Привычные методы анализа кода хороши, но у каждого есть свои недостатки
Привычные методы анализа кода хороши, но у каждого есть свои недостатки Например, старый добрый SAST отлично работает по четким правилам, вылавливая типовые формализованные баги. Но стоит на его пути появиться новому фреймворку или кастомной библиотеке, как он пасует, выдавая ложные срабатывания… ML/LLM-движки легко читают код как текст, понимая контекст, и ловят нетривиальные шаблоны, но пока еще плохо работают с большими объемами сложного кода. 🤔 А что, если подружить эти два метода, усилив SAST ИИ-фичами и наоборот, чтобы получившееся гибридное решение унаследовало от условных «родителей» только полезное? В своей статье для Positive Research Владимир Кочетков, руководитель направления исследований безопасности приложений, Positive Technologies, подробно рассказывает о таких гибридах и их перспективах на рынке. Читайте, чтобы узнать, почему мультиагентные движки окажутся в выигрыше, как ИИ-компоненты помогут минимизировать «шум» и уменьшить число ложных срабатываний, и зачем компаниям переходить на SAST с локальными моделями. #PositiveЭксперты @Positive_Technologies