Какие ошибки в коде привели к популярным багам

Время на чтение: 6 мин.

Опубликовано: 15.09.2025 · Обновлено: 15.09.2025

Проблемы в программном обеспечении оказывают разрушительное влияние не только на сервисы и деньги, но и на безопасность людей и миссий. В каждом крупном инциденте можно проследить простой набор ошибок: неверные допущения, слабая валидация данных, гонки между потоками, неучтённые границы чисел, копипаст без проверки и ошибки в процессе развертывания. Разбор конкретных случаев помогает увидеть, какие именно промахи в коде и в инженерных практиках повторяются снова и снова, и какие приёмы реально снижают риск появления новых катастроф.

Классификация типичных ошибок

Ошибки можно разделить по природе и происхождению: ошибки в обработке входных данных, числовые и переполнения, ошибки конкуренции и синхронизации, логические и копипаст-ошибки, ошибки из-за неверных допущений и ошибки процесса развёртывания и интеграции. Каждая категория имеет свои характерные проявления и примеры в реальных инцидентах. Разделение помогает не только систематизировать проблемы, но и подобрать конкретные методы обнаружения и предотвращения.

Во многих крупных ошибках наблюдается комбинация нескольких категорий. Например, одна и та же уязвимость может появиться из-за неверной обработки ввода и отсутствия защитных проверок, усугубиться гонкой и закончиться катастрофой из-за плохого процесса тестирования. Понимание связей между типами ошибок упрощает разработку целостных практик качества.

Список распространённых причин выглядит так:

• непроверенные входные данные и буферные переполнения;
• неявные или неверные предположения о диапазонах числовых значений;
• условия гонки и приоритетные инверсии;
• копипаст и лишние/дублированные строки кода;
• повторное использование компонентов без адаптации к новой среде;
• недостаточная автоматизация развертывания и отсутствие постепенных выкладок;
• опасные функции языка и отсутствие защитных Абстракций.

Ошибки в обработке входных данных: множество известных взломов и сбоев

Непроверенные входные данные — классическая уязвимость. Отсюда происходят переполнения, инъекции, удалённое выполнение кода и быстрые распространения червей. В истории программирования несколько резонансных случаев возникли именно из-за использования небезопасных API и отсутствия проверки длины или формата данных.

Heartbleed — пропущенная проверка границ

Heartbleed (2014) — уязвимость в реализации расширения heartbeat протокола в свободной библиотеке SSL/TLS. Ошибка заключалась в том, что длина полезной нагрузки бралась из присланного пакета без сопоставления с реальным размером буфера. В результате читалось лишнее содержимое памяти до 64 килобайт, что позволяло получать секретные ключи и пароли. Причина — отсутствие проверок перед копированием данных и доверие к внешнему значению размера.

Техническая суть: memcpy или аналогичная операция копирования применялась с длиной, которую указывает атакующий. Отсутствие ветки, проверяющей, что запрошенный объём вписывается в доступный буфер, и стало корнем проблемы. Проектная ошибка проявилась в быстро распространяемой и хорошо изучаемой уязвимости.

Morris worm и уязвимости небезопасных функций

Червь Морриса (1988) эксплуатировал ряд уязвимостей, в том числе небезопасные функции, работающие без проверки границ. Использование функций вроде gets(), strcpy() и подобного кода, предполагающего, что вход всегда корректен, привело к возможностям выполнения произвольного кода на удалённых хостах. Урок прост: функции, не проверяющие длину входа, опасны в продуктивных системах.

SQL Slammer — отсутствие границ и валидации пакетов

Червь SQL Slammer (2003) распространялся молниеносно через одну уязвимость в обработке входящих сетевых пакетов. Программа не проверяла корректность размеров и структуры пришедшего пакета перед записью в память. Результат — переполнение буфера и выполнение вредоносного кода. Массовые отказы в работе сетей и сервисов возникли из-за упрощённой предпосылки «пакеты корректны».

Числовые ошибки и единицы измерения: от потерянных миллионов до разрушенных ракет

Числовые ошибки — это не только арифметические ошибки, но и неверные предположения о диапазонах значений, потере точности и несогласованных единиц измерения. В ряде громких провалов именно такой промах сыграл ключевую роль.

Ariane 5 — переполнение при преобразовании типа

Ариане 5 (1996) стал фатальным примером аккумулирования рисков: программный модуль, посвящённый вычислению горизонтальной скорости, возвращал значение, выходящее за пределы диапазона, допустимого для преобразования в 16‑битное целое. Код, унаследованный от предыдущей версии ракеты, предполагал, что диапазон всегда безопасен. Когда произошёл переполнение при преобразовании floating-point в целое, возникло исключение, не предусмотренное обработчиком. Две дублирующие системы, использовавшие один и тот же код, отказали одновременно. Итог — разрушение носителя спустя 37 секунд после старта.

