AppSec.Track научился проверять код, написанный ИИ

AppSec.Track научился проверять код, написанный ИИ

AppSec.Track научился проверять код, написанный ИИ

AppSec.Track добавил поддержку работы с ИИ и стал первым российским SCA-анализатором, который умеет проверять код прямо в связке с ИИ-ассистентами. Обновление рассчитано в том числе на так называемых «вайб-кодеров» — разработчиков, которые активно используют LLM и ИИ-редакторы для генерации кода.

Новый функционал решает вполне практичную проблему: ИИ всё чаще пишет код сам, но далеко не всегда делает это безопасно.

Модель может «галлюцинировать», предлагать несуществующие пакеты, устаревшие версии библиотек или компоненты с известными уязвимостями. AppSec.Track теперь умеет отлавливать такие ситуации автоматически.

Разработчик может прямо в диалоге с ИИ-ассистентом запросить проверку сгенерированного кода через AppSec.Track. Система проанализирует используемые сторонние компоненты, подсветит потенциальные угрозы и предложит варианты исправления. В основе механизма — протокол MCP (Model Context Protocol), который позволяет безопасно подключать инструменты анализа к LLM.

Как поясняет директор по продукту AppSec.Track Константин Крючков, разработчики всё чаще пишут код «по-новому», а значит, и инструменты анализа должны меняться. Редакторы вроде Cursor или Windsurf уже умеют многое, но им всё равно нужна качественная и актуальная база уязвимостей. Именно её и даёт AppSec.Track, включая учёт внутренних требований безопасности конкретной компании. В итоге даже разработчик без глубокой экспертизы в ИБ может получить более надёжный результат.

Проблема особенно заметна на фоне роста low-coding и vibe-coding подходов. Код создаётся быстрее, а иногда — почти без участия человека, но с точки зрения безопасности в нём могут скрываться неприятные сюрпризы: SQL-инъекции, логические ошибки или небезопасные зависимости. Как отмечает старший управляющий директор AppSec Solutions Антон Башарин, ИИ-ассистенты не заменяют классические практики DevSecOps — особенно когда речь идёт об open source, где информация об угрозах обновляется быстрее, чем обучаются модели.

Новый функционал AppSec.Track ориентирован на профессиональные команды разработки, которые уже внедряют ИИ в свои процессы. Он позволяет сохранить требования Secure by Design и снизить риски даже в условиях активного использования генеративного кода.

Подпишитесь на новости

Группа Астра представила экосистему ИИ для закрытых корпоративных сетей

Бизнесу предлагают запускать ИИ на собственной инфраструктуре и обрабатывать конфиденциальные данные внутри компании. На форуме «Цифровые решения — 2026» «Группа Астра» представила экосистему для разработки, управления моделями и автоматизации рабочих задач.

Линейка «Астра ИИ» рассчитана на корпоративные контуры, госорганы и объекты КИИ.

По заявлению вендора, при локальном развертывании вычисления выполняются внутри инфраструктуры заказчика, без передачи данных внешним сервисам. В основе — Astra Linux и платформа контейнеризации «Боцман».

В экосистеме пять компонентов. «Код» помогает автоматизировать написание, тестирование и рефакторинг ПО. «Цифровой офис» объединяет ассистентов для повседневных задач, а low-code «Платформа» позволяет собирать собственные агентные сервисы.

«Хаб» отвечает за хранение моделей, распределение вычислительных ресурсов и разграничение доступа. «Траектория» — методология перехода к агентной разработке: аудит процессов, выбор сценариев внедрения и оценка результатов.

Доступны локальная установка, размещение через Astra Cloud и готовые программно-аппаратные комплексы. Компания заявляет о росте производительности разработки более чем на 50%, а для специализированного ПАК — о преимуществах до четырех раз относительно серверов с аналогичными GPU.

Главная идея — дать организациям инструменты для запуска и контроля ИИ на своем стеке. Но закрытый контур сам по себе не превращает нейросеть в безошибочного сотрудника: права агентов, качество ответов и безопасность интеграций все равно придется контролировать.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru