От сотен алертов к доказанным уязвимостям: как эволюционирует DevSecOps при объединении 7 сканеров в единый пайплайн

В сфере искусственного интеллекта произошло заметное событие. 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.

Событие, по словам экспертов, усилит конкуренцию в сфере ИИ.