SAST-tools zoals Snyk, Semgrep en GitHub Advanced Security vangen patroon-gebaseerde security-issues. AI vangt context-gebaseerde issues die patroon-tools missen. De combinatie geeft betere coverage dan elk afzonderlijk.
Wat AI extra vangt
Authorization-bugs (eindgebruiker kan iets wat hij niet zou mogen), business-logic-flaws, race conditions in async code, subtle injection-vectoren. SAST mist deze omdat ze geen patroon-match hebben maar context-redenering vragen.
False-positive reductie op SAST
SAST levert vaak veel false positives. AI-laag erover beoordeelt of een SAST-finding in deze context echt een issue is. Reduceert review-werk voor security-team substantieel.
Threat modeling per change
Bij grote architecturele PR's: AI genereert STRIDE-threat-model op basis van de wijziging. Security-architect reviewt en verfijnt. Threat modeling wordt hapsing-friendly in plaats van eens per jaar workshop.
Compliance: AI Act en SBOM
AI Act-eisen voor security-testing van high-risk systemen. SBOM (Software Bill of Materials) plus AI-vulnerability-scan voor third-party-dependencies. Wij richten dat in als deel van CI/CD-pipeline.
Hoe wij dit voor u realiseren
Wij richten AI-ondersteunde security-scanning in die kwetsbaarheden in uw code vroeg signaleert, met uitleg zodat ontwikkelaars ze begrijpen en oplossen. Zo vangt u risico's af voordat ze in productie komen, zonder uw team te verzuipen in meldingen.
Aan de slag
We leveren een werkend voorbeeld op uw eigen situatie doorgaans binnen enkele weken en breiden uit op wat werkt. We werken met een vast dagtarief of een projectprijs. In een vrijblijvend gesprek bepalen we de eerste stap.
Verwant: Interim AI consultant, AI code review.
