Компания INFERA Security выпустила новую версию INFERA AI.SafeCode.

Платформа для анализа исходного кода и open-source компонентов с целью обнаружения уязвимостей и аномалий в режиме реального времени, внедрения подхода DevSecOps / MLSecOps в процессы разработки ПО помогает выявить и предотвратить уязвимости ещё на стадии проектирования и кодирования, а не находить их после развертывания и сборки ПО.

В новой версии решение объединяет 7 сканеров в единый DevSecOps / MLSecOps-контур, находит потенциальные уязвимости и подтверждает их доказательствами:
1.    SAST – анализ исходного кода в IDE и CI/CD в реальном времени;
2.    SCA – анализ open-source компонентов и транзитивных зависимостей;
3.    Secrets – поиск и верификация утечек секретов;
4.    DAST – динамическое тестирование работающего приложения;
5.    Pentest – AI-агент для имитации ручного пентеста в песочнице;
6.    Code Fuzzing – поиск crash-уязвимостей и edge-cases;
7.    API Fuzzing – глубокий анализ REST, GraphQL, gRPC и WebSocket.

INFERA AI.SafeCode нормализует и дедублицирует их результаты, формируя единый реестр рисков по коду, API и зависимостям. Автоматически распределяет high/critical-уязвимости в понятные задачи для разработчика с объяснениями, доказательствами и рекомендациями по исправлению. Если уязвимость нельзя подтвердить, она не блокирует pipeline.

INFERA меняет DevSecOps-концепцию за счет реализации в едином инструменте различных связанных сценариев и кросс-валидации между сканерами. В итоге команда видит не семь разрозненных предупреждений, а одну подтверждённую проблему с доказательством, контекстом и рекомендацией по исправлению прямо с среде разработки IDE.

В INFERA AI.SafeCode центральная сущность – это проект, внутри которого объединяются репозитории, стенды, сканы, политики безопасности, находки, метрики, поверхность атаки и история изменений. В результате разработчик и AppSec-инженеры смотрят на один и тот же объект, а не на разные отчёты из разных систем. При этом риск оценивается не по отдельному скану, а по состоянию проекта в целом: какие уязвимости открыты, какие подтверждены, какие нарушают SLA, какие эндпоинты связаны с опасными sink, какие зависимости требуют обновления, какие секреты валидны, какие проверки сейчас выполняются.

Решение особенно актуально для команд, активно использующих ИИ в разработке: код, сгенерированный моделями, проходит те же проверки в реальном времени, что и код, написанный программистом. Платформа помогает контролировать vibe coding и снижать риски попадания небезопасных паттернов в основную кодовую базу.
INFERA AI.SafeCode реализует подход security as code и continuous verification на практике. Вместо потока алертов – подтверждённые проблемы с доказательствами и автоматическими рекомендациями. Вместо разрозненных инструментов – единый контур, где сканеры обмениваются контекстом и совместно подтверждают риски.

В условиях, когда скорость разработки, в том числе с помощью ИИ, продолжает расти, такая платформа позволяют сохранять баланс между скоростью и безопасностью, снижать стоимость исправления уязвимостей с дней/недель до минут и выстраивать предсказуемый DevSecOps / MLSecOps-процесс.

Платформа INFERA AI.SafeCode поддерживает как облачное, так и локальное развертывание, что важно для организаций с высокими требованиями к контролю данных и соответствию российским стандартам и регуляторным требованиям.