Las 10 mejores SAST basadas en IA en 2026

La IA ha cambiado la forma en que escribimos código. Ahora los desarrolladores lanzan sus productos más rápido, experimentan más y confían en la IA para gestionar partes de su flujo de trabajo que antes les llevaban horas.

Sin embargo, a medida que aumenta la velocidad, también lo hace el riesgo.

Cuanto más código, más posibilidades hay de que se cuelen vulnerabilidades. Y si las pruebas se siguen realizando al final del proceso, ya es demasiado tarde. Ahí es donde entra en juego la tecnología basada en IA SAST .

Ayudan a los equipos a detectar y solucionar problemas de forma temprana, manteniendo el mismo ritmo que la IA aporta al desarrollo. 

En este artículo, analizamos las 10 SAST líderes en IA SAST . Exploramos las características principales de cada herramienta y las formas únicas en que implementan la IA para mejorar la detección, priorización y corrección de vulnerabilidades. 

SAST mejores SAST basadas en IA de un vistazo

• Mejor en general / bajo nivel de ruido y corrección automática:
  
  • Aikido Security
  • GitHub Advanced Security
• Lo mejor para una privacidad de datos estricta (sin llamadas externas a IA):
  
  • Aikido Security
  • CodeThreat
• Lo mejor para flujos de trabajo nativos de GitHub:
  
  • GitHub Advanced Security 
  • Snyk
• Lo mejor para sugerencias rápidas de IDE (soluciones rápidas):
  
  • Snyk 
  • Aikido Security
• Lo mejor para reglas y detección personalizables:
  
  • Semgrep 
  • Aikido Security
• Lo mejor para uso local/traiga su propio LLM:
  
  • CodeThreat 
  • Fortify SCA
• Lo mejor para la gobernanza empresarial y las pilas heredadas:
  
  • Fortify SCA 
  • Veracode
• El mejor enfoque de escaneo «AI-first»:
  
  • Aikido Security 
  • Qwiet AI
• La mejor corrección automática validada en el panel de control:
  
  • Qwiet IA · 
  • Aikido Security

¿Qué es SAST?

Pruebas de seguridad de aplicaciones estáticas SAST) son una metodología para analizar el código fuente, el código byte o el código binario de una aplicación con el fin de identificar vulnerabilidades y fallos de seguridad en una fase temprana del ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC). SAST vulnerabilidades en el código fuente, lo que significa que suelen ser la primera línea de defensa contra el código inseguro.

SAST a DAST

Mientras que SAST el código desde dentro hacia fuera, DAST Pruebas de seguridad de aplicaciones dinámicas) lo hace desde fuera hacia dentro.

Piénsalo de esta manera:

• SAST Las herramientas examinan el código fuente antes de que se ejecute una aplicación, detectando problemas como funciones inseguras, credenciales codificadas o fallos lógicos durante el desarrollo.
  
  
• DAST , por otro lado, ejecutan pruebas de seguridad mientras la aplicación está activa, sondeándola como lo haría un atacante para encontrar debilidades explotables en el mundo real, como inyección SQL, XSS o elusión de autenticación.
  

Ambos son esenciales, pero tienen diferentes propósitos en el SDLC. Para obtener más información, lea SAST DAST necesita saber.

Las ventajas de Pruebas de seguridad de aplicaciones estáticas

SAST son una de las formas más eficaces de detectar y corregir vulnerabilidades antes de que se ejecute el código. Estas son sus principales ventajas:

• Detección temprana en el SDLC: SAST durante la codificación o la compilación, lo que permite a los desarrolladores corregir las vulnerabilidades antes de que lleguen a la fase de producción. Este enfoque de «desplazamiento hacia la izquierda» reduce la dificultad, el coste y el tiempo totales de la corrección.
  
  
• Cobertura completa del código: dado que SAST todo el código base, incluidas las dependencias y los archivos de configuración, puede identificar fallos que las pruebas dinámicas podrían pasar por alto.
  
