As 10 Principais ferramentas SAST com IA em 2026

A IA mudou a forma como escrevemos código. Os programadores agora estão a lançar produtos mais rapidamente, a experimentar mais e a confiar na IA para lidar com partes do seu fluxo de trabalho que antes levavam horas.

No entanto, à medida que a velocidade aumenta, também aumenta o risco.

Mais código significa mais chances de vulnerabilidades passarem despercebidas. E se os testes ainda forem realizados no final do processo, já será tarde demais. É aí que entra o SAST (Software Analysis and Security Testing) com tecnologia de IA. SAST .

Eles ajudam as equipas a identificar e corrigir problemas antecipadamente, acompanhando a mesma velocidade que a IA traz ao desenvolvimento. 

Neste artigo, analisamos os 10 líderes em SAST de IA SAST . Exploramos os principais recursos de cada ferramenta e as formas exclusivas como elas implementam a IA para aprimorar a descoberta, priorização e correção de vulnerabilidades. 

SAST melhores SAST com tecnologia de IA em resumo

• Melhor em geral / baixo ruído e correção automática:
  
  • Aikido Security
  • GitHub Advanced Security
• Ideal para privacidade de dados rigorosa (sem chamadas externas de IA):
  
  • Aikido Security
  • CodeThreat
• Ideal para fluxos de trabalho nativos do GitHub:
  
  • GitHub Advanced Security 
  • Snyk Code
• Ideal para sugestões rápidas de IDE (correções rápidas):
  
  • Snyk Code 
  • Aikido Security
• Ideal para regras e deteção personalizáveis:
  
  • Semgrep 
  • Aikido Security
• Ideal para uso local/traga o seu próprio LLM:
  
  • CodeThreat 
  • Fortify SCA
• Ideal para governança empresarial e pilhas legadas:
  
  • Fortify SCA 
  • Veracode
• Melhor abordagem de digitalização «AI-first»:
  
  • Aikido Security 
  • Qwiet AI
• Melhor correção automática validada no painel:
  
  • Qwiet AI · 
  • Aikido Security

O que é SAST?

Testes de segurança de aplicações estáticas SAST) é uma metodologia para analisar o código-fonte, bytecode ou binário de uma aplicação para identificar vulnerabilidades e falhas de segurança no início do ciclo de vida de desenvolvimento de software (SDLC). SAST vulnerabilidades no código-fonte, o que significa que muitas vezes é a primeira defesa contra código inseguro.

SAST . DAST

Enquanto SAST o código de dentro para fora, DAST Testes Dinâmicos de Segurança de Aplicações (ou Testes de Segurança em Tempo de Execução) testa de fora para dentro.

Pense nisso desta forma:

• SAST examinam o seu código-fonte antes da execução de uma aplicação, detectando problemas como funções inseguras, credenciais codificadas ou falhas lógicas durante o desenvolvimento.
  
  
• DAST , por outro lado, executam testes de segurança enquanto a aplicação está em funcionamento — sondando-a como um invasor faria para encontrar vulnerabilidades exploráveis no mundo real, como injeção de SQL, XSS ou contornamento de autenticação.
  

Ambos são essenciais, mas têm finalidades diferentes no SDLC. Para saber mais, leia SAST DAST precisa de saber.

As vantagens das Testes de segurança de aplicações estáticas

SAST são uma das formas mais eficazes de encontrar e corrigir vulnerabilidades antes mesmo de o seu código ser executado. Aqui estão as suas principais vantagens:

• Detecção precoce no SDLC: SAST durante a codificação ou a compilação, permitindo que os programadores corrijam vulnerabilidades antes que elas cheguem à produção. Essa abordagem de “deslocamento para a esquerda” reduz a dificuldade, o custo e o tempo gerais da correção.
  
  
• Cobertura abrangente do código: como SAST toda a base de código, incluindo dependências e ficheiros de configuração, ele pode identificar falhas que os testes dinâmicos podem deixar passar.
  
  
• Feedback amigável para desenvolvedores: as melhores SAST modernas integram-se a IDEs, repositórios Git e sistemas CI/CD para fornecer feedback em linha, sugestões de código e recomendações de correção automática sem retardar o desenvolvimento.
  
