Ferramentas AI SAST usam IA para analisar código da mesma forma que um engenheiro de segurança faria, identificando falhas de lógica de negócios, controle de acesso quebrado, cadeias de exploração multi-etapas e vulnerabilidades que scanners baseados em padrões perdem estruturalmente. Alguns usam IA em vez do motor de regras completamente, enquanto outros aplicam IA sobre um scanner determinístico. Alguns fazem ambos como produtos separados, já que as duas abordagens têm diferentes casos de uso e benefícios.
Este resumo abrange 10 ferramentas que incorporam IA na análise estática de código. As ferramentas são agrupadas pela forma como a IA participa na detecção: ferramentas AI-nativas onde um modelo de raciocínio realiza a detecção, ferramentas AI-assistidas onde a IA estende ou auxilia um motor determinístico, e uma plataforma que oferece ambos.
TL;DR
Aikido é uma das apenas duas ferramentas nesta lista que oferece tanto um scanner SAST determinístico assistido por IA quanto um produto de detecção AI-nativo separado (AI Code Audit) que raciocina independentemente sobre lógica de negócios, controle de acesso e cadeias de exploração. A maioria das ferramentas oferece apenas um desses. AI Code Audit oferece detecção de nível de pentest por IA a um preço mais baixo. Muitos dos players existentes oferecem detecção determinística com IA adicionada posteriormente para triagem ou extensão de linguagem. Aikido oferece ambos como produtos distintos em uma única plataforma.
O que é AI SAST?
Nem toda ferramenta comercializada como "AI SAST" usa IA da mesma forma.
Ferramentas SAST AI-nativas usam um modelo de raciocínio como motor de detecção principal. Não há um motor de regras subjacente, como no SAST tradicional. Exemplos de fornecedores que oferecem SAST AI-nativo moderno incluem Aikido Security, BlackDuck, ZeroPath, Corgea, AISLE e Depthfirst. A IA lê o código e encontra vulnerabilidades, como um engenheiro sênior faria. Como resultado, o SAST AI-nativo pode detectar vulnerabilidades mais complexas, incluindo:
- Vulnerabilidades de lógica de negócios
- autenticação quebrada
- Falhas nas verificações de autorização
- Condições de corrida
- Ataques de temporização
- IDORs
Ferramentas SAST assistidas por IA mantêm um motor determinístico para detecção e adicionam IA para triagem, extensão de cobertura para linguagens não suportadas ou remediação. Como a IA não lê todo o codebase, os resultados estão disponíveis mais rapidamente. Embora geralmente não encontre tantas vulnerabilidades quanto o SAST AI-nativo, é muito mais barato e, consequentemente, mais escalável. Exemplos nesta lista incluem Aikido Security, Black Duck, Checkmarx, Snyk Code, GitHub Advanced Security e Endor Labs.
Ferramentas SAST AI-nativas e SAST determinísticas têm papéis diferentes na stack de segurança. A IA na triagem reduz o ruído, enquanto a IA na detecção expande a cobertura para classes de vulnerabilidades que as regras não conseguem expressar. Ter ambos significa que você obtém varreduras reproduzíveis baseadas em regras em cada commit e raciocínio alimentado por IA sob demanda, sem precisar juntar dois fornecedores.
Leia nossa postagem no blog sobre AI SAST para saber como funciona e os diferentes tipos de AI SAST.
Escolhendo a ferramenta AI-SAST certa para sua equipe
Ao avaliar ferramentas AI SAST, primeiro, você precisa decidir sobre o seu caso.
Você já tem uma ferramenta SAST, mas quer incorporar IA para uma melhor triagem e auto-correção? As ferramentas assistidas por IA fornecem um bom ponto de partida. Mas se você quiser ir além do SAST tradicional e ter uma IA para encontrar vulnerabilidades de lógica de negócios e controle de acesso, você provavelmente vai querer SAST AI-nativo. Se você quer ambos, deseja que eles sejam integrados em uma única plataforma, ou pode aceitar ter fornecedores adicionais em sua stack de segurança?
