എന്താണ് AI ട്രയേജ്?

AI ട്രയേജ് എന്താണ്? സുരക്ഷാ കണ്ടെത്തലുകളിൽ AI-അധിഷ്ഠിത വിശകലനത്തിന്റെ പ്രയോഗമാണിത്, അതുവഴി അലേർട്ടുകളുടെ ഒരു ഫ്ലാറ്റ് ലിസ്റ്റിന് പകരം, ഓരോ കണ്ടെത്തലും യഥാർത്ഥ പോസിറ്റീവ് (ഒരു യഥാർത്ഥ പ്രശ്നം) ആണോ അതോ തെറ്റായ പോസിറ്റീവ് (യഥാർത്ഥത്തിൽ ചൂഷണം ചെയ്യാൻ കഴിയാത്തതോ, അല്ലെങ്കിൽ മോശം ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതോ അല്ല) ആണോ എന്ന് ഒരു ടീമിന് ഒരു വിധി ലഭിക്കും. ഇത് മറ്റൊരു സ്കാനർ അല്ല. സ്കാനർ ഔട്ട്പുട്ടിന് മുകളിൽ ഇരിക്കുന്നതും ഏതൊക്കെ കണ്ടെത്തലുകളാണ് യഥാർത്ഥത്തിൽ ഒരു ഡെവലപ്പറുടെ ശ്രദ്ധ അർഹിക്കുന്നതെന്ന് തീരുമാനിക്കുന്നതും ഇത് പാളിയാണ്.

AI ട്രയേജ് എന്താണെന്ന് മനസ്സിലാക്കുന്നതും (പ്രായോഗികമായി AI ട്രയേജ് എന്നതിന്റെ അർത്ഥം എങ്ങനെയിരിക്കും എന്നതും) പ്രധാനമാണ്, കാരണം പരമ്പരാഗത ബദലായ, എല്ലാ സ്കാനറുകളിൽ നിന്നും ഓരോ കണ്ടെത്തലും മനുഷ്യൻ സ്വമേധയാ വായിക്കുന്നത് സ്കെയിൽ ചെയ്യുന്നില്ല. സുരക്ഷാ ടീമുകൾ പ്രവർത്തിക്കുന്നു SAST, SCA, രഹസ്യങ്ങൾ കണ്ടെത്തൽ, IaC, കൂടാതെ DAST സമാന്തരമായി ഏതൊരു ടീമിനും ഓരോന്നായി അവലോകനം ചെയ്യാൻ കഴിയുന്നതിനേക്കാൾ വളരെയധികം കണ്ടെത്തലുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു, കൂടാതെ ആ കണ്ടെത്തലുകളിൽ വലിയൊരു പങ്കും നടപടി ആവശ്യമില്ലാത്ത തെറ്റായ പോസിറ്റീവുകളാണ്. AI ട്രയേജ് എന്താണെന്നും വ്യത്യസ്ത കണ്ടെത്തൽ തരങ്ങളിൽ ഇത് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്നും കുറയ്ക്കുന്നതിന് ഇത് എന്തുകൊണ്ട് പ്രധാനമാണെന്നും ഈ ഗ്ലോസറി വിശദീകരിക്കുന്നു. ജാഗ്രത ക്ഷീണം.

AI ട്രയേജ് അർത്ഥം: ദ്രുത നിർവചനം #

AI ട്രയേജ് എന്നതിന്റെ ഔപചാരികമായ അർത്ഥം: പ്രശ്നം യഥാർത്ഥമാണോ എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള ഒരു വിധി പുറപ്പെടുവിക്കുന്ന ഒരു സുരക്ഷാ കണ്ടെത്തലിൽ പ്രയോഗിക്കുന്ന AI-അധിഷ്ഠിത വിലയിരുത്തൽ. ട്രൂ പോസിറ്റീവ് അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റായ പോസിറ്റീവ്.

