Годами категория инструментов тестирования безопасности приложений определялась простым вопросом: может ли он находить уязвимости? Чем лучше сканер, тем лучше инструмент. Такая модель имела смысл (по большей частью), когда люди писали каждую строчку кода, а команды безопасности могли разумно проверять то, что выпускали разработчики.
Эта модель теперь устарела.
ИИ-ассистенты для написания кода кардинально изменили то, кто — или что — создает программное обеспечение. Они изменили скорость выпуска кода, то, как уязвимости проникают в кодовую базу, и объем работы, который команда безопасности реально способна проверить. Они также обнажили истину, которая существовала всегда, но которую было легко игнорировать: узким местом в снижении операционных рисков никогда не был поиск уязвимостей. Всегда было их исправление, управление путями их проникновения в первую очередь, а также доказательство вашему совету директоров, регуляторам и клиентам, что ваше программное обеспечение действительно заслуживает доверия.
Лучший инструмент тестирования безопасности приложений в 2026 году и в дальнейшем — это тот, который создан для решения этой более сложной задачи. Компания Veracode только что была отмечена изданием SD Times в категории «Безопасность, доверие и управление» в рейтинге SD Times 100 за 2026 год именно за это.
Цифры делают проблему неоспоримой
Масштаб того, что разработка с поддержкой ИИ привнесла в ландшафт угроз, не является теоретическим. Исследование Veracode, основанное на данных из более чем 150 больших языковых моделей, показало, что 45% кода, сгенерированного ИИ, содержит известные уязвимости безопасности при отсутствии рекомендаций по безопасности. Лишь 55% задач по генерации кода с помощью ИИ приводят к созданию безопасного кода — цифра, которая существенно не изменилась за два года, несмотря на смену поколений моделей и громкие заявления вендоров.
Между тем, технический долг по безопасности, который тихо накапливает разработка, ускоренная с помощью ИИ, стремительно растет. Отчет Veracode о состоянии безопасности ПО за 2026 год (State of Software Security Report), основанный на данных по 1,6 миллиона приложений, показал, что 82% организаций в настоящее время имеют долг по безопасности — уязвимости, которые остаются неисправленными более года, — и 60% из этих организаций имеют долг, классифицированный как критический. Уязвимости высокого риска — те, которые находятся на пересечении высокой степени серьезности и высокой вероятности эксплуатации — выросли на 36% за один отчетный цикл.
Контекст угроз делает эту срочность очевидной. Впервые в истории отчета Verizon DBIR за 2026 год эксплуатация уязвимостей в ПО обошла компрометацию учетных данных в качестве вектора первоначального доступа №1 для кибератак — теперь на нее приходится 31% подтвержденных инцидентов по сравнению с 20% годом ранее. Кража учетных данных, долговременный лидер, упала до 13%. Злоумышленники не стали более изощренными. Защитники просто закрывают уязвимости недостаточно быстро, а код, сгенерированный ИИ, увеличивает этот разрыв.
Сканер, который находит больше уязвимостей быстрее, не решает эту проблему. Он увеличивает объем бэклога.
Точный поиск по-прежнему остается фактором дифференциации для инструментов тестирования безопасности приложений
Прежде чем говорить о том, чего сканирование делать не может, стоит четко определить, чего на самом деле требует хорошее сканирование, поскольку большинство инструментов ошибаются в обоих направлениях.
Ложные срабатывания — это не просто незначительное неудобство. Когда инструмент тестирования безопасности приложений забрасывает разработчиков шумом — отмечая уязвимости, которые не являются реальными или не могут быть проэксплуатированы в данном контексте, — он приучает команды игнорировать оповещения. Инструменты безопасности теряют доверие. Бэклоги триажа растут. Разработчики, работающие непосредственно с кодом и являющиеся первой линией обороны, начинают полностью обходить эти инструменты. Такое падение доверия является проблемой доверия, а не только эффективности.
Ложноотрицательные результаты намного хуже. Сканирование, которое пропускает реальные уязвимости, не просто оставляет пробел — оно создает ложное чувство завершенности. Код отправляется в продакшн с уверенностью, что он прошел проверку. Совету директоров и регуляторам заявляют, что ПО безопасно. Аттестация строится на результатах, которые никогда не были полными. Когда происходит эксплуатация, вопрос заключается не только в том, почему существовала уязвимость, но и в том, почему инструмент утверждал, что ее там нет. Вам необходим инструмент, результаты работы которого заслуживают доверия.
Точность обнаружения, следовательно, является подлинным фактором дифференциации. Платформа Veracode построена на основе данных сканирования триллионов строк кода именно потому, что точность накапливается со временем: больше данных дают более откалиброванные результаты, меньше шума и больше уверенности в том, что обнаруживает инструмент. Обнаружение не является базовым требованием, когда большинство инструментов делают это плохо. Это фундамент, от которого зависит все остальное.
Но точное обнаружение — это предварительное условие, а не конечная цель. Организации, утопающие сегодня в долгах по безопасности, оказались там не только потому, что их сканеры что-то пропустили. Они оказались там потому, что разрыв между поиском уязвимостей и их исправлением — управлением ими, доказательством их устранения — стало невозможно преодолеть с той скоростью, которую требует современная разработка.