Em seguida, você precisa filtrar o ruído e descobrir o que cada ferramenta AI SAST de cada fornecedor realmente oferece. Ao descrever seu produto AI SAST, quanta da IA está na detecção versus triagem e remediação? Detecção sinaliza SAST AI-nativo, enquanto triagem e remediação sozinhas significam que é SAST assistido por IA. Nossa lista dos 10 melhores abaixo descreve claramente que tipo de recursos de IA cada empresa oferece.
Uma vez que você decida sobre o tipo de ferramenta que precisa, você pode refinar a busca com base nos recursos:
- A ferramenta se encaixa na sua configuração de SCM e CI/CD?
- Como o preço escala com o tamanho da sua equipe?
- Qual é a taxa de falsos positivos na sua base de código real, e não no aplicativo de demonstração do fornecedor?
Comparativo das melhores ferramentas AI SAST
Ferramentas SAST duplas: nativas de IA e assistidas por IA
Plataformas que oferecem ferramentas SAST nativas de IA e SAST assistidas por IA separadamente, proporcionando testes determinísticos juntamente com uma revisão de IA mais recente.
1. Aikido Security
Aikido Security é uma plataforma de segurança rara que oferece SAST nativo de IA e SAST tradicional assistido por IA, atendendo equipes com diferentes necessidades de fluxo de trabalho.
análise de código com IA proporciona uma análise de segurança ao nível de testes de penetração aplicada diretamente ao código-fonte. Mas, ao contrário pentest de IA, não é necessário um URL de teste nem um ambiente de produção. Para configurar o sistema, basta conceder-lhe acesso ao repositório. Vários agentes de segurança trabalham em conjunto na sua base de código, interligando o contexto entre ficheiros e módulos para identificar os tipos de problemas que os scanners baseados em padrões, por natureza, não conseguem detetar.
Agentes de IA raciocinam sobre a intenção, seguindo referências entre arquivos, rastreiam o fluxo de dados através das fronteiras de serviço e analisam monorepos com múltiplos serviços ou pacotes de ponta a ponta. A lista completa de cobertura abrange controle de acesso (IDORs/BOLA, escalonamento de privilégios), falhas de injeção (SQL, NoSQL, command injection, RCE, SSTI), XSS/CSRF/redirecionamentos abertos, lógica de autenticação e sessão, SSRF/desserialização/manipulação de arquivos, falhas criptográficas e falhas de lógica de negócios.
análise de código com IA abrange percursos de código nos quais não é possível realizar um teste de penetração em ambiente de produção com segurança. A Auditoria de Código com IA identifica cerca de 80 por cento das falhas que um teste de penetração realizado por um ser humano encontraria, a cerca de um décimo do custo. Deteta padrões de DoS e ReDoS a partir do código-fonte sem causar falhas numa aplicação em produção e consegue analisar código com funcionalidades marcadas que ainda não foi lançado publicamente. Além disso, funciona em todas as linguagens de programação sem limitações, incluindo linguagens antigas e de nicho, como Fortran, COBOL, VB6, RPG, Gleam e Solidity. A cobertura estende-se para além das aplicações web, abrangendo aplicações móveis, contratos inteligentes, aplicações de ambiente de trabalho e IaC.
A Aikido também oferece um scanner SAST determinístico. Ele foi integrado com IA desde o primeiro dia, com redução de ruído impulsionada por IA, projetado para rodar em cada commit. Os LLMs da Aikido reduzem o ruído e os falsos positivos em comparação com outras ferramentas SAST em mais de 90%. Quando a ferramenta SAST encontra uma vulnerabilidade e uma correção está disponível, o AI AutoFix anexa o diff sugerido ao comentário para que você possa revisá-lo e fazer o commit de uma vez, ou abre um PR dedicado cujos metadados você pode ajustar para corresponder às suas diretrizes de contribuição. Você pode ajustar qualquer correção gerada com acompanhamentos em linguagem natural para que ela corresponda aos seus padrões, e escrever verificações de código personalizadas em linguagem simples em vez de regex.