മെഡിക്കൽ, സംഭവ-പ്രതികരണ സന്ദർഭങ്ങളിൽ (സമയത്തേക്കാൾ കൂടുതൽ ജോലിയുള്ളപ്പോൾ ആദ്യം ശ്രദ്ധ നേടുന്നത് എന്താണെന്ന് തീരുമാനിക്കുന്നത്) നിന്ന് "ട്രയേജ്" എന്ന പഴയ ആശയത്തെ സുരക്ഷാ മുന്നറിയിപ്പ് ഓവർലോഡിന്റെ പ്രത്യേക പ്രശ്നത്തിലേക്ക് ഈ പദം വ്യാപിപ്പിക്കുന്നു. ഒരു പരമ്പരാഗത സ്കാനർ "" റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നിടത്ത്ഈ പാറ്റേൺ അറിയപ്പെടുന്ന ഒരു അപകടസാധ്യതയുള്ള പാറ്റേണുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നു," ചുറ്റുമുള്ള സന്ദർഭം, കോഡ്, കോൺഫിഗറേഷൻ, അഭ്യർത്ഥന/പ്രതികരണ തെളിവുകൾ എന്നിവയെക്കുറിച്ച് AI ട്രയേജ് ന്യായവാദം ചെയ്യുകയും ഒരു മനുഷ്യ അവലോകകൻ നേരിട്ട് എത്തിച്ചേരേണ്ട ഒരു നിഗമനത്തിലെത്തുകയും ചെയ്യുന്നു.

പ്രായോഗികമായി AI ട്രയേജ് എന്നതിന്റെ അർത്ഥം ഇതാണ്: ഒരു കണ്ടെത്തൽ ഒരു പരന്നതും വ്യത്യസ്തമല്ലാത്തതുമായ അലേർട്ടായി മാറുന്നത് നിർത്തുകയും, ഒരു ഡെവലപ്പറുടെ ക്യൂവിൽ എത്തുന്നതിനുമുമ്പ് അത് സ്ഥിരീകരിച്ചതോ നിരസിച്ചതോ ആയ ഇനമായി മാറുകയും ചെയ്യുന്നു.

അത് യഥാർത്ഥത്തിൽ എന്താണ് ഉത്പാദിപ്പിക്കുന്നത് #

ഓരോ ട്രയാജ്ഡ് കണ്ടെത്തലിനും ഒരു വിധി ലഭിക്കുന്നു.: പ്രശ്നം ഒരു യഥാർത്ഥ ദുർബലതയാണെന്ന് AIക്ക് ഉറപ്പുണ്ടോ (ഒരു യഥാർത്ഥ പോസിറ്റീവ്), അത് അങ്ങനെയല്ലെന്ന് ആത്മവിശ്വാസമുണ്ടോ (ഒരു തെറ്റായ പോസിറ്റീവ്, ഉദാഹരണത്തിന് ഡാറ്റ സാനിറ്റൈസ് ചെയ്തിരിക്കുന്നതിനാലോ കോഡ് പാത്ത് എത്തിച്ചേരാനാകാത്തതിനാലോ), അല്ലെങ്കിൽ ആത്മവിശ്വാസത്തോടെയുള്ള ഒരു നിഗമനത്തിലെത്താൻ കഴിയുന്നില്ല (അവലോകനം ആവശ്യമാണ്). “അവലോകനം ആവശ്യമാണ്” എന്ന വിധി ഒരു പരാജയമല്ല, ബോധപൂർവമായ ഫലമാണ്: തെളിവുകൾ അവ്യക്തമാകുമ്പോൾ ഊഹിക്കുന്നതിനുപകരം “എനിക്ക് ഉറപ്പില്ല” എന്ന് പറയുന്നതിനാണ് AI ട്രയേജ് നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നത്.

എല്ലാ കണ്ടെത്തൽ തരത്തിനും AI ട്രയേജ് ഒരുപോലെയല്ലാത്തത് എന്തുകൊണ്ട്? #

AI ട്രയേജിനെക്കുറിച്ച് മനസ്സിലാക്കേണ്ട ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട കാര്യങ്ങളിലൊന്ന്, എല്ലാത്തരം സുരക്ഷാ കണ്ടെത്തലുകളിലും ഇത് ഒരേപോലെ ബാധകമല്ല എന്നതാണ്, കാരണം ട്രയേജ് ചെയ്യുന്നതിനെ ആശ്രയിച്ച് തെറ്റായ പോസിറ്റീവുകൾ വ്യത്യസ്തമായി കാണപ്പെടും.