  
• Comentarios útiles para los desarrolladores: Las mejores SAST modernas se integran con entornos de desarrollo integrado (IDE), repositorios Git y sistemas de integración continua/despliegue continuo (CI/CD) para proporcionar comentarios en línea, sugerencias de código y recomendaciones de correcciones automáticas sin ralentizar el desarrollo.
  
  
• Facilita el cumplimiento normativo y la preparación para auditorías: SAST las organizacionesSAST cumplir los requisitos de marcos normativos como SOC 2, ISO 27001, GDPR y OWASP ASVS , al demostrar que se aplican prácticas de codificación seguras.
  
  
• Mejora continua a través de la automatización: SAST basadas en IA pueden aprender automáticamente de vulnerabilidades pasadas, lo que reduce los falsos positivos y ayuda a los equipos a fortalecer continuamente su código con el tiempo.
  
  

En resumen, SAST los desarrolladores crear software seguro desde el diseño, y no como una idea de último momento.

¿Qué vulnerabilidades SAST en tu código?

Hay muchas vulnerabilidades diferentes que SAST encontrar y depende de las prácticas de codificación utilizadas, la pila tecnológica y los marcos de trabajo. A continuación se muestran algunas de las vulnerabilidades más comunes que una SAST suele descubrir.

SQL Injection

Detecta la sanitización incorrecta de las entradas de usuario que podría llevar a la vulneración de la base de datos.

Ejemplo de código Python vulnerable a inyección SQL:

# Function to authenticate user
def authenticate_user(username, password):    
   query = f"SELECT * FROM users WHERE username = '{user}' AND password = '{password}'"
   print(f"Executing query: {query}")  # For debugging purposes    
   cursor.execute(query)    
   return cursor.fetchone()

‍

El código anterior es vulnerable porque la variable de consulta utiliza interpolación de cadenas (f-string) e inserta directamente la entrada del usuario a través de «{username}», lo que permite a cualquier actor malintencionado inyectar código SQL desde su entrada a la base de datos. 

cross-site scripting

Identifica instancias donde las entradas de usuario no se validan o codifican correctamente, permitiendo la inyección de scripts maliciosos.

Ejemplo de código JavaScript del lado del cliente vulnerable a XSS:

<script>
   const params = new URLSearchParams(window.location.search);
   const name = params.get('name');
   if (name) {
          // Directly inserting user input into HTML without sanitization
          document.getElementById('greeting').innerHTML = `Hello, ${name}!`;
   }
</script>

‍

El código anterior es vulnerable porque utiliza .innerHTML para insertar directamente la entrada del usuario en HTML sin sanitización.

Desbordamientos de búfer

Destaca las áreas donde una gestión inadecuada de la asignación de memoria podría provocar la corrupción de datos o fallos del sistema.

Ejemplo de código C vulnerable al desbordamiento del búfer:

1#include
2void vulnerableFunction() {
3    char buffer[10]; // A small buffer with space for 10 characters
4
5    printf("Enter some text: ");
6    gets(buffer); // Dangerous function: does not check input size
7
8    printf("You entered: %s\n", buffer);
9}
10
11int main() {
12    vulnerableFunction();
13    return 0;
14}

‍

El código anterior es vulnerable porque utiliza la función gets()C, que es peligrosa. La función gets() no conoce el tamaño del búfer en el que está leyendo, lo que puede llevar a leer más datos de los que el búfer puede contener, lo que da lugar a un desbordamiento del búfer.

Prácticas Criptográficas Inseguras

Detecta algoritmos de cifrado débiles, gestión de claves inadecuada o claves codificadas.

Ejemplo de código criptográfico vulnerable en Python que utiliza la función hash:

import hashlib  

def store_password(password):    
    # Weak hashing algorithm (MD5 is broken and unsuitable for passwords)    
    hashed_password = hashlib.md5(password.encode()).hexdigest()    
    print(f"Storing hashed password: {hashed_password}")    
    return hashed_password

‍

En conjunto, SAST proporcionan información valiosa, lo que permite a los desarrolladores solucionar los problemas antes de que se conviertan en críticos.