A Aikido é construída com uma filosofia developer-first, então os achados aparecem onde os desenvolvedores trabalham. Os plugins IDE para VS Code e outros editores escaneiam ao abrir e salvar arquivos, destacam problemas inline e os listam em um painel Aikido. Ao passar o mouse sobre um achado, você pode avaliar seu impacto com o AutoTriage, e o AutoFix mostra uma prévia lado a lado que você aplica no local, após o que o arquivo é reescaneado para confirmar que o problema foi resolvido. Tudo é direcionado para as ferramentas que as equipes já utilizam. A Aikido se conecta ao Jira Cloud, Linear, Slack, Bitbucket e Azure DevOps, e pode inserir IDs de tickets do Jira nos títulos dos PRs do AutoFix para rastreabilidade entre correções e tickets.
Para equipes que também desejam validação em tempo de execução, o Aikido Pentest executa o mesmo motor agentic contra um alvo ativo que o AI Code Audit, e os dois produtos se complementam. Use o Code Audit para raciocínio em nível de código-fonte sob demanda e o Pentest para prova de explorabilidade ao vivo quando você tem um ambiente de teste em execução.
Ideal para: Equipes que desejam raciocínio de código com profundidade de pentest sem configuração de ambiente, sob demanda e a uma fração do custo de um pentest, com achados que cobrem falhas de lógica de negócios e controle de acesso em qualquer linguagem.
Confira a pilha completa de revisão de código estático da Aikido:
2. Black Duck
A Black Duck é a outra plataforma nesta lista que oferece SAST nativo de IA e SAST assistido por IA.
O Black Duck Signal é o scanner nativo de IA, disponível desde março de 2026. Assim como o AI Code Audit da Aikido, ele usa uma arquitetura agentic (múltiplos agentes baseados em função e tarefa, em vez de um único modelo) impulsionada pelo ContextAI, o modelo de segurança da Black Duck. O Signal funciona de forma independente e alimenta seus achados na plataforma Polaris, onde também pode adicionar Reachability analysis sobre os achados SAST determinísticos para priorizar o que é realmente explorável.
O SAST determinístico da Black Duck é vendido como Coverity (on-prem) ou como Polaris Platform (SaaS), onde a capacidade SAST é entregue como Polaris fAST Static. A assistência de IA sobre o SAST determinístico deles vem do Black Duck Assist, integrado tanto na plataforma Polaris quanto no plugin Code Sight IDE. O Assist gera resumos em linguagem simples dos achados SAST, sugere correções de código que os desenvolvedores podem colar em seu trabalho e permite que os desenvolvedores façam perguntas em linguagem natural sobre seus resultados de varredura. Funciona em VS Code, Visual Studio, IntelliJ, Eclipse, Cursor e Windsurf.
No entanto, embora a Black Duck seja uma das poucas empresas com SAST nativo de IA e SAST assistido por IA, e os dois produtos são unidos na camada de relatórios em vez de serem unificados nativamente, já que o Signal aparece no Polaris através de Análise Externa em vez de rodar como um único motor. O Coverity em si é lento, e muitas equipes evitam executá-lo em cada commit devido ao tempo de varredura. Portanto, como uma ferramenta SAST determinística, não funciona para equipes ágeis que também desejam que cada commit seja seguro.
Nenhum dos produtos tem preço público, então você fica preso a um cronograma de vendas empresariais, e o preço é definido de acordo. A plataforma mais ampla abrange Polaris, Coverity, Signal, SCA, DAST, IAST, fuzzing e ASPM, o que é pesado para implantar e gerenciar (e entender todas as suas ofertas). A plataforma requer infraestrutura dedicada e esforço administrativo porque é construída para equipes de segurança empresariais centralizadas, e não para desenvolvedores individuais.