• കോഡിനും കോൺഫിഗറേഷൻ കണ്ടെത്തലുകൾക്കും (SAST, IaC, രഹസ്യങ്ങൾ). ഫ്ലാഗ് ചെയ്‌ത പാറ്റേൺ യഥാർത്ഥത്തിൽ ചൂഷണം ചെയ്യാവുന്നതാണോ എന്ന് തീരുമാനിക്കുന്നതിന് AI ട്രയേജ് ചുറ്റുമുള്ള കോഡ് സന്ദർഭത്തെക്കുറിച്ച് നേരിട്ട് ന്യായവാദം ചെയ്യുന്നു, കൂടാതെ വിധിന്യായത്തിനൊപ്പം പ്ലെയിൻ ടെക്‌സ്റ്റിൽ ആ ന്യായവാദം വിശദീകരിക്കുന്നു.

• ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് ആശ്രിതത്വ കണ്ടെത്തലുകൾക്കായി (SCA). വിധി ചോദ്യം ഇവിടെ വ്യത്യസ്തമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു: ഒരു ആശ്രിതത്വത്തിൽ അറിയപ്പെടുന്ന ഒരു CVE ബാധകമാണ് അല്ലെങ്കിൽ ബാധകമല്ല, അതിനാൽ ഒരു പരമ്പരാഗത AI ട്രയേജ് വിധിയിലൂടെയല്ല, റീച്ചബിലിറ്റി വിശകലനത്തിലൂടെയാണ് തെറ്റായ പോസിറ്റീവ് കണ്ടെത്തൽ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നത്.

• ഡൈനാമിക് ടെസ്റ്റിംഗ് കണ്ടെത്തലുകൾക്കായി (DAST). ഡൈനാമിക് സ്കാനിംഗിന് സവിശേഷമായ തെറ്റായ-പോസിറ്റീവ് പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന്, സോഴ്‌സ് കോഡിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, റൺടൈം തെളിവുകൾ, യഥാർത്ഥ അഭ്യർത്ഥന, പ്രതികരണം എന്നിവയിൽ നിന്ന് AI ട്രയേജ് യുക്തിസഹമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു: ഒരു വെബ് ആപ്ലിക്കേഷൻ ഫയർവാൾ ഒരു ആക്രമണത്തെ നിശബ്ദമായി തടയുകയും സ്കാനർ ആ ബ്ലോക്ക് പേജിനെ ഒരു യഥാർത്ഥ ദുർബലതയായി തെറ്റിദ്ധരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, അല്ലെങ്കിൽ ചൂഷണം ചെയ്യാവുന്നതിനേക്കാൾ യഥാർത്ഥത്തിൽ നിർവീര്യമാക്കിയ ഒരു പ്രതികരണത്തിൽ പ്രതിഫലിക്കുന്ന പേലോഡ്.

• മാൽവെയർ സ്കാൻ കണ്ടെത്തലുകൾക്കായി. ഇത് വീണ്ടും വ്യത്യസ്തമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു: ഒരു വ്യക്തിഗത കണ്ടെത്തലിൽ ഒരു വിധി പുറപ്പെടുവിക്കുന്നതിനുപകരം, ഒരു മാൽവെയർ സ്കാനർ നിർമ്മിക്കുന്ന തെളിവുകളുടെ വിശ്വാസ്യതയെ AI ട്രയേജ് വിലയിരുത്തുകയും അത് മൊത്തത്തിലുള്ള പ്രോജക്റ്റ്-ലെവൽ റിസ്ക് സ്കോറിലേക്ക് ഫീഡ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു, അതിനാൽ ഒരുപിടി ഉയർന്ന ആത്മവിശ്വാസ സിഗ്നലുകൾ ഒരേ എണ്ണം ദുർബലവും അവ്യക്തവുമായവയിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി സ്കോർ ചെയ്യുന്നു.

മുൻഗണനാക്രമീകരണ വർക്ക്ഫ്ലോയിൽ ഇത് എവിടെയാണ് യോജിക്കുന്നത് #

AI ട്രയേജ് എന്നത് ഒരു സമയം ഒരു കണ്ടെത്തൽ മാത്രം വായിച്ചു മനസ്സിലാക്കാനുള്ളതല്ല; ഒരു ടീം ഇതിനകം സുരക്ഷാ ഔട്ട്‌പുട്ട് അവലോകനം ചെയ്യുന്ന അതേ സ്ഥലങ്ങളിലേക്ക് പോകുന്നതിനാണ് ഇത് രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത്.