Ключевая ошибка — повторное использование кода без пересмотра предположений о диапазонах и без обеспечения разнообразия в архитектуре резервирования.

Mars Climate Orbiter — несовпадение единиц

Космический аппарат Mars Climate Orbiter (1999) потерян частично из-за единиц измерения: один модуль вычислял импульсы в британских единицах, другой ожидал метрическую систему. Неверные числа для управления двигателями привели к неправильной траектории и утрате аппарата. Ошибка — не в синтаксисе, а в неверной инженерной договорённости и отсутствии автоматизированной проверки согласованности единиц по интерфейсам.

Intel Pentium FDIV — ошибка в таблице констант

Ошибка в реализации алгоритма деления в процессорах Pentium (1994) проявлялась в редких, но воспроизводимых случаях неправильного результата деления из-за неверных значений в таблице, используемой алгоритмом. Внутренняя таблица имела ошибочную цифру — следствие человеческой опечатки на этапе ручного переноса данных. Последствия стали дорогостоящими для производителя и ярким напоминанием, что даже мелкая опечатка в данных инициализации может иметь серьёзные последствия.

Конкуренция потоков и состояния гонки

Ошибки синхронизации — одна из самых коварных групп багов. Они проявляются нерегулярно, зависят от нагрузки и временных соотношений, что делает их трудными для воспроизведения и отладки. Нередко именно гонки приводят к авариям в реальном времени и медицинскому оборудованию.

Therac-25 — гонки, секционирование и потеря аппаратных предохранителей

Therac-25 — семейство аппаратов лучевой терапии, в которых программное управление заменило ряд аппаратных защит, имеющихся в предыдущих моделях. В ряде случаев быстрого последовательного ввода оператором возникали состояния гонки в коде управления режимами. Эти состояния позволяли системе думать, что безопасный режим активирован, тогда как аппарат выдавал высокую дозу радиации. Отсутствие формальных спецификаций безопасности, неполные логи и нехватка модульных тестов привели к трагическим последствиям.

Урок здесь комплексный: нельзя полагаться только на программные проверки при управлении жизненно важными параметрами без надёжных аппаратных предохранителей, а также нужен строгий аудит конкурентных сценариев.

Mars Pathfinder — приоритетная инверсия и RTOS

На миссии Mars Pathfinder обнаружился эффект приоритетной инверсии в операционной системе реального времени, когда низкоприоритетная задача удерживала ресурс, необходимый для высокоприоритетной, а промежуточная задача препятствовала восстановлению. Решение пришло не только через исправление кода, но и через включение механизма наследования приоритетов в реальном RTOS. Этот случай подчёркивает, что понимание свойств используемого планировщика и протоколов синхронизации критично при разработке встроенных систем.

Копипаст, дублирование и человеческие опечатки

Повторяющиеся фрагменты кода и простой человеческий фактор — частые источники багов. Примеры включают дублированные строки, которые ломают логику, и забытые тестовые блоки, попавшие в релиз.

Apple «goto fail» — дублирование строки, ломающее проверку

В коде проверки TLS у Apple в 2014 году оказалась лишняя строка «goto fail», дублированная в результате копирования. Эта строка прерывала процедуру проверки сертификата раньше, чем следовало, и делала проверку бессмысленной. Проблема проявилась не из-за сложного алгоритма, а из-за простого опечаточного дублирования и недостаточной код‑ревью и тестирования, покрывающего негативные сценарии.

Здесь важна автоматическая проверка логики и покрытие тестами тех ветвей, которые отвечают за безопасность.

Knight Capital — случайный запуск старого кода

В 2012 году брокерская фирма Knight Capital потеряла сотни миллионов долларов за считанные минуты. Причина — при развёртывании нового ПО оказался активирован модуль с устаревшей логикой, который генерировал неконтролируемые ордера. Часть кода, давно считающаяся неактивной, снова заработала, потому что процесс обновления и флаги функциональности были неправильно настроены. Эта история — пример неустойчивого процесса доставки и отсутствия гарантий инвариантов в релизном пайплайне.

Процессы и архитектурные ошибки

Часто ошибки закладываются не только в коде, но и в решениях об архитектуре системы и в процессе разработки. Однотипное дублирование в резервных компонентах, ручные операции при релизе, отсутствие автоматического тестирования и мониторинга — плодородная почва для серьёзных дефектов.

Единое ПО в резервных системах и проблема одноточечного отказа

Важнейший принцип надёжности — разнообразие независимых реализаций в критически важных резервных системах. Если резервные блоки используют идентичные алгоритмы и код, общая ошибка способна вывести из строя все копии одновременно. Пример Ariane 5 показывает, как идентичность кода в избыточных подсистемах лишает систему преимуществ резервирования.