Cómo funciona Pruebas de seguridad de aplicaciones estáticas SAST)

Ya sabes qué SAST y qué tipo de vulnerabilidades detecta, ahora veamos cómo funciona entre bastidores.

SAST suele seguir estos cuatro pasos básicos:

Paso 1: Análisis y modelado del código

La herramienta analiza el código fuente, el código byte o los binarios de la aplicación para crear una representación estructurada (un árbol sintáctico abstracto o un gráfico de flujo de datos). Esto le ayuda a comprender cómo está construido el código, cómo se mueven los datos a través de él y dónde deben existir los controles de seguridad.

Paso 2: Análisis basado en reglas

A continuación, la herramienta aplica un conjunto de reglas y patrones de seguridad para identificar construcciones de código riesgosas.

Paso 3: Correlación y priorización de vulnerabilidades‍

No todos los hallazgos son críticos. SAST analizan el contexto:

• donde existe la vulnerabilidad, 
• cómo podría explotarse, y 
• si afecta a datos sensibles 

Para reducir los falsos positivos y destacar lo que realmente importa.

Paso 4: Informes y comentarios de los desarrolladores

Finalmente, los resultados salen a la luz. Los desarrolladores pueden actuar sobre ellos de inmediato, manteniendo la seguridad integrada en el flujo de trabajo diario en lugar de tratarla como una fase separada.

Todos estos pasos se llevan hoy al siguiente nivel con la IA.

Cómo la IA está mejorando SAST

En este momento, es imposible escapar del revuelo (y las tonterías) que rodea a la IA. Puede resultar difícil saber exactamente cómo se está implementando la IA en las herramientas de seguridad.

En este momento hay tres tendencias en materia de IA en relación con SAST :

1. ‍IA para mejorar la detección de vulnerabilidades: Los modelos de IA entrenados con grandes conjuntos de datos de vulnerabilidades conocidas mejoran la precisión en la identificación de problemas de seguridad, al tiempo que reducen los falsos positivos.‍
2. IA para crear priorización automatizada: La IA ayuda a clasificar las vulnerabilidades según su gravedad, explotabilidad y posible impacto en el negocio, permitiendo a los desarrolladores centrarse primero en los problemas críticos.‍
3. IA para proporcionar remediación automatizada: la IA proporciona correcciones o sugerencias de código sensibles al contexto, lo que acelera el proceso de remediación y ayuda a los desarrolladores a aprender prácticas de codificación seguras.

A continuación, compararemos algunos de los líderes en SAST impulsado por IA SAST explicaremos las diferentes formas en que estas herramientas están implementando la IA para mejorar la seguridad. 

Las 10 mejores SAST basadas en IA

A continuación se enumeran diez líderes del sector que están utilizando la IA de diferentes maneras para mejorar las capacidades del SAST tradicional SAST por orden alfabético).

En resumen:

Aikido ocupa el primer puesto como SAST que va más allá del escaneo de código. Las pequeñas y medianas empresas pueden obtener todo lo que necesitan para proteger sus activos de TI en un solo paquete. Para las grandes empresas, Aikido ofrece SAST los mejores productos de seguridad de su clase, para que puedan elegir el módulo que necesitan y desbloquear la plataforma cuando estén listos.

Utiliza IA para corregir automáticamente las vulnerabilidades y filtra el ruido (pocos falsos positivos), de modo que los equipos de desarrollo solo ven los problemas reales. Aikido es la opción más sensata para los CISO, CTO y desarrolladores que desean una seguridad de código rápida e inteligente.

1. Aikido Security SAST corrección automática con IA

Capacidad central de IA | Corrección automática (panel de control + IDE)

Aikido Security utiliza IA para crear correcciones de código para las vulnerabilidades detectadas por su SAST e incluso puede generar solicitudes de extracción automatizadas para acelerar el proceso de corrección.