  
• Apoia a conformidade e a preparação para auditorias: SAST as organizações a cumprir os requisitos de estruturas como SOC 2, ISO 27001, GDPR e OWASP ASVS , comprovando que práticas de codificação seguras estão em vigor.
  
  
• Melhoria contínua por meio da automação: SAST com tecnologia de IA podem aprender automaticamente com vulnerabilidades anteriores, reduzindo falsos positivos e ajudando as equipas a fortalecer continuamente o seu código ao longo do tempo.
  
  

Em suma, SAST que os programadores criem software seguro desde a sua concepção, e não como uma reflexão tardia.

Que vulnerabilidades o SAST no seu código?

Existem muitas vulnerabilidades diferentes que SAST encontrar, e isso depende das práticas de codificação utilizadas, da pilha de tecnologias e das estruturas. Abaixo estão algumas das vulnerabilidades mais comuns que uma SAST normalmente descobre.

SQL Injection

Detecta sanitização inadequada de entradas de usuário que poderiam levar ao comprometimento do banco de dados.

Exemplo de código Python vulnerável a injeção SQL:

# Function to authenticate user
def authenticate_user(username, password):    
   query = f"SELECT * FROM users WHERE username = '{user}' AND password = '{password}'"
   print(f"Executing query: {query}")  # For debugging purposes    
   cursor.execute(query)    
   return cursor.fetchone()

‍

O código acima é vulnerável porque a variável de consulta usa interpolação de string (f-string) e insere diretamente a entrada do utilizador através de '{username}', o que permite que qualquer agente malicioso injete código SQL da sua entrada no banco de dados. 

cross-site scripting

Identifica instâncias onde entradas de usuário são validadas ou codificadas incorretamente, permitindo a injeção de scripts maliciosos.

Exemplo de código javascript do lado do cliente vulnerável a XSS:

<script>
   const params = new URLSearchParams(window.location.search);
   const name = params.get('name');
   if (name) {
          // Directly inserting user input into HTML without sanitization
          document.getElementById('greeting').innerHTML = `Hello, ${name}!`;
   }
</script>

‍

O código acima é vulnerável porque usa .innerHTML para inserir diretamente a entrada do utilizador no HTML sem sanitização.

Estouros de buffer

Destaca áreas onde o manuseio inadequado da alocação de memória poderia levar à corrupção de dados ou a falhas do sistema.

Exemplo de código C vulnerável a estouro de buffer:

1#include
2void vulnerableFunction() {
3    char buffer[10]; // A small buffer with space for 10 characters
4
5    printf("Enter some text: ");
6    gets(buffer); // Dangerous function: does not check input size
7
8    printf("You entered: %s\n", buffer);
9}
10
11int main() {
12    vulnerableFunction();
13    return 0;
14}

‍

O código acima é vulnerável porque utiliza a função gets()C, que é perigosa. A função gets() não sabe o tamanho do buffer no qual está a ler, o que pode levar à leitura de mais dados do que o buffer pode conter, resultando num estouro de buffer.

Práticas Criptográficas Inseguras

Encontra algoritmos de criptografia fracos, gerenciamento inadequado de chaves ou chaves hardcoded.

Exemplo de código de criptografia Python vulnerável usando a função hash MD5 obsoleta função hash MD5:

import hashlib  

def store_password(password):    
    # Weak hashing algorithm (MD5 is broken and unsuitable for passwords)    
    hashed_password = hashlib.md5(password.encode()).hexdigest()    
    print(f"Storing hashed password: {hashed_password}")    
    return hashed_password

‍

No geral, SAST fornecem informações valiosas, permitindo que os programadores corrijam problemas antes que se tornem críticos.

Como funciona Testes de segurança de aplicações estáticas SAST)

Você aprendeu o que SAST e que tipos de vulnerabilidades ele encontra. Agora, vamos ver como ele funciona nos bastidores.