• വ്യക്തിപരമായി, ഒരു പ്രത്യേക കണ്ടെത്തലിനായി. ഒരു ഡെവലപ്പർക്കോ സുരക്ഷാ എഞ്ചിനീയർക്കോ ഒരൊറ്റ ലക്കം തുറന്ന് അതിന്റെ വിധിന്യായവും അതിന് പിന്നിലെ യുക്തിയും കാണാൻ കഴിയും, ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട ഓട്ടോമേറ്റഡ് കോളിനെ വിശ്വസിക്കണോ വേണ്ടയോ എന്ന് തീരുമാനിക്കുമ്പോൾ ഇത് ഉപയോഗപ്രദമാകും.

• മൊത്തത്തിൽ, ഒരേസമയം നിരവധി കണ്ടെത്തലുകളിലുടനീളം. ഒരു സമയം ഒരു പ്രശ്നം മാത്രം തരംതിരിക്കുന്നതിനുപകരം, ഒരു കൂട്ടം തുറന്ന കണ്ടെത്തലുകൾ ഒരുമിച്ച് തരംതിരിക്കുന്നതിലൂടെ അയയ്ക്കാൻ കഴിയും, മിക്ക ടീമുകളും ഇനങ്ങൾ ഓരോന്നായി അവലോകനം ചെയ്യുന്നതിനുപകരം ഒരു ബാക്ക്‌ലോഗ് മായ്‌ക്കുന്നതിനുള്ള യഥാർത്ഥ മാർഗമാണിത്.

• ഒരു ഓട്ടോമേറ്റഡിന്റെ ഭാഗമായി pipeline. സ്കാൻ പൂർത്തിയാകുന്ന നിമിഷം ട്രയേജ് യാന്ത്രികമായി പ്രവർത്തിക്കും, അതിനാൽ ആരെങ്കിലും ഫലങ്ങൾ നോക്കുമ്പോഴേക്കും, ട്രയേജ് പ്രവർത്തിപ്പിക്കാൻ ഓർമ്മിക്കേണ്ട ഒരു പ്രത്യേക മാനുവൽ ഘട്ടമായിരിക്കുന്നതിനുപകരം, അവരുടെ ശ്രദ്ധ അർഹിക്കുന്നതിൽ നിന്ന് ശബ്ദം ഇതിനകം വേർപെടുത്തിയിരിക്കും.

• വിശാലമായ ഒരു മുൻഗണനാ ഫണലിനുള്ളിലെ ഒരു ഘട്ടം എന്ന നിലയിൽ. സ്വന്തമായി നിലനിൽക്കുന്നതിനുപകരം, AI ട്രയേജിന്റെ വിധിന്യായത്തിന് ഒരു വലിയ മുൻഗണനാ പ്രക്രിയയ്ക്കുള്ളിൽ ഒരു ഫിൽട്ടറിംഗ് ഘട്ടമായി പ്രവർത്തിക്കാൻ കഴിയും, അതിനാൽ സ്ഥിരീകരിച്ച തെറ്റായ പോസിറ്റീവുകൾ നേരത്തെ തന്നെ ഫിൽട്ടർ ചെയ്യപ്പെടുന്നു, കൂടുതൽ റാങ്കിംഗിനായി യഥാർത്ഥ കണ്ടെത്തലുകൾ മാത്രം അവശേഷിപ്പിക്കുന്നു.

