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
- [Перевод] «Призраки в коммитах 2»: пылесосим историю Git в поиске утекших секретов
- Как мы строим real-time data-пайплайны для анонимных крипто-свапалок: опыт на примере risetocrypto
- [Перевод] Ай! Не туда! Как злоупотреблять симлинками и повышать привилегии (LPE-шиться) в Windows
- Шифрование скриптов
- Vaultwarden: как я поднял свой менеджер паролей и перестал беспокоиться?
- BGGP3: Хороший тамада и конкурсы интересные
- IP-телефония в России: запрет или новые правила? Разбираемся
- Что остаётся после нас в онлайне — и как с этим быть
- Android. Кража данных через клавиатуру: миф или реальность?
- Spark_news: Продолжается рост закупок госкомпаний у самозанятых