Ideal para: Grandes empresas em setores regulamentados que desejam um motor determinístico com ênfase em conformidade, juntamente com um scanner nativo de IA separado, e que possuem orçamento e equipe para uma plataforma empresarial.
Ferramentas SAST nativas de IA
Ferramentas SAST nativas de IA usam uma IA para ler código e encontrar vulnerabilidades. Essas ferramentas usam um modelo de raciocínio como motor de detecção principal. Em vez de correspondência de padrões, a IA faz a detecção.
3. ZeroPath
Fundada por ex-engenheiros da Tesla Red Team e ex-engenheiros de Segurança do Google, a ZeroPath combina LLMs com análise de programa para escanear pull requests em busca de vulnerabilidades.
A ZeroPath permite que você direcione a detecção em linguagem simples. Políticas em linguagem natural são regras específicas da organização, como "sinalizar qualquer endpoint de API que não verifique as permissões do usuário". O mesmo mecanismo reduz o ruído de forma inversa. Você pode informar ao scanner que certas entradas são sanitizadas upstream ou que problemas de autenticação quebrada estão fora do escopo, e ele considera isso na próxima varredura.
A ZeroPath também insere os resultados no fluxo de trabalho dos desenvolvedores, publicando como comentários em PRs. Para remediação, a ZeroPath gera um patch, o valida, resolve o problema sem quebrar o comportamento existente e permite que você o aplique com um único clique, abrindo um PR com a correção. Você pode remodelar uma correção gerada com comandos em linguagem natural como "tornar isso async-safe". O assistente "Zero" responde a perguntas sobre qualquer achado, como por que é vulnerável ou como poderia ser explorado, e um servidor MCP de código aberto exibe os achados dentro de Claude, Cursor e Windsurf.
A varredura de PR é apenas por diff, o que significa que ela escaneia apenas as linhas alteradas em vez de toda a base de código em cada pull request. Se uma vulnerabilidade existir em código inalterado que um PR agora torna alcançável, a varredura do PR pode não detectá-la. A cobertura de linguagem é de cerca de 16 idiomas, o que é mais restrito do que os 30 ou mais que alguns concorrentes oferecem. A empresa é jovem, sem a escala empresarial e a maturidade de suporte de fornecedores maiores.
A ZeroPath também lançou recentemente capacidades de DAST e validação em tempo de execução, mas não cobre SAST determinístico.
Ideal para: Equipes de desenvolvedores que desejam apenas varredura de PR nativa de IA com configuração mínima e se sentem confortáveis com um fornecedor mais jovem e ágil.
4. Corgea
A Corgea é outra ferramenta SAST nativa de IA. Seu motor CodeIQ combina o raciocínio de LLM com a análise AST para detecção. O PolicyIQ permite que as equipes definam o contexto de negócios em linguagem natural, e a empresa ajustou seu próprio LLM para implantações empresariais e em nuvem privada. O Reachability analysis rastreia caminhos de tempo de execução de pontos de entrada públicos para código explorável, para que as equipes possam priorizar o que os atacantes podem realmente alcançar. Os clientes incluem Zapier, epilot, Sonae, YAGEO e First Resonance.
Em termos de desempenho, uma revisão independente de pentester confirmou que o Corgea encontra vulnerabilidades reais, mas ficou atrás do ZeroPath para aquele dataset específico. A mesma revisão descobriu que, em configurações poliglota ou monorepo, o Corgea tenta identificar e focar na aplicação dominante e ignora silenciosamente o restante do código. Se você tem uma API Python e um frontend TypeScript no mesmo repositório, ele pode escanear apenas um. Nenhum detalhe é publicado sobre dados de treinamento, metodologia de avaliação ou arquitetura do modelo para o LLM ajustado.
O Corgea cobre mais de 20 linguagens, mas menos do que outras ferramentas, especialmente no lado corporativo. No entanto, o Corgea é mais acessível do que algumas alternativas. Os preços começam com um plano gratuito permanente para desenvolvedores individuais, com planos pagos a 39 e 49 dólares por desenvolvedor por mês, e preços personalizados para empresas.