ИИ драматически ускоряет эту скорость. ИИ-ассистент для написания кода, который помогает разработчику выпускать код в десять раз быстрее, переносит ту же частоту ошибок уязвимостей на вдесятеро больший объем кода. Математика неумолима. В отчете Veracode State of Software Security Report за 2026 год это сформулировано предельно ясно: темпы создания дефектов опережают возможности их устранения.
Точное обнаружение заслуживает право на доверие. То, что вы делаете с этим доверием — устранение уязвимостей, управление способами их проникновения, доказательство уровня безопасности стейкхолдерам — это то, что отличает программу обнаружения от программы обеспечения доверия. То, в чем действительно нуждается эта категория, — это нечто более сложное в создании и менее подвержное превращению в банальность: доверие к программному обеспечению в масштабе.
Как на самом деле выглядит доверие к ПО
Доверие к программному обеспечению — это не философия. Это набор конкретных операционных возможностей, которые одно лишь сканирование обеспечить не может.
Происхождение (provenance) означает понимание того, откуда взялся код — создан ли он человеком или машиной, и при каких условиях, — чтобы организации могли применять правильный уровень контроля к правильному уровню риска. Код, сгенерированный ИИ, содержит иные паттерны уязвимостей, чем написанный человеком: небезопасные настройки по умолчанию, унаследованные из обучающих данных, тонкие логические ошибки, которые выглядят правдоподобно, но таковыми не являются, и режимы сбоев, для выявления которых традиционные SAST/DAST не были настроены. Вы не можете управлять тем, что не можете отследить.
Непрерывная верификация заменяет точечные сканирования постоянной автоматизированной уверенностью в том, что в продакшене работает именно то, что было одобрено. В среде разработки, ускоренной с помощью ИИ, код меняется слишком быстро, чтобы периодическое сканирование имело какой-то смысл. Верификация должна осуществляться с той же скоростью, что и разработка.
Автономное исправление замыкает цикл, который открывает сканирование. Найти уязвимость и передать ее разработчику в виде тикета — это не безопасность, это надежда. Автономное исправление означает устранение уязвимостей с той же скоростью, с которой они появляются, не создавая бэклога, который разработчики обходят стороной, а команды безопасности никогда не могут полностью расчистить. Отчет Verizon DBIR за 2026 год показал, что только 26% критических известных эксплуатируемых уязвимостей были полностью устранены в 2025 году по сравнению с 38% годом ранее, а среднее время исправления выросло до 43 дней. Это не проблема обнаружения. Это проблема исправления.
Управление (Governance) — это уровень принудительного исполнения: проверяемые политики в отношении разработки с использованием ИИ, использования моделей, внедрения зависимостей и шлюзов развертывания. Не рекомендации. Принудительные средства контроля, которые интегрируются в конвейер и не полагаются на усмотрение разработчика.
Аттестация — это то, чего сегодня требуют советы директоров, регуляторы и страховые компании, и чего большинство программ безопасности приложений в настоящее время не могут предоставить. Не заявления о состоянии безопасности. Проверяемые и подтверждаемые свидетельства. Возможность продемонстрировать, а не просто заявить, что ПО заслуживает доверия.
Эти возможности в совокупности образуют уровень интеллекта и доверия, внедренный на протяжении всего жизненного цикла разработки программного обеспечения. Это принципиально отличается от инструмента сканирования — и именно по этому критерию теперь оценивается вся категория.
Почему признание SD Times 100 имеет значение
Включение Veracode в список SD Times 100 за 2026 год в категории «Безопасность, доверие и управление» — это не просто знак отличия. Это сигнал о том, куда движется вся категория.
SD Times отметила то, о чем индустрия долго не решалась сказать прямо: обеспечение безопасности ПО, которое все больше пишет себя само, требует совершенно другого инструмента и иного подхода к мышлению. Это признание отражает почти 20 лет работы над данной проблемой — не реагирования на нее постфактум, а создания платформы, которой на самом деле требует разработка с ускорением на базе ИИ.
Организации, которые пройдут следующие несколько лет без кризиса технического долга по безопасности, — это не те, у кого больше всего сканеров. Это те, которые сделали доверие к программному обеспечению операционной способностью, а не просто пожеланием.
Вопрос, который стоит задать
Если ваш текущий инструмент тестирования безопасности приложений может подсказать, где находятся уязвимости (желательно без ложноотрицательных и ложноположительных результатов), но не может устранить их с той же скоростью, с которой они появляются, не может обеспечить происхождение (провенанс) сгенерированного ИИ кода, не может предоставить аттестацию регулятору или аудитору, то у вас есть программа обнаружения. И это не то же самое, что программа обеспечения доверия.
Лучший инструмент тестирования безопасности приложений в 2026 году — это тот, который сокращает этот разрыв.
Углубить знания
→ Поворотный момент ИИ, который переопределит доверие к ПО — полный аргумент Veracode в пользу того, почему доверие к программному обеспечению в машинном масштабе является целью безопасности, к которой стоит стремиться.
→ Скачайте отчет о состоянии безопасности ПО за 2026 год (State of Software Security Report) — данные по 1,6 миллиона приложений об увеличивающемся разрыве между тем, как быстро организации создают ПО и как быстро они могут обезопасить его.
→ Скачайте «Траектория столкновения: преодоление технического долга и регуляторных требований» (Collision Course: Navigating Security Debt and Regulatory Guidelines) — как технический долг и усиливающееся давление со стороны регуляторов сближаются, и что могут сделать организации до того, как они столкнутся.