SAST normalmente segue estas quatro etapas principais:

Passo 1: Análise e modelagem do código

A ferramenta analisa o código-fonte, o bytecode ou os binários da aplicação para criar uma representação estruturada (uma árvore de sintaxe abstrata ou um gráfico de fluxo de dados). Isso ajuda a compreender como o código é construído, como os dados se movem através dele e onde devem existir controlos de segurança.

Passo 2: Análise baseada em regras

Em seguida, a ferramenta aplica um conjunto de regras e padrões de segurança para identificar construções de código arriscadas.

Etapa 3: Correlação e priorização de vulnerabilidades‍

Nem todas as descobertas são críticas. SAST analisam o contexto:

• onde existe a vulnerabilidade, 
• como poderia ser explorado, e 
• se isso afeta dados confidenciais 

Para reduzir os falsos positivos e destacar o que realmente importa.

Etapa 4: Relatórios e feedback dos programadores

Finalmente, os resultados aparecem. Os programadores podem agir imediatamente, mantendo a segurança integrada no fluxo de trabalho diário, em vez de tratá-la como uma fase separada.

Hoje, todas essas etapas são levadas a um novo patamar com a IA.

Como a IA está a melhorar SAST

Neste momento, não dá para fugir do burburinho (e das besteiras) sobre IA. Pode ser difícil saber exatamente como a IA está a ser implementada nas ferramentas de segurança.

Atualmente, existem três tendências relacionadas à IA no que diz respeito às SAST :

1. ‍IA para melhorar a detecção de vulnerabilidades: Modelos de IA treinados em grandes conjuntos de dados de vulnerabilidades conhecidas melhoram a precisão na identificação de problemas de segurança, enquanto reduzem falsos positivos.‍
2. IA para criar priorização automatizada: A IA ajuda a classificar as vulnerabilidades com base na gravidade, explorabilidade e impacto potencial nos negócios, permitindo que os desenvolvedores se concentrem nos problemas críticos primeiro.‍
3. IA para fornecer remediação automatizada: a IA fornece correções ou sugestões de código sensíveis ao contexto, acelerando o processo de remediação e ajudando os programadores a aprender práticas de codificação seguras.

A seguir, vamos comparar alguns dos líderes em SAST com tecnologia de IA SAST explicar as diferentes formas como essas ferramentas estão a implementar a IA para melhorar a segurança. 

As 10 melhores SAST com tecnologia de IA

Aqui estão 10 líderes do setor que estão a usar IA de diferentes maneiras para aprimorar os recursos do SAST tradicional SAST em ordem alfabética)

TL;DR:

‍Aikido ocupa o primeiro lugar como SAST que vai além da verificação de código. Para pequenas e médias empresas, você pode obter tudo o que precisa para proteger seu patrimônio de TI em um único pacote. Para grandes empresas, Aikido SAST os melhores produtos de segurança da categoria, para que você possa escolher o módulo de que precisa e desbloquear a plataforma quando estiver pronto.

Ele usa IA para corrigir vulnerabilidades automaticamente e filtra o ruído (poucos falsos positivos), para que as equipas de desenvolvimento vejam apenas os problemas reais. Aikido a escolha sensata para CISOs, CTOs e desenvolvedores que desejam segurança de código rápida e inteligente.

1. Aikido SAST AI AutoFix

Capacidade central de IA | Correção automática (painel + IDE)

Aikido usa IA para criar correções de código para vulnerabilidades descobertas pelo seu SAST e pode até gerar solicitações de pull automatizadas para acelerar o processo de correção.

Ao contrário de outras ferramentas, Aikido envia o seu código para um modelo de IA de terceiros, nunca o armazena ou utiliza para treinar IA, funciona inteiramente em servidores locais e possui um método exclusivo para garantir que o seu código não vaze através de modelos de IA. 

Aikido aplica as suas próprias regras de segurança para filtrar falsos positivos e, em seguida, usa um LLM ajustado para o propósito apenas para verificar e refinar as sugestões. Toda a análise ocorre em uma sandbox segura, portanto, uma vez que a correção sugerida tenha sido validada, uma solicitação de pull pode ser criada automaticamente antes que o ambiente da sandbox seja destruído. 