Melhor para: equipes menores e desenvolvedores individuais que desejam experimentar SAST nativo de IA sem um processo de vendas, e que trabalham principalmente em repositórios de linguagem única.
5. AISLE
O AISLE é outra ferramenta SAST nativa de IA com agentes de raciocínio que fazem verificação cruzada antes de apresentar um achado. Construído de forma nativa em IA desde o início, não há regras estáticas subjacentes. Ele afirma funcionar em qualquer linguagem e qualquer base de código. Como um player mais recente, o AISLE tem trabalhado para estabelecer sua credibilidade escaneando algumas dezenas de projetos de código aberto, incluindo o Firefox, e publicando as CVEs que encontrou.
Embora os achados de CVE sejam promissores, não há documentação pública, então você não pode ver como o produto funciona até estar em uma demonstração. Toda a prova está concentrada em bibliotecas C/C++ de código aberto reforçadas, o que é ótimo para bases de código C++, mas diz menos sobre como ele se comporta em um ambiente que usa Java ou linguagens interpretadas.
O acesso é exclusivo para empresas, por meio de uma demonstração e uma prova de valor de duas semanas, sem opção de autoatendimento e sem preços públicos. O AISLE não possui uma ferramenta SAST determinística, que você desejará para resultados consistentes e CI gating.
Melhor para: Organizações que protegem grandes bases de código C/C++ ou projetos de infraestrutura crítica onde a detecção de vulnerabilidades novas e profundas é mais importante do que a reprodutibilidade baseada em regras.
6. Depthfirst
O Depthfirst oferece uma abordagem diferente para SAST de IA com seu produto Code. O Code executa um ciclo de vida agêntico de quatro estágios: encontra vulnerabilidades, depois valida, depois corrige, depois verifica. O passo incomum é o estágio de validação, que executa um teste dinâmico contra uma instância em execução da sua aplicação antes de apresentar um achado.
O estágio de correção gera automaticamente um pull request para cada vulnerabilidade confirmada, com alterações de código escritas para corresponder às convenções da sua base de código. O estágio de verificação reproduz o ataque original contra a aplicação em execução depois que a correção é mesclada, e o Depthfirst só marca uma vulnerabilidade como resolvida quando a exploração realmente falha na aplicação em produção, não apenas quando o código muda. O fluxo, combinando detecção SAST com validação de pentest e reataque pós-merge, aproxima o Depthfirst de um SAST de IA fundido com pentest de IA do que de uma análise puramente de código-fonte.
Como o estágio de validação executa um teste dinâmico, você precisa de um ambiente implantável para obter o valor total. Como a sobrecarga de configuração (e custo potencial) empurra a ferramenta para o território de pentest, o Depthfirst pode não ser adequado para equipes que buscam apenas o escaneamento de código-fonte. Se você deseja agentes de IA executando contra seu ambiente em produção, pode querer comparar com outras ferramentas de pentest de IA.
Quanto ao custo, não há preços transparentes de autoatendimento. Não há documentação pública nem plano gratuito, então o único caminho de entrada é uma solicitação de demonstração se você quiser saber mais ou experimentá-lo.
Melhor para: Equipes que desejam achados validados por exploração e estão dispostas a fornecer um ambiente de aplicação em execução juntamente com acesso ao código-fonte.
Ferramentas SAST assistidas por IA
Essas ferramentas mantêm um motor determinístico para detecção e adicionam IA para triagem, extensão de cobertura para linguagens não suportadas ou remediação. Um motor de correspondência de padrões usa regras para encontrar as vulnerabilidades, enquanto a IA geralmente suporta triagem, redução de falsos positivos e recursos de correção automática.
7. Checkmarx
O Checkmarx escaneia código para organizações em setores regulamentados, e seu SAST, com análise de taint e rastreamento de fluxo de dados em aplicações multicamadas, é uma ferramenta de longa data no espaço. A detecção central do Checkmarx roda em CxQL (Checkmarx Query Language), sua linguagem proprietária para escrever regras de detecção SAST.