A diferencia de otras herramientas, Aikido no envía tu código a un modelo de IA de terceros, nunca lo almacena ni lo utiliza para entrenar la IA, se ejecuta íntegramente en servidores locales y cuenta con un método único para garantizar que tu código no se filtre a través de los modelos de IA. 

Aikido primero aplica sus propias reglas de seguridad para filtrar los falsos positivos y, a continuación, utiliza un LLM específico solo para verificar y perfeccionar las sugerencias. Todo el análisis se realiza en un entorno aislado seguro, por lo que, una vez que la corrección sugerida ha superado la validación, se puede crear automáticamente una solicitud de extracción antes de que se destruya el entorno aislado. 

AutoFix de Aikido también proporciona puntuaciones de confianza, que se calculan sin aprender de tu código, para que los desarrolladores puedan tomar decisiones informadas.

Características clave:

• Bajo índice de falsos positivos / reducción de ruido: Aikido hace hincapié en los hallazgos de alta confianza al filtrar las alertas que no son de seguridad y las advertencias falsas, y utiliza un motor de clasificación basado en inteligencia artificial para reducir los falsos positivos (hasta un 95 % de reducción).
  
  
• IDE y solicitud de extracción/integración CI/CD: SAST de Aikido SAST se integran directamente en los flujos de trabajo de los desarrolladores, con comentarios en línea en los IDE y comentarios de PR, y control en los procesos CI/CD.
  
  
• Sugerencias de corrección/remediación asistidas por IA: Para muchas vulnerabilidades, Aikido corrección automática con IA puede generar correcciones o parches automáticamente (o sugerirlos) para acelerar la remediación. 

• Puntuación de gravedad según el contexto y reglas personalizadas: los problemas se priorizan según el contexto (por ejemplo, si un repositorio es público o maneja datos confidenciales), y los usuarios pueden definir reglas personalizadas adaptadas a su código base.
  
  
• Seguimiento de contaminaciones en múltiples archivos y amplia compatibilidad con lenguajes: realiza análisis entre archivos (seguimiento de entradas contaminadas entre módulos), es compatible con muchos de los principales lenguajes desde el primer momento y no requiere compilación.
  ‍
• Y más. 

Ideal para: CISO que conocen las necesidades de los desarrolladores, tanto de grandes empresas como de startups y scaleups.

Ventajas:

• Diseñado para desarrolladores con el objetivo de reducir la carga cognitiva de seguridad en todo el ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC).
• Utiliza IA para corregir código. 
• Genera solicitudes de extracción automatizadas.
• Garantiza la privacidad del código al no enviarlo a modelos de IA de terceros.
• Plataforma unificada que cubre múltiples capas de seguridad (SAST, SCA, IaC, secretos, tiempo de ejecución, nube) para que no tengas que combinar muchas herramientas separadas.
• Fácil configuración e integración en los flujos de trabajo existentes de los desarrolladores.
• Precios transparentes y buena relación calidad-precio sin costes ocultos.

Contras: 

Ninguno observado.

2. Checkmarx

Capacidad Central de IA | Auto Remediación (solo IDE)

Checkmarx SAST pueden proporcionar sugerencias de codificación generadas por IA a los desarrolladores dentro de su IDE. La herramienta se conecta a ChatGPT, transmite el código del desarrollador al modelo OpenAI y recupera las sugerencias. Este método facilita el proceso de consulta a ChatGPT, pero no añade ningún proceso propietario, lo que le confiere unas capacidades limitadas en este momento.

ADVERTENCIA: este caso de uso envía su código propietario a OpenAI y puede que no cumpla con las normas de cumplimiento.

Características clave:

• Compatibilidad con múltiples lenguajes: capaz de analizar una amplia gama de lenguajes de programación, incluidos Java, JavaScript y Python, con una cobertura analítica profunda.
  
  
• Altamente escalable: Diseñado para gestionar de forma eficiente proyectos grandes y complejos sin comprometer la velocidad ni la precisión.
  
  
• Integración perfecta con CI/CD: se integra perfectamente en los procesos de CI/CD, lo que permite a los equipos detectar vulnerabilidades en una fase temprana del ciclo de desarrollo.
  