O AutoFix Aikidotambém fornece pontuações de confiança, que são calculadas sem aprender com o seu código, para que os programadores possam tomar decisões informadas.

Principais recursos:

• Baixo índice de falsos redução de ruído: Aikido resultados altamente confiáveis, filtrando alertas não relacionados à segurança e avisos falsos, e usa um mecanismo de triagem baseado em IA para reduzir falsos positivos (redução de até ~95%).
  
  
• IDE e pull request / integração CI/CD:SAST Aikido SAST integram-se diretamente nos fluxos de trabalho dos programadores, com feedback embutido em IDEs e comentários PR, e gating em pipelines CI/CD.
  
  
• Sugestões de correção/remediação automática assistida por IA: Para muitas vulnerabilidades, Aikido AI AutoFix pode gerar correções ou patches automaticamente (ou sugeri-los) para acelerar a remediação. 

• Pontuação de gravidade sensível ao contexto e regras personalizadas: as questões são priorizadas com base no contexto (por exemplo, se um repositório é público ou lida com dados confidenciais), e os utilizadores podem definir regras personalizadas adaptadas à sua base de código.
  
  
• Rastreamento de contaminação em vários ficheiros e amplo suporte a linguagens: realiza análises entre ficheiros (rastreando entradas contaminadas entre módulos), suporta muitas das principais linguagens prontas a usar e não requer compilação.
  ‍
• E muito mais. 

Ideal para: CISOs que estão cientes das necessidades dos programadores, de grandes empresas, startups e scaleups.

Prós:

• Criado para programadores com foco na redução da carga cognitiva de segurança em todo o SDLC
• Utiliza IA para correções de código. 
• Gera pedidos de pull automatizados.
• Garante a privacidade do código, não enviando-o para modelos de IA de terceiros.
• Plataforma unificada que abrange várias camadas de segurança (SAST, SCA, IaC, secrets, tempo de execução, nuvem) para que não precise reunir várias ferramentas separadas
• Configuração fácil e integração nos fluxos de trabalho existentes dos programadores
• Preços transparentes e boa relação qualidade/preço, sem custos ocultos

Contras: 

Nenhum observado.

2. Checkmarx

Capacidade Central de IA | Auto Remediação (somente IDE)

Checkmarx SAST podem fornecer sugestões de codificação geradas por IA aos programadores dentro do seu IDE. A ferramenta conecta-se ao ChatGPT, transmite o código do programador para o modelo OpenAI e recupera as sugestões. Este método facilita o processo de consulta ao ChatGPT, mas não adiciona nenhum processo proprietário, o que limita as suas capacidades no momento.

AVISO: este caso de uso envia o seu código proprietário para a OpenAI e pode não atender aos padrões de conformidade.

Principais recursos:

• Suporte multilingue: Capaz de analisar uma ampla variedade de linguagens de programação, incluindo Java, JavaScript e Python, com cobertura analítica profunda.
  
  
• Altamente escalável: Concebido para gerir com eficiência projetos grandes e complexos, sem comprometer a velocidade ou a precisão.
  
  
• Integração CI/CD perfeita: integra-se facilmente em pipelines CI/CD, permitindo que as equipas detetem vulnerabilidades no início do ciclo de desenvolvimento.
  

Ideal para: Organizações dispostas a aceitar (ou gerir) o risco de enviar trechos de código proprietário para serviços externos de IA (como o ChatGPT) para obter sugestões de correção.

Prós:

• Fornece sugestões de codificação geradas por IA dentro de IDEs, conectando-se ao ChatGPT.
• Bom ecossistema de integrações (IDE, CI/CD, SCM) que facilita a adoção por parte dos programadores.
• A verificação IDE em tempo real e o ASCA (AI Secure Coding Assistant) fornecem feedback imediato (embora limitado) para detectar problemas antecipadamente.

Contras:

• Envia código proprietário para a OpenAI, o que pode não atender aos padrões de conformidade.
• A complexidade/curva de aprendizagem pode ser elevada para novos utilizadores ou equipas pequenas que não possuem grande AppSec .
• O custo/licenciamento pode ser uma barreira; muitas vezes, o preço é elevado, o que pode ser difícil de justificar para organizações menores.

