В своем выступлении на AI Future эксперт отметил, что внутренние инструменты, правильно встроенные в процессы, ошибаются гораздо реже людей и дополнительно снижают нагрузку от проверки ложноположительных срабатываний.
Например, AI-ассистент Safeliner, разработанный в Т-Банке, обнаруживает и предлагает варианты для устранения уязвимостей на этапе кода, помогая разработчикам создавать более безопасные продукты.
«Мы сделали продукт, который 80% ложных срабатываний откидывает и при этом не теряет правильные срабатывания», — отметил Маслов.
Реальные уязвимости при этом не пропускаются, что повышает эффективность исправления проблем и общий уровень безопасности кода.
🧑💻 Этичный хакер