Uso de LLMs para priorizar vulnerabilidades enfrenta desafios de falsos positivos
LLMs para priorizar vulnerabilidades enfrentam altos falsos positivos e falta de contexto. Entenda os desafios e como mitigar riscos no AppSec.
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4 notícia(s) relacionada(s).
Reunimos nesta página as publicações do Hack Alerta relacionadas a appsec.
Ataque à cadeia de suprimentos compromete ação GitHub da Xygeni
Ataque à cadeia de suprimentos compromete ação GitHub da Xygeni via tag poisoning, com C2 ativo por uma semana. Incidente destaca riscos em pipelines de CI/CD e necessidade de monitoramento de dependências.
ZAST.AI capta US$6 milhões em rodada Pre‑A para escalar análise de segurança de código com IA
A ZAST.AI levantou US$6 milhões em Pre‑A liderada pela Hillhouse Capital para escalar uma solução de IA que reduz falsos positivos em análise de código. Comunicado não detalha clientes ou métricas técnicas.
Adoção de agentes de IA por coders traz riscos de segurança em 2026
Dark Reading alerta que a crescente adoção de agentes de IA para gerar código torna crítico priorizar a segurança do pipeline em 2026. O alerta pede governança do uso de agentes, validação de artefatos e integração das práticas de análise de segurança ao código gerado automaticamente. O texto disponível destaca a mudança de paradigma, mas não fornece métricas ou exemplos públicos no trecho divulgado.