3. CodeAnt

Capacidade Central de IA | Detecção Aprimorada (Painel)

CodeAnt é uma ferramenta de segurança e qualidade de código que utiliza inteiramente IA para a descoberta de vulnerabilidades de código e sugestões de correções. CodeAnt fornece documentação sobre como os seus modelos de IA funcionam, mas geralmente utiliza IA como o seu principal mecanismo de detecção, o que pode tornar a detecção mais lenta, especialmente em grandes empresas.

Principais recursos:

• SAST verificação de segurança baseada em IA: acionada em solicitações pull para detectar vulnerabilidades e bugs.
  ‍
• Análise da saúde e qualidade do código: abrange verificações de código suspeito, duplicação e complexidade, além de verificações de segurança.
  ‍
• Integração com a plataforma Git: funciona com GitHub, Bitbucket, GitLab e Azure DevOps. 
  

Ideal para: Equipas que priorizam a velocidade e a automatização na revisão de código e segurança, e desejam reduzir grande parte do esforço de revisão manual.

Prós:

• Altamente automatizado e centrado em IA, o que pode acelerar a deteção, as revisões de código e o trabalho de correção
• Conjunto de ferramentas unificado que inclui segurança, qualidade de código, secrets, SCA e IaC em uma única plataforma
• Integração nos fluxos de trabalho de desenvolvimento (PRs, CI gating, painéis) → menos troca de contexto

Contras:

• Integrações limitadas em comparação com outras ferramentas
• Falta de transparência sobre como os modelos de IA funcionam internamente
• O desempenho pode diminuir/ficar lento em repositórios muito grandes ou bases de código de escala empresarial.
• Dificuldade em ajustar ou personalizar regras além do que a IA oferece (menos controlo do que SAST clássico SAST alguns aspetos)
• A natureza da “caixa preta” pode reduzir a confiança dos programadores ou dificultar a depuração de falsos positivos.

4. CodeThreat

Capacidade Central de IA | Priorização Automatizada (Dashboard)

A CodeThreat oferece análise estática de código no local análise estática de código fornece estratégias de correção assistidas por IA. Uma diferença fundamental é que a CodeThreat permite integrar o seu próprio modelo de IA no local à ferramenta deles. Isso tem a vantagem de não enviar dados a terceiros, mas significa que, no momento, ela só pode oferecer modelos de IA treinados geneticamente e você precisa executar um LLM de IA no local, como o ChatGPT.

Principais recursos: 

• análise estática de código no local: executa varreduras localmente sem enviar o código para sistemas externos na nuvem.
  
  
• Correção assistida por IA: Correção assistida por IA: fornece propostas e sugestões de correção automatizadas com base em modelos internos.
  
  
• Suporte ao plugin VS Code: permite que os programadores iniciem verificações e visualizem sugestões de correção no seu IDE. 
  

Ideal para: Organizações com requisitos rigorosos de soberania/conformidade de dados que não podem permitir que o código saia das suas instalações

Prós: 

• Controlo de dados e privacidade: como pode executar modelos de IA internamente, evita enviar códigos confidenciais a terceiros.
  
• Flexibilidade/personalização: a capacidade de integrar o seu próprio modelo permite-lhe controlar o comportamento da inferência ou o ajuste
  
• Desempenho local (potencialmente): para modelos internos, a latência e a taxa de transferência podem ser otimizadas sem depender de chamadas de API.

Contras:

• Se o seu modelo local tiver menor capacidade ou não tiver treinamento de domínio, os falsos positivos/falsos negativos podem ser piores.
• Limitado a modelos de IA com formação genérica; 
• Requer a execução de um LLM de IA local, como o ChatGPT.

5. OpenText™ Testes de segurança de aplicações estáticas SAST)

Recurso principal de IA | Priorização aprimorada ( painel)

O OpenText™ Testes de segurança de aplicações estáticas Fortify)analisa o código-fonte em busca de vulnerabilidades e oferece aos utilizadores a opção de ajustar os limites quando um alerta é emitido. Por exemplo, a probabilidade de exploração. O assistente AI Auto Fortifyanalisa os limites anteriores atribuídos às vulnerabilidades e faz previsões inteligentes sobre quais devem ser os limites para outras vulnerabilidades.