Ideal para: Organizaciones dispuestas a aceptar (o gestionar) el riesgo de enviar fragmentos de código propietario a servicios externos de IA (como ChatGPT) para obtener sugerencias de corrección.

Ventajas:

• Proporciona sugerencias de codificación generadas por IA dentro de los IDEs al conectarse a ChatGPT.
• Buen ecosistema de integraciones (IDE, CI/CD, SCM) que facilita la adopción por parte de los desarrolladores.
• El escaneo IDE en tiempo real y ASCA (Asistente de codificación segura con IA) proporcionan información inmediata (aunque limitada) para detectar problemas de forma temprana.

Contras:

• Envía código propietario a OpenAI, lo que podría no cumplir con los estándares de cumplimiento.
• La complejidad y la curva de aprendizaje pueden ser elevadas para los nuevos usuarios o los equipos pequeños que carecen de AppSec gran AppSec
• El coste y la licencia pueden suponer un obstáculo, ya que suelen tener un precio elevado, lo que puede resultar difícil de justificar para las organizaciones más pequeñas.

3. CodeAnt

Capacidad Central de IA | Detección Mejorada (Dashboard)

CodeAnt es una herramienta de seguridad y calidad de código que utiliza exclusivamente IA para detectar vulnerabilidades en el código y sugerir soluciones. CodeAnt proporciona documentación sobre cómo funcionan sus modelos de IA, pero generalmente utiliza la IA como su motor de detección principal, lo que puede ralentizar la detección, especialmente en grandes empresas.

Características clave:

• Escaneo SAST seguridad SAST impulsado por IA: se activa en las solicitudes de extracción para detectar vulnerabilidades y errores.
  ‍
• Análisis de la salud y la calidad del código: cubre los olores del código, la duplicación y las comprobaciones de complejidad, además de los análisis de seguridad.
  ‍
• Integración con la plataforma Git: funciona con GitHub, Bitbucket, GitLab y Azure DevOps. 
  

Ideal para: equipos que priorizan la velocidad y la automatización en la revisión de código y la seguridad, y desean descargar gran parte del esfuerzo de revisión manual.

Ventajas:

• Altamente automatizado y centrado en la inteligencia artificial, lo que permite acelerar la detección, la revisión de códigos y las tareas de corrección.
• Conjunto de herramientas unificado que incluye seguridad, calidad del código, secretos, SCA e IaC en una sola plataforma.
• Integración en los flujos de trabajo de desarrollo (solicitudes de incorporación de cambios, comprobación de integración continua, paneles de control) → menos cambios de contexto.

Contras:

• Integraciones limitadas en comparación con otras herramientas.
• Falta de transparencia sobre cómo funcionan internamente los modelos de IA.
• El rendimiento puede verse afectado o ralentizarse en repositorios muy grandes o bases de código a escala empresarial.
• Dificultad para ajustar o personalizar las reglas más allá de lo que ofrece la IA (menos control que SAST clásico SAST algunos aspectos).
• La naturaleza de «caja negra» podría reducir la confianza de los desarrolladores o dificultar la depuración de falsos positivos.

4. CodeThreat

Capacidad Central de IA | Priorización Automatizada (Dashboard)

CodeThreat ofrece análisis estático de código en las instalaciones análisis estático de código proporciona estrategias de corrección asistidas por IA. Una diferencia fundamental es que CodeThreat le permite integrar su propio modelo de IA en las instalaciones en su herramienta. Esto tiene la ventaja de no enviar datos a terceros, pero significa que, por ahora, solo puede ofrecer modelos de IA entrenados genéticamente y que usted necesita ejecutar un LLM de IA en las instalaciones, como ChatGPT.

Características clave: 

• análisis estático de código en las instalaciones: ejecuta análisis localmente sin enviar código a sistemas externos en la nube.
  
  
• Remediación asistida por IA: Remediación asistida por IA: Proporciona propuestas y sugerencias de correcciones automatizadas basadas en modelos internos.
  
