Semgrep
-20% ложных срабатываний (20% находок помечается как безопасные, согласие пользователей 92%, исследователей...
Бизнес-задача
Разработчики теряют время на ложные срабатывания в отчётах по безопасности
Что внедрили
AI-функции анализа кода: маркировка находок как безопасных, фильтрация ложных срабатываний, теггинг компонентов
Измеримый эффект
-20% ложных срабатываний (20% находок помечается как безопасные, согласие пользователей 92%, исследователей безопасности 96%); +16% точности определения ложных срабатываний против прежней версии на GPT-4o; +17% качества теггинга компонентов
Как измеряли
Сравнение с прежней версией продукта на GPT-4o, согласие пользователей и исследователей с разметкой
Сроки: Не указан
Цифры взяты из публикации компании (кейс) и не проверялись независимо. Оценивайте достоверность по описанию методики выше. Первоисточник
Хотите так же?
Как проектировать такие внедрения - от первого автономного цикла до команд ИИ-агентов - разбираем в бесплатном флагманском курсе.
Курс Graph Engineering