Nota: Fortify Code Analyzer não utiliza IA para descobrir vulnerabilidades ou sugerir correções para elas, mas sim para prever as configurações administrativas utilizadas nos painéis de administração.

Principais recursos:

• Suporte a vários idiomas: suporta mais de 33 linguagens de programação e frameworks, analisando caminhos de código (ou bytecode) para detectar vulnerabilidades.
  ‍
• IDE, ferramenta de compilação e integrações CI/CD: permite que as verificações sejam executadas no início das solicitações de pull e compilações.
  ‍
• Implementação flexível: suporta opções locais, em nuvem privada, híbridas ou hospedadas
  

Ideal para: Equipas que já têmOpenText OpenText integradas nos seus sistemas. 

Prós: 

• Motor de análise estática robusto e maduro, com amplo suporte a linguagens e frameworks
  
• Opções de personalização abrangentes (políticas, limites, sinalizadores de contaminação, regras) para ajustar o controlo de ruído e a precisão
  
• Governança centralizada, rastreamento de auditorias, painéis, integração com DevSecOps de emissão de bilhetes e DevSecOps
• Forte reputação, presença no mercado empresarial, histórico comprovado
  

Contras:

• O componente de IA é limitado. Ele não gera nem sugere código de correção, apenas ajuda com as configurações de classificação/limite.
  
• O esforço de instalação, ajuste e configuração pode ser substancial (especialmente para bases de código grandes e diversificadas)
• A complexidade e o custo do licenciamento podem ser relativamente elevados. Além disso, os preços não são divulgados publicamente, sendo necessário entrar em contacto direto com a equipa de vendas para obter uma cotação.

6. GitHub Advanced Security | CodeQL

Capacidade Central de IA | Auto Remediação (IDE + Dashboard)

CodeQL GitHub CodeQL é um scanner de código estático que usa IA para criar correções automáticas inteligentes na forma de sugestões de código. Os programadores podem aceitar ou rejeitar as alterações por meio de pull requests no GitHub CodeSpaces ou a partir de suas máquinas. Ele faz parte do GitHub Advanced Security.

Principais recursos:

• Copilot Autofix / sugestões baseadas em IA: para alertas suportados, a IA gera alterações de código (com explicações) que podem abranger vários ficheiros e alterações de dependências.
  ‍
• Suporte para vários idiomas: tanto para sugestões de verificação como de correção automática
  ‍
• Comportamento configurável/desativável: pode desativar a correção automática ou personalizá-la através de políticas.
  

Ideal para: Equipas de desenvolvimento que já utilizam GitHub / GitHub Advanced Security e que desejam uma integração perfeita de segurança e correção no seu fluxo de trabalho. 

Prós:

• Não é necessário ter uma subscrição do GitHub Copilot para usar o GitHub Copilot Autofix.
• Alinha segurança e desenvolvimento numa única plataforma (GitHub), o que significa menos necessidade de SAST externas em muitos casos.
• Experiência de desenvolvimento tranquila: as sugestões aparecem na mesma visualização de PR, minimizando a mudança de contexto.

Contras:

• Tamanho do ficheiro de código: Se o código afetado estiver dentro de um ficheiro ou repositório muito grande, o contexto fornecido ao LLM pode ser truncado.
• Cobertura limitada: embora o Copilot Autofix suporte uma lista crescente de idiomas e CodeQL , ele não cobre todos os tipos de alertas ou idiomas possíveis.
• Em bases de código complexas, as sugestões podem não levar em consideração todas as interdependências, efeitos colaterais ou restrições arquitetónicas.

7. Qwiet AI | SAST

Capacidade central de IA | Correção automática (painel)‍

O Qwiet AI SAST é uma Testes de segurança de aplicações estáticas baseada em regras que utiliza IA para sugerir automaticamente recomendações de correção e correções de código para vulnerabilidades de código. A sua principal oferta são os seus agentes de IA de três fases que analisam o problema, sugerem uma correção e, em seguida, validam a correção.

