ML SAST. Часть 1: как работают инструменты SAST и какие проблемы может решить применение машинного обучения?
Машинное обучение (ML) в сфере анализа безопасности приложений SAST (Static Application Security Testing) — это область, которая с каждым годом становится все более актуальной в мире разработки ПО. Многие компании активно исследуют ее, а некоторые уже внедряют машинное обучение в продукты для анализа кода. УЦСБ разрабатывает собственную платформу по непрерывному анализу защищенности приложений и занимается внедрением моделей машинного обучения в качестве рекомендательной системы при поиске и верификации проблем безопасности. В серии статей, посвященной этой теме, планируем рассказать о потенциале внедрения машинного обучения в инструменты SAST и пошагово разработать модель анализа кода.
Читать далееИсточник: Хабрахабр
Похожие новости
- Design by Contract в эпоху AI: как контракты Мейера защищают криптографию там, где тесты молчат
- Schnorr/MuSig2 Nonce-Forensics:
- SEBERD IT Base: почему я сделал ещё один сайт про кибербезопасность и зачем
- Приватная Cвязь на Go и Flutter
- Манифест созидателя
- OSINT для ленивых. Часть 8: GEOINT по фото за 3 минуты
- MarketingNews: Кейс: «Призы от всего атомного сердца». как «Пятёрочка» создала фиджитал-вселенную с Atomic Heart и переосмыслила механику промоакций
- Как я собрал себе C2 на малинке за один вечер
- Краткая история биометрии: как была изобретена идентификация по радужке глаза
- Мыслепреступление на Android: как скрыть Перехватчик трафика от Государственных приложений