O Checkmarx lançou o SAST de IA em março de 2026 como um motor híbrido combinando LLMs com sua análise baseada em consulta existente. A camada de IA foca em estender a detecção para linguagens onde o Checkmarx não tem consultas CxQL escritas. Para linguagens que o Checkmarx já suporta, a detecção ainda usa o mesmo motor CxQL que sempre usou. O Checkmarx tende a ter boa cobertura de linguagem, especialmente para sistemas legados.
Quanto aos seus recursos de IA, os recursos agênticos do Checkmarx são triagem e remediação, não detecção independente. Juntamente com o SAST de IA, o Checkmarx lançou agentes agênticos, que incluem Triage Assist, Remediation Assist e Developer Assist, AI Supply Chain Security e DAST para IA.
O Checkmarx, construído durante a era do waterfall, tende a ser um produto mais lento. Scans SAST completos levam de 25 a 45 minutos por aplicação, o que é ordens de magnitude mais lento do que outras ferramentas SAST determinísticas que retornam resultados em segundos. Também requer uma equipe para gerenciá-lo e é menos focado em desenvolvedores do que outras opções no mercado.
Implementar o Checkmarx em uma organização muitas vezes pode levar seis semanas ou mais, e o preço é opaco e baseado em cotação através de vendas, começando em cerca de 40.000 dólares anualmente.
Melhor para: Grandes empresas maduras em segurança em setores regulamentados que já possuem equipe de engenharia de AppSec e desejam estender um investimento existente no Checkmarx com detecção impulsionada por IA para linguagens mais recentes.
8. Snyk Code
O Snyk Code é o produto SAST dentro da plataforma AppSec mais ampla da Snyk. O impulso mais amplo de IA da Snyk em 2026, que inclui AI Security Fabric, Agent Scan e Agent Guard, está mais focado em proteger código gerado por IA e agentes de IA, e não em expandir o que a detecção SAST pode encontrar. No entanto, a Snyk possui alguns recursos SAST assistidos por IA.
O autofix da Snyk agora é chamado de Snyk Agent Fix, rebatizado de DeepCode AI Fix em maio de 2026 e reconstruído com uma arquitetura agêntica. Quando o motor de detecção encontra uma vulnerabilidade, a Snyk extrai exemplos de correção escritos por humanos para aquele CWE de um banco de dados de milhares de pares escritos à mão, os alimenta a um LLM como prompts few-shot, gera correções candidatas e executa novamente a análise estática em cada um para verificar se a correção realmente funcionou. Se a verificação falhar, o erro é realimentado ao modelo, e ele tenta novamente. O Agent Fix é limitado a correções de arquivos locais e não lida com vulnerabilidades que abrangem vários arquivos.
O motor SAST da Snyk usa aprendizado de máquina mais tradicional, em vez de um LLM, para redução de ruído, especificamente quando se trata de classes de vulnerabilidade bem conhecidas, como injeção de comando e Secrets hardcoded. Se você quiser um LLM envolvido na triagem e priorização de código, você terá que optar por um fornecedor SAST diferente. O ML da Snyk, treinado em milhões de exemplos de fluxo de dados de código aberto, aprende a reconhecer padrões sobre como a informação se move através de uma aplicação, permitindo que o motor rastreie dados fluindo através de chamadas de função. No entanto, a Snyk ainda é conhecida por produzir resultados SAST mais ruidosos do que seus concorrentes.
O preço escala por desenvolvedor contribuinte, com um salto para o plano Enterprise a partir de 15.000 dólares ou mais por ano, após 10 desenvolvedores. O motor é fechado, sem regras personalizadas, o que pode não funcionar para equipes que desejam personalizar sua ferramenta SAST determinística. O suporte a idiomas, conforme a documentação, abrange 12 linguagens (Apex, C, C++, C#, Go, Java, JavaScript, PHP, Python, Ruby, Swift e TypeScript), embora a Snyk afirme suportar 19. A Snyk começou como uma ferramenta SCA, e o SAST veio depois.
