Количество уязвимостей в коде отечественных компаний за год выросло на 70% и превысило 3,1 млн, сообщают AppSec Solutions по итогам анализа 4,2 тыс. кодовых баз в ИТ, финтехе и реальном секторе. Одним из главных драйверов роста эксперты называют распространение ИИ-инструментов и вайбкодинга: кода стало больше, а проверять его быстрее не стали.
Языки нельзя сравнивать напрямую по уровню «опасности» – выборки и специфика разные. У Python самая высокая плотность серьёзных находок (2,11 на тысячу строк), но выборка сравнительно небольшая. Java лидирует по абсолютному числу серьёзных проблем – около 2,4 тыс. В PHP уязвимостей немного, но 8 из 10 найденных относятся к серьёзным.
Картина в РФ совпадает с мировым трендом. Примерно 44% задач по генерации кода с помощью ИИ приводили к появлению известных уязвимостей, а безопасность генерируемого кода почти не улучшилась по сравнению с предыдущим исследованием. В отдельных командах ИИ ускорял разработку в 4 раза, но число проблем безопасности росло до 10 раз.
Сегодня проблема смещается от написания кода к его проверке. Чем активнее команда использует ИИ для разработки, тем важнее инвестировать в автоматизацию проверки безопасности, иначе разрыв между «написано» и «проверено» будет только увеличиваться.
Подписывайтесь на нас, чтобы всегда оставаться в курсе актуальной повестки кибербеза