Недостаточные процессы развёртывания и тестирования

Ошибки вроде тех, что у Knight Capital или у ряда других кризисов, часто являются результатом слабых процессов CI/CD. Полезные меры — канареечные релизы, автоматические откаты при аномалиях, тестирование интеграций с реальными данными в среде, максимально приближённой к продакшену. Без таких практик критические баги вероятны.

Методики обнаружения и предотвращения ошибок

Для уменьшения вероятности появления крупных багов нужны конкретные практики, направленные как на код, так и на процессы. Сочетание нескольких методов даёт наилучший эффект.

Статический и динамический анализ, fuzzing и формальные проверки

Статический анализ помогает выявить потенциальные переполнения, некорректные приведения типов и невыполненные ветви. Динамический анализ и fuzzing обнаруживают уязвимости в обработке входных данных, генерируя неожиданные сценарии. Для критичных модулей полезно использовать формальную верификацию алгоритмов — она дороже, но оправдывает себя там, где ошибка неприемлема.

Языки и безопасные абстракции

Переход на языки с управляемой памятью или использование безопасных библиотек снижает риск некоторых классов багов. Однако заменой языка нельзя закрыть проблемы архитектуры и процессов. Важнейшее — грамотное использование абстракций, проверенных runtime- и библиотечных средств, а также ограничение площадки воздействия ошибок.

Код‑ревью, покрытие тестами и моделирование сценариев отказа

Регулярные и тщательные код‑ревью снижают вероятность дублированных строк, пропущенных проверок и опечаток. Автоматизированные тесты должны охватывать позитивные и негативные сценарии. Отдельный блок — тесты на отказ: симуляция перегрузок, нестабильных сетей и гонок. Так выявляются условия, которые редко встречаются в обычной эксплуатации.

Архитектурная диверсификация и аппаратные предохранители

Частично компенсировать риски можно через разнородность систем: разный код в резервных модулях, разные поставщики и разные способы контроля. В критичных системах должны быть аппаратные предохранители и независимые контрольные цепи, чтобы отказ программной логики не приводил к катастрофе.

Практические рекомендации для разработки и эксплуатации

Переход от общего описания к конкретным практикам упрощает внедрение изменений. Ниже перечислены практики, которые сокращают вероятность появления серьёзных багов.

Набор конкретных мер

• использовать проверенные безопасные API для работы со строками и буферами;
• включать проверки границ перед операциями копирования и преобразования типов;
• внедрять автоматические проверки согласованности интерфейсов (включая единицы измерения);
• исключать ручной разворот критических флагов, автоматизировать флаги функциональности и выкатывать попеременно;
• иметь разнообразие реализаций для резервирования критичных подсистем;
• выполнять статический анализ и fuzzing как часть CI/CD;
• внедрять мониторинг аномалий и механизмы автоматического отката;
• для safety‑critical систем применять формальную верификацию и аппаратные предохранители.

Каждая рекомендация требует адаптации к конкретному проекту и уровню критичности, но в сумме эти меры значительно снижают риск серьёзных отказов.

Культура и человеческий фактор

Технические решения работают только при поддержке правильной культуры разработки. Невнимание к рецензиям, желание быстрее выпустить релиз, пренебрежение тестированием в продакшн-среде создают условия для повторения известных ошибок. Культура качества должна поощрять тщательность, документирование допущений и открытое обсуждение рисков.

Механизмы поддержки культуры:

• регулярные разборы инцидентов с документированными выводами;
• обязательные code review и парное программирование в критичных участках;
• обучение на реальных кейсах и поддержка навыков тестирования и анализа;
• введение практики «проектной ответственности» за интерфейсы и допущения.

Выводы и направление для практики

Изучение резонансных багов показывает, что большинство серьёзных инцидентов имеет предсказуемые корни: неверные допущения, отсутствие проверок, проблемы синхронизации, повторное использование кода без адаптации и слабый процесс развёртывания. Системный подход к качеству, включающий технические меры и культуру разработки, уменьшает вероятность катастрофических ошибок. Подходы, такие как диверсификация резервов, формальная верификация для критичных компонентов, автоматизация тестов и развертываний, статический анализ и fuzzing, работают в связке и дают устойчивый эффект.

Знание историй ошибок — не только способ удовлетворить любопытство, но и источник практических уроков. Внимательное отношение к границам данных, к предпосылкам, к алгоритмической корректности и к процессам развёртывания позволяет превращать опыт прошлых провалов в конкретные меры по защите от повторения тех же ошибок.



Важно! Сайт RobPlay.ru не является официальным ресурсом компании Roblox Corporation. Это независимый информационный проект, посвящённый помощи пользователям в изучении возможностей платформы Roblox. Мы предоставляем полезные руководства, советы и обзоры, но не имеем отношения к разработчикам Roblox. Все торговые марки и упоминания принадлежат их законным владельцам.