Сейчас мы наблюдаем, как классический DevSecOps всё больше интегрируется с MLSecOps, а большие языковые модели становятся неотъемлемой частью сервисов. Чтобы эффективно справляться с ростом уязвимостей и ускорением разработки, нужно научиться работать с ИИ и доверять его решениям — так можно масштабировать процессы и повышать безопасность.

Появление уязвимостей в ИИ-моделях не означает полный отказ компаний от их применения. Скорее, это стимулирует более тщательную проверку. Сейчас организации внедряют комплексные решения класса AI Security, включая, например, инструменты для тестирования и мониторинга устойчивости языковых моделей к атакам и оценке рисков контента, который они генерируют. Кроме того, с учётом проблем, связанных с GPT-5, вероятно появление отмены автообновлений новых версий и задержки Time-to-Market до момента, когда будет понятно, что версия безопасна для массового внедрения.

В ML-модели содержится вся интеллектуальная собственность. Часто хакеры похищают их и используют в собственных целях, например, встраивают в свое приложение и зарабатывают на чужой разработке. Распространенные проблемы — кража интеллектуальной собственности, клонирование или модификация приложений без участия их владельцев.

Немало этих приложений хранят чувствительную информацию в открытом виде. Это распространенная проблема, которая открывает большие возможности для злоумышленников. Еще одна часто встречающаяся уязвимость — недостаток в реализации детектов на скомпрометированную среду, который может быть использован для целевых атак на пользователей,

Это универсальный инструмент статического анализа кода, который поддерживает множество языков программирования. Его гибкость проявляется в возможности настройки собственных правил поиска уязвимостей и интеграции как с IDE, так и с CI/CD-конвейерами. AppSec.Wave подходит для проектов любого масштаба: от небольших, где важна скорость и простота, до крупных, требующих сложных и индивидуальных сценариев анализа,