На прошлой неделе первый поток APPSEC-01 завершил свое обучение и передал эстафету новому потоку. На заключительном вебинаре мы рассмотрели сценарии использования ИИ для задач AppSec-инженера.

Пока мы обменивались идеями, Google опубликовал экспериментальную модель Sec-Gemini, которая предназначена для автоматизации SecOps-процессов. В бенчмарке CTI-RCM (Cybersecurity Threat Intelligence-Root Cause Mapping) эта модель опередила конкурентов. Фреймворк CTI-RCM позволяет оценить способности LLM в задачах определения контекста угроз, поиска связи между угрозой и уязвимостями, которые к ней привели.

Для AppSec-инженера интересна интеграция Sec-Gemini с источником данных об уязвимостях OSV. Теперь можно следить за зависимостями в своем ПО еще тщательнее.

Кажется, что уже участники второго потока будут изучать не только сценарии автоматизации рутинных AppSec-задач, но и способов интеграции AI-AppSec-инженера в свою работу. 🤖