O 123% więcej zgłoszonych CVE dziennie w 2026 niż przed rokiem.

Porównania

AI i bezpieczeństwo

Gdzie AI pomaga, a gdzie potrzebne są deterministyczne dowody.

Zaktualizowano

An inferred answer or a recorded one Asked what went into a build, an AI tool infers an answer from code and files; the answer can vary between runs and cannot show what it missed. A deterministic record from the build lists what the job fetched, gives the same record for the same build, and states its own completeness. Used together, AI works on the accurate record, for example to triage findings or write fix pull requests. What went into this build? AI-generated answer Inferred from code and files Can vary between runs Cannot show what it missed A guess, not evidence Deterministic record Recorded by CRACI during the build What the job fetched Same build, same record States its completeness Use both AI triages findings and writes fix pull requests on top of the accurate record

Każde porównanie pokazuje, w czym drugi produkt jest dobry, czym różni się CRACI i kiedy warto używać obu. Wszystkie kategorie: wszystkie porównania.

Dwie warstwy, dwa zadania

Większość zespołów bezpieczeństwa już wprowadza AI: do przeglądu kodu, triażu znalezisk i pisania poprawek. To dobre zastosowanie. Pytanie brzmi, na czym AI pracuje. Program bezpieczeństwa potrzebuje dwóch warstw:

  • Warstwy AI, która czyta, wyjaśnia i działa: przegląd kodu, triaż i pull requesty z poprawkami.
  • Warstwy zapisu, która mówi, co faktycznie się wydarzyło: jakie zależności pobrał każdy build, rejestrowane za każdym razem w ten sam sposób, ze wskazaniem, gdzie zapis jest niekompletny.

AI działa najlepiej na bazie zapisu. Dalsza część tej strony i poniższe przewodniki opisują mocne strony każdej warstwy.

Trzy testy dla danych bezpieczeństwa

Dane bezpieczeństwa, które opuszczają zespół inżynierski w audycie, kwestionariuszu klienta lub raporcie CRA, muszą przejść trzy testy.

  • Powtarzalność. To samo pytanie zadane dwa razy daje tę samą odpowiedź. Wynik modelu może się różnić między uruchomieniami; zapis buildu się nie zmienia.
  • Możliwość audytu. Trzeba pokazać, skąd to wiadomo. Zapis wskazuje build, z którego pochodzi; wywnioskowana odpowiedź nie może w ten sam sposób pokazać swojej drogi.
  • Kompletność. Nie można zgłosić tego, czego się nigdy nie widziało. Ani narzędzie AI, ani skaner nie wymienią zależności, która nigdy się przed nimi nie pojawiła.

Determinizm jest konieczny, ale niewystarczający. Generatory SBOM są deterministyczne, a mimo to dają różne wyniki, więc lukę zamyka obserwacja: rejestrowanie tego, co build pobrał, i informowanie, kiedy zapis jest niekompletny. CRACI oznacza każde zadanie i cache jako Complete, Complete with connections, Incomplete, Unavailable lub Not recorded. AI a bezpieczeństwo deterministyczne: przykład krok po kroku

W czym AI sprawdza się dobrze

  • Przegląd kodu: czytanie kodu, które zajęty recenzent pomija, w formie komentarzy i sugestii w pull requestach.
  • Triaż: wyjaśnianie biuletynu prostym językiem i wskazywanie, czym zająć się najpierw.
  • Poprawki: pisanie zmiany, dostosowywanie kodu do aktualizacji z niezgodnymi zmianami i otwieranie pull requestu. To, czy te poprawki pomagają, zależy od tego, co AI ma naprawić. Usuwanie podatności z pomocą AI
  • Praca z zarejestrowanym SBOM: podsumowanie, które komponenty niosą ryzyko, i przygotowanie projektu towarzyszącej dokumentacji do przeglądu przez człowieka.

Gdzie potrzebny jest zapis

  • „Czy to nas dotyczy?” Gdy pojawia się nowy biuletyn, odpowiedź musi obejmować każdy build, który pobrał dany pakiet, a nie tylko te, które akurat przejrzał model lub skan.
  • Zależności dodane przez AI. Asystenci kodowania AI dodają zależności, a czasem podają nazwy pakietów, które nie istnieją. Zapis buildu pokazuje, co faktycznie zostało pobrane.
  • Audyty i pytania klientów. Audytor lub klient chce dowodów, które może sprawdzić, a nie opisu.
  • SBOM-y w ramach CRA. SBOM wygenerowany przez AI to domysł na temat Państwa buildu; Cyber Resilience Act i minimalne elementy CISA z 2026 roku oczekują zapisu. Dlaczego SBOM wygenerowany przez AI nie jest dowodem

Zasada jest prosta: niech zapis powstaje w buildzie, a AI go czyta. Jak narzędzia bezpieczeństwa AI i CRACI się uzupełniają

CRACI w porównaniu z każdym narzędziem

AI i bezpieczeństwo: odpowiedzi

Czy narzędzie AI może napisać mój SBOM?

Może szybko napisać coś, co tak wygląda. Model pracuje jednak na kodzie i plikach, które mu pokazano, a nie na tym, co pobrał build, a halucynacje to udokumentowany sposób awarii. Regulatorzy i klienci proszą o zapis tego, co zawiera produkt. Niech SBOM powstaje w buildzie, a model go czyta.

Czy narzędzia bezpieczeństwa AI zastępują SCA lub dowody z buildu?

Nie. Przeglądy kodu przez AI, triaż i pull requesty z poprawkami to przydatne uzupełnienia programu bezpieczeństwa, ale działają najlepiej na danych kompletnych i powtarzalnych. Te dwie warstwy wykonują różne zadania i większość zespołów potrzebuje obu.

Czy skaner deterministyczny wystarczy?

Determinizm jest konieczny, ale niewystarczający. Generatory SBOM są deterministyczne, a mimo to dają różne wyniki, ponieważ każdy sam decyduje, co uznać za komponent. Skaner deterministyczny może za każdym razem odtwarzać tę samą niekompletną odpowiedź. Lukę zamyka rejestrowanie tego, co build faktycznie pobrał, i informowanie, kiedy zapis jest niekompletny.

Gdzie plasuje się CRACI?

W warstwie zapisu. CRACI zastępuje runner GitHub Actions, a proxy rozpoznające pakiety rejestruje, co każde zadanie pobiera podczas działania. Wynikiem jest SBOM tego, co pobrało zadanie, stan kompletności dla każdego zadania i cache oraz ślad sieciowy. API zwraca SBOM-y, ślady sieciowe i dane o pochodzeniu. Narzędzia AI mogą pracować na tym zapisie.

Inne kategorie

CRACI w Państwa własnym pipeline

Prosimy umówić demo, a wspólnie przejdziemy przez Państwa buildy, SBOM-y i dowody zgodności.

Umów demo