Ideal para: Equipes com foco no desenvolvedor que valorizam uma experiência de varredura madura e integrada entre IDE, CLI e CI/CD, que podem absorver o modelo de precificação por desenvolvedor e não precisam de SAST nativo de IA.
9. GitHub Advanced Security
O GitHub Advanced Security combina seu motor SAST, alimentado pelo próprio CodeQL do GitHub, com detecções de segurança mais recentes impulsionadas por IA.
Uma das maiores vantagens do GitHub Advanced Security (GHAS) é que ele se integra diretamente aos repositórios do GitHub e Azure DevOps, assim, equipes que já utilizam essas plataformas não precisam adotar uma ferramenta separada.
A revisão de código Copilot do GitHub é uma das superfícies de segurança de IA do GitHub. Você adiciona o Copilot como revisor em um pull request, e ele publica comentários inline sobre potenciais bugs, problemas de segurança, problemas de desempenho e preocupações com a qualidade do código, com sugestões de alterações que você pode aplicar em poucos cliques. Ele lê o diff completo entre os arquivos alterados, além do conteúdo do arquivo circundante, não apenas as linhas modificadas, assim, seu feedback considera como uma alteração se encaixa no código ao redor. Ele também elabora resumos de PRs que listam os arquivos afetados e destacam o que um revisor deve focar. Você pode executá-lo em GitHub.com, dentro da IDE, e a partir do GitHub CLI com um comando /review.
O escopo do código do Copilot é mais limitado do que produtos comparáveis, no entanto. A revisão de código do Copilot lida bem com um único pull request dentro de um repositório, mas arquiteturas multi-repositório e monorepos grandes atingem limites de contexto. Mais especificamente, ele tem conhecimento limitado de dependências entre repositórios ou de desvio arquitetural. Quanto ao custo, a revisão de código é executada através do Copilot em vez do GHAS, embora um administrador possa habilitá-lo para contribuidores sem uma licença completa do Copilot, ativando duas políticas da organização.
O Copilot Autofix é a outra principal funcionalidade de segurança de IA do GitHub, incluído no GHAS sem custo adicional do Copilot. Ele usa a descrição e a localização de um alerta CodeQL para gerar tanto uma correção de código sugerida quanto uma explicação em linguagem simples, apresentadas em pull requests e na branch padrão. Uma limitação, no entanto, é que o Autofix sugere uma correção apenas para padrões bem compreendidos. Se o código for complexo ou uma correção puder quebrar algo, o GitHub exibe o alerta, mas não oferece sugestão, então você precisa corrigi-lo manualmente. A geração de correções é suportada para C#, C/C++, Go, Java/Kotlin, Swift, JavaScript/TypeScript, Python, Ruby e Rust.
O produto é bastante prescritivo em relação à stack. Ótimo se você gosta do ecossistema GitHub e Microsoft, mas provavelmente uma desvantagem se você não gosta. Não há opção para usar uma camada de IA diferente, então você fica preso ao Copilot, goste ou não do assistente de IA da Microsoft. Com a plataforma vinculada ao GitHub, equipes no GitLab ou Bitbucket não poderão usá-la. As consultas personalizadas do CodeQL também têm uma curva de aprendizado para os não familiarizados.
Detecções impulsionadas por IA, que provavelmente seriam uma oferta SAST nativa de IA, estavam planejadas para prévia pública no segundo trimestre de 2026, mas a disponibilidade não está confirmada no momento da escrita. Ele estenderá a cobertura para ecossistemas onde o CodeQL não possui consultas, incluindo Dockerfiles e PHP.
Ideal para: Equipes já no GitHub ou Azure DevOps que desejam varredura de segurança aumentada por IA incorporada em seu fluxo de trabalho de pull request existente.
