Связаться с нами
AI Security
Auto-SAST: триаж срабатываний с LLM
Отделяйте реальные уязвимости от шума — автоматически, на вашей LLM
Ручной разбор тормозит устранение реальных уязвимостей и держит команду AppSec в постоянном режиме разгребания очереди.
Услуга внедряет LLM-харнесс, который работает поверх сканера: анализирует находку в контексте кода и правил триажа проекта, выносит вердикт «истинное» или «ложное» с обоснованием и передаёт статус в ASPM.
Услуга внедряет LLM-харнесс, который работает поверх сканера: анализирует находку в контексте кода и правил триажа проекта, выносит вердикт «истинное» или «ложное» с обоснованием и передаёт статус в ASPM.
Отчёты SAST содержат сотни нерелевантных срабатываний, и с ростом доли ИИ-сгенерированного кода их становится больше.
91%
срабатываний SAST на открытом исходном коде — ложные.
Ghost Security, 2025 г.
0,092%
находок подтвердились как критические после анализа эксплуатируемости
OX Security, 2026 Application Security Benchmark
6,1 часа
в неделю инженер тратит на триаж находок SAST
Contrast Security, AppSec Noise and Fatigue Report, 2024 г.
Выгоды внедрения
Предсказуемая нагрузка на команду AppSec
Триаж выполняется автоматически при каждом запуске сканера: рост числа находок вместе с кодовой базой не требует роста штата
Измеримое качество процесса SAST
Точность вердиктов ИИ и доля подтверждённых уязвимостей фиксируются до и после внедрения — основа для решений о бюджете
Меньше рутины, больше времени на реальные уязвимости
LLM разбирает находку как инженер: запрашивает код, ищет источники ввода, сверяет с правилами триажа проекта
Что мы предлагаем
Обследование процесса работы с находками SAST
Подключение харнесса к вашей LLM, хранилищу кода и ASPM
Настройка правил триажа под ваш стек, калибровка вердиктов
Встраивание в CI-конвейер
Вы сможете
Разгрузить AppSec-команду от рутинного триажа
Находки автоматически помечаются как истинные или ложные с обоснованием вердикта
Сократить время до устранения реальных уязвимостей
Инженеры получают подтверждённые находки сразу, без ожидания ручного разбора очереди
Держать под контролем растущий поток срабатываний
Объём кода и находок растёт вместе с ИИ-генерацией, а нагрузка на команду остаётся предсказуемой
Почему Swordfish Security
Член Консорциума исследований безопасности технологий искусственного интеллекта
Знаем регуляторные требования в области разработки безопасного ПО, которые влияют на вашу индустрию
Более 10 лет опыта в построении процессов РБПО
Внутренний центр экспертизы по AI Security
FAQ
Достаточно open-weight модели на 27 миллиардов параметров — без обращения к внешним API. Модель размещается на вашей инфраструктуре, включая собственные GPU.
В среднем около 4 секунд на одной GPU (RTX 6000 Pro). Скорость зависит от размера кодовой базы и глубины анализа контекста.
AppSec-инженер подтверждает 98% вердиктов ИИ. Точность калибруется под конкретный стек и правила триажа проекта.
Весь анализ выполняется в вашем контуре, на вашей LLM. Код не покидает периметр компании.
Настроенный харнесс триажа, интегрированный в CI и ASPM; файл правил триажа, который остаётся у вашей команды.
Думаете о DevSecOps и AI Security?
Мы всё расскажем
Узнайте у наших экспертов про защищенное ПО