Новость

INFERA AI.SafeCode объединяет семь видов анализа в единый контур DevSecOps и MLSecOps

1 источник

Все новости

Классический AppSec испытывает давление из-за роста использования AI-помощников, которые ускоряют разработку и одновременно увеличивают объем небезопасного кода. INFERA AI.SafeCode предлагает единый подход, объединяющий SAST, SCA, Secrets, DAST, Pentest, Code Fuzzing и API Fuzzing.

Классический подход к Application Security сегодня переживает кризис: ситуацию усугубляет рост использования AI-помощников GitHub Copilot, Cursor и Claude. Разработка ускоряется, но вместе с ней растет и объем небезопасного кода, из-за чего AppSec все чаще становится узким местом. INFERA AI.SafeCode — платформа непрерывного анализа кода, которая объединяет SAST, SCA, Secrets, DAST, Pentest, Code Fuzzing и API Fuzzing в единый DevSecOps / MLSecOps-контур. Вместо простого списка подозрений решение делает акцент на автоматическом доказательстве уязвимостей. Материал подан как концептуальный обзор изменений в безопасной разработке и показывает, почему разрозненный AppSec хуже работает в эпоху ИИ и вайб-кодинга.

Источники 1
  • INFERA AI.SafeCode объединяет семь видов анализа в единый контур DevSecOps и MLSecOps Habr AI 
    От сотен алертов к доказанным уязвимостям: как эволюционирует DevSecOps при объединении 7 сканеров в единый пайплайн

Классический подход к Application Security сегодня переживает кризис, ситуацию усугубляет бум AI-помощников (GitHub Copilot, Cursor, Claude). Разработка ускорилась кратно, но вместе с ней масштабировалась и генерация небезопасного кода. Разработчик теперь может сгенерировать за час то, что раньше писал день, при этом уязвимости тоже начинают появляться с такой же скоростью. Если процесс безопасности остался прежним, AppSec быстро превращается в узкое место.

В этой статье мы разберем архитектуру и механику работы INFERA AI.SafeCode – платформы непрерывного анализа кода, которая отказывается от концепции «просто показать список подозрений» в пользу автоматического доказательства уязвимостей и MLSecOps-подхода. 

Решение объединяет SAST, SCA, Secrets, DAST, Pentest, Code Fuzzing и API Fuzzing в единый DevSecOps / MLSecOps-контур.

Статья продуктовая, но мы ее публикуем на HABR не как рекламную, а как концептуальную. Хотим показать, как меняются подходы к безопасной разработке и насколько неэффективным становится «разрозненный» AppSec в эпоху ИИ и вайб-кодинга.  Читать далее

#infera_ai_safecode #mlsecops #безопасная_разработка #контроль_vibe_coding #devsecops #appsec_инструменты #ai_sast #ai_dast #fuzzing #secret_scanner | @habr_ai