10. Endor Labs
A ferramenta AI SAST da Endor Labs, lançada em 2025, faz parte do produto Endor Code. Seu sistema SAST executa o Opengrep para detecção, e se o AI SAST estiver habilitado, ele então passa os achados por agentes de IA para classificação.
De acordo com a documentação deles, a funcionalidade AI SAST pode ser facilmente ativada com uma flag CLI, o que permite que seu agente de IA classifique automaticamente os achados como verdadeiros positivos ou falsos positivos. Além disso, a ferramenta AI Security Review da Endor Labs passa os resultados do SAST determinístico para uma IA, que pega esses achados e escreve uma análise de segurança amigável para PR, com níveis de severidade e explicações.
Embora eles tenham algumas funcionalidades de IA diferentes, algumas delas não são claras. A Endor Labs afirma que usa agentes de detecção que encontram IDORs, mas a implementação descrita na documentação não suporta isso. A Endor descreve uma 'Code API' que alimenta os agentes de detecção, mas não existe documentação pública da Code API para verificar o que ela faz ou como funciona. Se você estiver considerando a Endor Labs, certifique-se de esclarecer que tipo de agentes de detecção eles fornecerão.
Como plataforma, a Endor Labs possui boa SCA, varredura de Secrets e varredura básica de imagens de contêiner. A Endor Labs é SCA primeiro, então o SAST autônomo é o movimento mais recente. Esta pode ser uma boa opção para equipes com forte ênfase em SCA.
A Endor Labs não possui SAST nativo de IA ou pentest de IA, e não há um nível gratuito de autoatendimento.
Ideal para: Empresas que já usam ou estão avaliando a Endor Labs para SCA que desejam triagem impulsionada por IA e redução de ruído sobre os achados SAST baseados em Opengrep.
Bônus: Agentes de revisão de código de IA com varredura de segurança
Uma classe separada de ferramentas adiciona funcionalidades AI SAST à revisão de qualidade de código. São agentes de revisão de código de IA cujo principal trabalho é revisar pull requests quanto à qualidade, lógica e padrões da equipe, com verificações de segurança incluídas como uma camada.
Panto AI
Panto é um agente de revisão de código de IA que, por acaso, inclui varredura de segurança. Panto analisa PRs e fornece feedback linha por linha sobre qualidade, lógica e segurança em mais de 30 idiomas. Seu design opera em três camadas. Uma camada de contexto de negócios extrai metadados do Jira, Confluence e documentos de design para alinhar cada PR com seu propósito, uma camada de qualidade e segurança executa as verificações estáticas, e o modelo raciocina sobre por que o código foi escrito, não apenas o que ele faz. Esse alinhamento de contexto de negócios, que Panto chama de seu "AI OS", é a funcionalidade que o diferencia de um scanner puro. Panto adiciona uma camada de vigilância com um painel de visibilidade da equipe mostrando aos gerentes de engenharia o que está atrasando as revisões e quem está sobrecarregado.
Panto roteia a inferência através de OpenAI, Anthropic, DeepSeek via Azure AI Foundry e Google Gemini, sem um modelo de detecção proprietário próprio, mas sem outro motor de detecção nomeado e sem taxonomia de regras publicada, não há como avaliar o que sua camada de segurança realmente faz. Panto não oferece nem uma divulgação do motor nem um benchmark de terceiros. Panto relata seus achados combinando SAST, linters de estilo de código, verificadores de desempenho e scanners de Secrets em um único fluxo de trabalho, então a contagem agrupa linting e estilo na mesma categoria que a segurança.
O preço é de $15 por desenvolvedor por mês no plano padrão, até $40 em níveis superiores, com alguns planos limitados a 200 PRs por mês, sem nível gratuito e sem a opção de trazer sua própria chave. A tração relatada é de mais de 500 desenvolvedores e mais de 5 milhões de linhas de código, o que é modesto.
Melhor para: Equipes que buscam revisão de PR com contexto de negócio e análises para gerentes de engenharia, com varredura de segurança integrada como um benefício secundário, em vez de equipes que avaliam SAST pela profundidade de detecção.