Principais recursos:

• Digitalização rápida em grande escala: afirma digitalizar milhões de linhas em minutos, visando melhorias de desempenho em relação SAST antigas.
  ‍
• Sugestões de correção por IA: para muitas descobertas, o Qwiet oferece sugestões de código sensíveis ao contexto (e as valida) para reduzir o esforço de correção manual.
  ‍
• Cobertura de verificação unificada: inclui deteção de código, contentores, secrets e dependências (SCA) na mesma plataforma.
  

Ideal para: Equipas que priorizam remediação automatizada .

Prós:

• Emprega um processo de agente de IA em três etapas.
• Os utilizadores valorizam a documentação completa e o suporte responsivo da Qwiet AI, facilitando a integração perfeita em pipelines de CI/CD. 

Contras:

• É uma ferramenta relativamente nova/mais recente, portanto , a maturidade, o suporte do ecossistema e a estabilidade a longo prazo podem ser incertos .
• Os utilizadores consideram frustrantes as opções limitadas de personalização, uma vez que as políticas personalizadas só podem ser definidas através da CLI.

8. Snyk | DeepCode

Capacidade Central de IA | Auto Remediação (IDE)

Snyk é uma SAST que pode fornecer sugestões de código aos programadores a partir do IDE, graças ao DeepCode AI (agora Snyk Fix), Snyk . O DeepCode AI utiliza vários modelos de IA, mas as regras proprietárias Snyk limitam a transparência e a personalização (embora permita regras personalizadas). O nível comercial Snyk pode ser dispendioso para organizações que necessitam de cobertura em diferentes pipelines e equipas de programadores.

Principais recursos:

• Verificação em tempo real no IDE/fluxo de trabalho do programador: as vulnerabilidades são sinalizadas à medida que você programa, integradas em IDEs, PRs e CI/CD.
  ‍
• Sugestões de correção: para muitas descobertas suportadas, Snyk gerar trechos de correção candidatos que os programadores podem aceitar, editar ou rejeitar.
  ‍
• Criação de regras/consultas personalizadas: os utilizadores podem criar regras/consultas personalizadas usando a lógica DeepCode (com preenchimento automático) para adaptar a verificação à sua base de código. 
  

Ideal para: Equipas de desenvolvimento que já utilizam Snyk a Snyk (SCA, IaC, etc.) e que desejam uma análise de código integrada.

Prós:

• Fornece sugestões de código aos programadores dentro de IDEs
• Utiliza vários modelos de IA treinados com dados selecionados pelos melhores especialistas em segurança.

Contras:

• Transparência e personalização limitadas no seu motor de IA/remediação
• Questões relacionadas com custos escaláveis/licenciamento: muitos utilizadores relatam que Snyk caro em grande escala (especialmente quando abrange várias equipas de programadores/pipelines).
• Snyk Fix atualmente não suporta correções entre ficheiros.
• Suporte limitado para as principais linguagens de programação, como Go, C#, C/C++, etc.‍
• Algumas avaliações mencionam preocupações com o desempenho da interface do utilizador ou das ferramentas, falhas ocasionais ou lentidão nas operações do motor principal.

9. Semgrep

Capacidade central de IA | Detecção aprimorada‍

O assistente de IA do SemGreps, apropriadamente chamado de assistente, usa o contexto do código em torno de uma vulnerabilidade potencial para fornecer resultados mais precisos e recomendações de correções de código. Ele também pode ser usado para criar regras para SemGrep aprimorar sua detecção com base nas instruções fornecidas por si.

Principais recursos:

• Aprendizagem contextual com «Memórias»: o assistente pode lembrar-se de decisões de triagem anteriores ou do contexto organizacional, para que descobertas futuras semelhantes sejam triadas de forma mais inteligente.
  ‍
• Marcação e priorização de componentes: o assistente pode marcar as descobertas por contexto (por exemplo, autenticação, pagamentos) para ajudar a priorizar áreas de maior risco.
  ‍
• Orientação para correção: para muitos resultados verdadeiros positivos, o Assistant oferece orientação passo a passo em linguagem humana + trechos de código para corrigir ou melhorar o código vulnerável.
  