AI ട്രയേജ് എന്തുകൊണ്ട് പ്രധാനമാണ് #

AI ട്രയേജ് അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്ന പ്രധാന പ്രശ്നം കണ്ടെത്തലിന്റെ അഭാവമല്ല; അത് വ്യത്യസ്തമല്ലാത്ത അലേർട്ടുകളുടെ അമിത വിതരണമാണ്. ആധുനിക ആപ്പ്സെക് പ്രോഗ്രാമുകൾ സമാന്തരമായി ഒന്നിലധികം സ്കാനറുകൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നു, ഓരോന്നും അതിന്റേതായ യുക്തി, സ്വന്തം ആത്മവിശ്വാസ നില, യഥാർത്ഥമെന്താണെന്ന് പങ്കിടുന്ന ബോധം എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് കണ്ടെത്തലുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു. ഒരു ട്രയേജ് ലെയർ ഇല്ലാതെ, ആ കണ്ടെത്തലുകളിൽ ഓരോന്നും തുല്യമായ വ്യക്തമായ ഭാരമുള്ള ഒരു മനുഷ്യനിലേക്ക് എത്തിച്ചേരുന്നു, അത് നിർണായകവും സജീവമായി ചൂഷണം ചെയ്യപ്പെടുന്നതുമായ ഒരു പോരായ്മയായാലും അല്ലെങ്കിൽ ആരും പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്ന കോഡിലെ പാറ്റേൺ പൊരുത്തത്തിൽ നിന്നുള്ള തെറ്റായ പോസിറ്റീവായാലും.

ആ വ്യത്യാസമില്ലാത്ത വോളിയം ആണ് അലേർട്ട് ക്ഷീണം ഉണ്ടാക്കുന്നത്, വോളിയം ഒരു പരിധി കടന്നാൽ ആളുകൾ ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം വായിക്കുന്നത് നിർത്താനുള്ള നല്ല രേഖാമൂലമുള്ള പ്രവണത. അലേർട്ട് ക്ഷീണം ഒരു കാര്യക്ഷമത പ്രശ്‌നം മാത്രമല്ല: ഇത് ഒരു സുരക്ഷാ പ്രശ്‌നമാണ്, കാരണം യഥാർത്ഥത്തിൽ പ്രാധാന്യമുള്ളതായി കണ്ടെത്തുന്ന ഒന്ന് അങ്ങനെ ചെയ്യാത്ത ആയിരങ്ങളുടെ കൂട്ടത്തിൽ നിന്ന് അപ്രത്യക്ഷമാകാനുള്ള സാധ്യത സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കനുസരിച്ച് കൂടുതലാണ്.

ഓരോ കണ്ടെത്തലിനും ഒരു മനുഷ്യ അവലോകകൻ ചെയ്യേണ്ടിവരുന്ന ആദ്യ യുക്തിസഹമായ യുക്തി ചെയ്തുകൊണ്ടും, തെളിവുകൾ പിന്തുണയ്ക്കാത്തപ്പോൾ ഒരു ബൈനറി കോൾ നിർബന്ധിക്കുന്നതിനുപകരം സ്വന്തം അനിശ്ചിതത്വത്തെക്കുറിച്ച് വ്യക്തമായി പറഞ്ഞുകൊണ്ടും AI ട്രയേജ് ആ വിടവ് നേരിട്ട് ലക്ഷ്യമിടുന്നു.

നിങ്ങളുടെ സുരക്ഷിതമാക്കൽ Pipeline സൈജെനിയുടെ AI ട്രയേജിനൊപ്പം #

സൈജെനിയുടെ AI ട്രയേജ്, ഒരു ബോൾട്ട്-ഓൺ റിപ്പോർട്ടായിട്ടല്ല, മറിച്ച് പ്ലാറ്റ്‌ഫോമിന്റെ മുൻഗണനാ വർക്ക്ഫ്ലോയിലേക്ക് നേരിട്ട് നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നു. കോർ ട്രൂ-പോസിറ്റീവ്/ഫാൾസ്-പോസിറ്റീവ് വിധിന്യായത്തിനപ്പുറം, സൈജെനി രണ്ട് അധിക ഔട്ട്‌പുട്ടുകൾ ഉപയോഗിച്ച് AI ട്രയേജ് വിപുലീകരിക്കുന്നു: പരിഹാര അടിയന്തരാവസ്ഥ (സ്ഥിരീകരിക്കപ്പെട്ട ഒരു പ്രശ്നത്തിന് എത്ര പെട്ടെന്ന് ശ്രദ്ധ ആവശ്യമാണ്, ഉടനടി മുതൽ കാലതാമസം വരെ) കൂടാതെ പരിഹാര സങ്കീർണ്ണത (ഒരു നിസ്സാരമായ ഒറ്റവരി മാറ്റം മുതൽ കഠിനമായ, ക്രോസ്-കട്ടിംഗ് പുനർനിർമ്മാണം വരെ പരിഹരിക്കാൻ എത്രമാത്രം പരിശ്രമം വേണ്ടിവരുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു). ഇവ ഒരുമിച്ച്, ടീമുകൾക്ക് യഥാർത്ഥ കണ്ടെത്തലുകളുടെ ഒരു വൃത്തിയുള്ള പട്ടിക മാത്രമല്ല, ഒരു റെഡിമെയ്ഡ് മുൻഗണനാ ക്രമവും നൽകുന്നു.

