Выявление дефектов. В условиях высокого спроса на опытных ИТ-специалистов разработчики сосредоточены на развитии продукта и могут допускать ошибки, которые затем превращаются в уязвимости.

Обучение безопасной разработке требует много времени и глубокого погружения, поэтому некоторые специалисты игнорируют безопасность кода и не выделяют время на работу с техническим долгом — накопленными проблемами в коде. Это создает дополнительные киберриски и ставит под угрозу безопасность продуктов.

Традиционные подходы к автоматизированному выявлению дефектов не решают полностью проблему по устранению уязвимостей и передает ее человеку.

Масштаб. Увеличивать штат экспертов в области защиты приложений пропорционально росту продуктовых команд с сохранением становится все труднее. Shift-left-подход с делегированием ответственности разработчику требует качественного обучения с учетом регулярного изменения ландшафта угроз и стека технологий. Safeliner позволяет сфокусировать экспертность в едином месте и распространять ее на сотни и тысячи команд.

SAST agnostic. Safeliner не привязан к конкретному решению, поэтому его можно легко интегрировать с большинством систем контроля версий, CI/CD-процессами и средами разработки. Для анализа нужен SARIF-отчет и доступ к коду анализируемого приложения.

Исправления на основе внутренних стандартов. Safeliner не просто рекомендует исправление уязвимости, а учитывает конкретные предпочтения согласно базе знаний или передовых практик OWASP, NIST, MITRE и других общепризнанных источников.

AI. Мы проводим тысячи экспериментов и используем SOTA-методы для анализа кода. Применение LLM-технологий позволяет учитывать множество факторов, недоступных в классических решениях. Это позволяет снизить стоимость для конечного потребителя, сократить время обработки уязвимости, реализовать поддержку русского языка.

Искусственный интеллект дает возможность масштабировать экспертность на любое количество команд в любой точке мира, что особенно важно в условиях динамичного роста бизнеса и дефицита кадров на рынке.

Глубокий анализ кода с использованием AST и отслеживанием потока данных. Safeliner анализирует абстрактное синтаксическое дерево (AST) и отслеживает поток данных в программе, что позволяет выявлять сложные уязвимости и расширяет возможности решения.

Генерация минимальных локальных исправлений. Инструмент предлагает локальные исправления минимального размера, что повышает надежность подхода и облегчает восприятие изменений разработчиками.

Поддержка различных языков программирования. Клиентский модуль Safeliner способен собирать весь необходимый контекст для генерации исправления, включая структуры DFG/AST для языков Java, Go и JavaScript. Решение протестировано на десятках популярных языков программирования, обеспечивая широкую совместимость.

Мультиязычность. Safeliner ориентирован под разработчика любого уровня, поэтому мы уделили внимание даже таким мелочам, как поддержка русского языка. Согласно исследованиям Т-Банка, 70% разработчиков предпочитают получать подсказки на русском языке.

В Демо можно посмотреть примеры интеграции Safeliner с популярными SAST-инструментами, увидеть подсказки и исправления некоторых уязвимостей или же попробовать исправить собственный код. Пример интеграции — на GitHub.