Ideal para: Equipas que já fazem parte Semgrep e desejam aumentar a produtividade dos programadores e a eficiência da triagem

Prós:

• Utiliza IA para fornecer resultados precisos e recomendações de correções de código; 
• Pode criar regras com base em prompts.

Contras:

• Complexidade das «memórias»: gerir o que o assistente «lembra» (lógica de triagem, fontes confiáveis) pode adicionar sobrecarga cognitiva e risco de desvio se configurado incorretamente.
• Por predefinição, Semgrep utiliza OpenAI e AWS Bedrock com as chaves API Semgrep. Podem surgir preocupações com a privacidade, conformidade ou custos (embora Semgrep opções e controlos de memória).

10. Veracode

Capacidade central de IA | Correção automática
Veracode usa IA para sugerir alterações com base nas vulnerabilidades do código quando os programadores estão a usar a extensão Veracode ou a ferramenta CLI Veracode . O principal diferencial do Veracode é que o seu modelo personalizado não é treinado com códigos reais, mas com vulnerabilidades conhecidas do seu banco de dados. O lado positivo disso é uma maior confiança nas correções sugeridas; o lado negativo é que ele é mais limitado nos cenários em que pode sugerir correções de código.

Principais recursos:

• Modo «correção em lote»: capacidade de aplicar as correções mais bem classificadas em várias descobertas ou ficheiros num diretório numa única operação
  ‍
• Integração no ecossistema Veracode : o Fix faz parte da pilha de verificação, análise e relatórios IDE Veracode.
  ‍
• Integração CI/CD: integra-se perfeitamente com pipelines CI/CD, facilitando testes contínuos e fornecendo feedback imediato
  

Ideal para: Empresasque utilizam o Veracode e desejam correções confiáveis e verificadas com assistência de IA, sem expor o código a modelos de terceiros.

Prós: 

• A integração com a digitalização e os relatórios Veracodesignifica que as correções estarão alinhadas com os fluxos de trabalho e digitalizações existentes.
• A natureza restrita do modelo reduz as hipóteses de sugestões descabidas ou inseguras fora dos padrões conhecidos.

Contras: 

• Limitado nos cenários em que pode sugerir correções de código devido ao seu treinamento em vulnerabilidades conhecidas.
• Risco de confiança excessiva: os programadores podem confiar demais nas sugestões sem uma análise cuidadosa, especialmente em partes sutis ou complexas do código.

Como escolher uma SAST

A IA é relativamente nova no mercado de segurança, e os líderes do setor estão continuamente a explorar aplicações inovadoras. A IA deve ser vista como uma ferramenta para melhorar os sistemas de segurança, e não como a única fonte de verdade. É importante notar que a IA não pode transformar ferramentas abaixo da média em ferramentas eficazes. Para maximizar o seu potencial, a IA deve ser integrada com ferramentas que já tenham uma base robusta e um histórico comprovado.

DAST SAST DAST : o seu pacote inicial para testes de segurança de aplicações

A segurança das aplicações nunca foi tão complexa e crítica. A IA tornou a geração de código mais fácil, mas essa mesma aceleração exige um novo nível de vigilância.

Não basta usar SAST ou DAST tradicionais. É preciso combater a IA com IA. E deve continuar a luta na nuvem e em tempo de execução. 

É aí que Aikido se destaca. 

Além DAST SAST DAST , Aikido uma infinidade de ferramentas baseadas em IA, desde gerenciamento de vulnerabilidades visibilidade contínua da conformidade, permitindo que você proteja seu código, nuvem e tempo de execução. 

Para continuar a sua aprendizagem, também poderá gostar de:

• Os melhores scanners de vulnerabilidades de código – Compare ferramentas de análise estática mais abrangentes, além da IA.
• Principais DevSecOps – Descubra como SAST num DevSecOps moderno.
• As 7 melhores ferramentas ASPM – Gerencie e priorize as descobertas do seu SAST outros scanners.