Отечественные разработчики все активнее используют искусственный интеллект для поиска уязвимостей в программном коде. Нейросети автоматически находят слабые места в приложениях, ускоряя проверки примерно в пять раз и повышая эффективность выявления угроз.
Большие языковые модели не только фиксируют уязвимости, но и объясняют их причины, предлагая варианты исправления кода. Такой подход позволяет снижать риски еще на этапе разработки.
Как отмечает старший управляющий директор AppSec Solutions Антон Башарин, «в реальных проектах сочетание безопасной разработки и автоматизированного анализа резко снижает количество критических уязвимостей в продуктах».
Эксперты подчеркивают, что ИИ меняет подход к кибербезопасности, однако не может полностью заменить человека. Результаты работы нейросетей требуют проверки специалистами, особенно в мобильных приложениях, которые остаются одной из самых уязвимых сфер.
Совместная работа ИИ и экспертов по безопасности способна существенно сократить число утечек данных и повысить защищенность цифровых сервисов.
Подробнее на сайте
Большие языковые модели не только фиксируют уязвимости, но и объясняют их причины, предлагая варианты исправления кода. Такой подход позволяет снижать риски еще на этапе разработки.
Как отмечает старший управляющий директор AppSec Solutions Антон Башарин, «в реальных проектах сочетание безопасной разработки и автоматизированного анализа резко снижает количество критических уязвимостей в продуктах».
Эксперты подчеркивают, что ИИ меняет подход к кибербезопасности, однако не может полностью заменить человека. Результаты работы нейросетей требуют проверки специалистами, особенно в мобильных приложениях, которые остаются одной из самых уязвимых сфер.
Совместная работа ИИ и экспертов по безопасности способна существенно сократить число утечек данных и повысить защищенность цифровых сервисов.
Подробнее на сайте