ഈ പൂർണ്ണമായ വിലയിരുത്തൽ, വിധി, അടിയന്തിരാവസ്ഥ, സങ്കീർണ്ണത എന്നിവയ്ക്കായി നിർമ്മിക്കപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു SAST, IaC, രഹസ്യങ്ങൾ, SCA, കൂടാതെ DAST കണ്ടെത്തലുകളും, ഓരോ കണ്ടെത്തൽ തരത്തിനും അനുയോജ്യമായ നിർദ്ദിഷ്ട ട്രയേജ് ലോജിക്ക് ഉപയോഗിച്ച്: റീച്ചബിലിറ്റി-ഇൻഫോർമഡ് തെറ്റായ-പോസിറ്റീവ് കണ്ടെത്തൽ SCA, DAST-നുള്ള അഭ്യർത്ഥന/പ്രതികരണ തെളിവ് വിശകലനം, കൂടാതെ കോഡ്-സന്ദർഭ ന്യായവാദം എന്നിവ SAST, IaC, രഹസ്യങ്ങൾ.

ഓരോ ട്രയേജ് ചെയ്ത കണ്ടെത്തലും അതിന്റെ വിധി, അടിയന്തിരാവസ്ഥ, സങ്കീർണ്ണത എന്നിവയാൽ അടയാളപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നു, അതിനാൽ ടീമുകൾക്ക് പ്രാധാന്യമുള്ള കണ്ടെത്തലുകളെ കൃത്യമായി ചുറ്റിപ്പറ്റിയുള്ള കാഴ്ചകൾ ഫിൽട്ടർ ചെയ്യാനും നിർമ്മിക്കാനും കഴിയും, കൂടാതെ ഒരു ബ്ലാക്ക്-ബോക്സ് സ്കോറിന് പിന്നിൽ മറഞ്ഞിരിക്കുന്നതിനുപകരം ഓരോ വിധിയോടൊപ്പം AI യുടെ ന്യായവാദം കാണിക്കുന്നു. CLI യുടെ ആവശ്യാനുസരണം, ഒരു മുഴുവൻ ബാക്ക്‌ലോഗിലുടനീളം ബൾക്കായി, അല്ലെങ്കിൽ ഒരു സ്കാൻ പൂർത്തിയാകുന്ന നിമിഷം സ്വയമേവ കണ്ടെത്തലിന് ട്രയേജ് പ്രവർത്തിപ്പിക്കാൻ കഴിയും, കൂടാതെ അതിന്റെ ഔട്ട്‌പുട്ടുകൾ നേരിട്ട് Xygeni-യിലേക്ക് ഫീഡ് ചെയ്യുന്നു. SAST DAST മുൻഗണനാ ഫണലുകൾ, അതിനാൽ ഒരു ഡെവലപ്പർ കാണുന്നതിന് മുമ്പ് സ്ഥിരീകരിച്ച തെറ്റായ പോസിറ്റീവുകൾ ഫിൽട്ടർ ചെയ്യപ്പെടും.

മാൽവെയർ സ്കാനിംഗിന് പ്രത്യേകമായി, AI ട്രയേജ് വ്യത്യസ്തമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു: ഒരു സ്കാൻ സൃഷ്ടിക്കുന്ന തെളിവുകളുടെ വിശ്വാസ്യതയെ ഇത് വിലയിരുത്തുകയും അത് പ്രോജക്റ്റിന്റെ മൊത്തത്തിലുള്ള മാലിഷ്യനെസ് സ്കോറിലേക്ക് കൂട്ടിച്ചേർക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, അതിനാൽ ഒരുപിടി ശക്തമായ സിഗ്നലുകൾ കൂടുതൽ ദുർബലമായവയ്‌ക്കെതിരെ ഉചിതമായി കണക്കാക്കുന്നു.

പതിവുചോദ്യങ്ങൾ #