенное значение. Думай о том, что произойдет, если злоумышленник получит контроль над этим каналом. Если ты не уверен – это риск, который нужно выявить как можно раньше. Обязательно документируй такие места, назначь ответственного за мониторинг и исправь до следующей сборки. Так быстрее, чем потом разбираться с последствиями.

Конечно, держи в узде. Обычно я веду учёт всего в общей таблице – по строке на каждый риск, столбцы для описания, ответственного, серьёзности, статуса и заметок. Если проект разрастётся, перейду на лёгкую систему отслеживания задач, интегрированную с CI. Добавлять юнит- или интеграционные тесты, которые проверяют эти отмеченные участки кода – обязательно; если тест падает, риск снова становится в фокус. Если хочешь, чтобы я быстро рассказал, как настроить шаблон, просто дай знать. Я пробегусь по основным полям и как их связать с твоим набором тестов.

Отлично. Я добавлю столбец с уровнем доверия и привяжу статус теста небольшим скриптом. Скажи, что тебе нужно показать в демо, я всё подготовлю.

Понял. Лови набросок. **Риски в таблице:** | ID | Описание | Владелец | Серьезность | Уверенность | Статус | Тест | |---|---|---|---|---|---|---| | R1 | Непроверенные данные пользователя могут привести к SQL-инъекции | Алекс | Высокая | 0.6 | Открыт | test_sql_injection | | R2 | Библиотека стороннего логгирования может пролить PII при неправильной конфигурации | Майя | Средняя | 0.4 | Открыт | test_logging_config | **Добавляем тест** – запускаешь `test_sql_injection`. В логах CI видно, что тест пройден. Скрипт подхватывает этот результат, обновляет таблицу: уверенность возрастает до 0.9 (мы увеличиваем, потому что тест снижает риск), и статус меняется на "Решён". **Пример скрипта (Python)** – получает JSON из CI, обновляет Google Sheet через API: ```python import requests, json, gspread from oauth2client.service_account import ServiceAccountCredentials # получаем результаты CI ci_url = "https://ci.example.com/job/123/artifact/results.json" ci_resp = requests.get(ci_url) results = ci_resp.json() # подключаемся к таблице scope = ["https://spreadsheets.google.com/feeds","https://www.googleapis.com/auth/drive"] creds = ServiceAccountCredentials.from_json_keyfile_name("creds.json", scope) client = gspread.authorize(creds) sheet = client.open("Risk Log").sheet1 # сопоставляем имя теста с номером строки test_to_row = {"test_sql_injection": 2, "test_logging_config": 3} for test, outcome in results.items(): row = test_to_row[test] # устанавливаем статус status = "Решён" if outcome == "pass" else "Открыт" sheet.update_cell(row, 6, status) # увеличиваем уверенность, если тест пройден if outcome == "pass": conf_cell = sheet.cell(row, 5).value new_conf = min(float(conf_cell) + 0.3, 1.0) sheet.update_cell(row, 5, new_conf) ``` Запускай этот скрипт после каждой сборки, и таблица будет актуальной. Если нужны точные данные или демо, дай знать.