  
• Compatibilidad con el complemento VS Code: permite a los desarrolladores activar análisis y ver sugerencias de corrección en su IDE. 
  

Ideal para: organizaciones con requisitos estrictos de soberanía y cumplimiento normativo en materia de datos que no pueden permitir que el código salga de sus instalaciones.

Ventajas: 

• Control de datos y privacidad: al poder ejecutar modelos de IA internamente, se evita enviar código confidencial a terceros.
  
• Flexibilidad/personalización: la capacidad de integrar su propio modelo le permite controlar el comportamiento de la inferencia o el ajuste.
  
• Rendimiento local (potencialmente): para los modelos internos, la latencia y el rendimiento se pueden optimizar sin depender de las llamadas a la API.

Contras:

• Si su modelo local tiene menor capacidad o carece de entrenamiento en el dominio, los falsos positivos/falsos negativos pueden ser peores.
• Limitado a modelos de IA con formación genérica. 
• Requiere ejecutar un LLM de IA local como ChatGPT.

5. OpenText™ Pruebas de seguridad de aplicaciones estáticas SAST)

Capacidad central de IA | Priorización mejorada ( panel de control)

OpenText™ Pruebas de seguridad de aplicaciones estáticas Fortify)analiza el código fuente en busca de vulnerabilidades y ofrece a los usuarios la opción de ajustar los umbrales cuando se genera una alerta. Por ejemplo, la probabilidad de explotabilidad. El asistente automático con IA Fortifyrevisa los umbrales asignados anteriormente a las vulnerabilidades y realiza predicciones inteligentes sobre cuáles deberían ser los umbrales para otras vulnerabilidades.

Nota: Fortify Code Analyzer no utiliza IA para descubrir vulnerabilidades ni sugerir soluciones para ellas, sino que la utiliza para predecir la configuración administrativa utilizada en los paneles de administración.

Características clave:

• Compatibilidad con múltiples lenguajes: admite más de 33 lenguajes de programación y marcos de trabajo, y analiza las rutas del código (o código byte) para detectar vulnerabilidades.
  ‍
• IDE, herramienta de compilación e integraciones CI/CD: permite ejecutar análisis en las primeras fases de las solicitudes de extracción y las compilaciones.
  ‍
• Implementación flexible: admite opciones locales, en nube privada, híbridas o alojadas.
  

Ideal para: equipos que ya tienenOpenText OpenText integradas en sus sistemas. 

Ventajas: 

• Motor de análisis estático potente y maduro con amplia compatibilidad con lenguajes y marcos de trabajo.
  
• Amplias opciones de personalización (políticas, umbrales, indicadores de contaminación, reglas) para adaptar el control del ruido y la precisión.
  
• Gobernanza centralizada, seguimiento de auditorías, paneles de control, integración con DevSecOps de gestión de incidencias y DevSecOps .
• Sólida reputación, presencia en el mercado empresarial, trayectoria probada.
  

Contras:

• El componente de IA es limitado. No genera ni sugiere código de corrección, solo ayuda con la clasificación y la configuración de umbrales.
  
• El esfuerzo de instalación, ajuste y configuración puede ser considerable (especialmente en el caso de bases de código grandes y diversas).
• La complejidad y el coste de la licencia pueden ser relativamente elevados. Además, los precios no están disponibles públicamente y es necesario ponerse en contacto directamente con su equipo de ventas para obtener un presupuesto.

6. GitHub Advanced Security CodeQL

Capacidad Central de IA | Auto Remediación (IDE + Dashboard)

GitHub CodeQL es un escáner de código estático que utiliza IA para crear correcciones automáticas inteligentes en forma de sugerencias de código. Los desarrolladores pueden aceptar o rechazar los cambios a través de solicitudes de extracción en GitHub CodeSpaces o desde su máquina. Forma parte de GitHub Advanced Security.

Características clave:

• Copilot Autofix / Sugerencias basadas en IA: para las alertas compatibles, la IA genera cambios en el código (con explicaciones) que pueden abarcar varios archivos y cambios en las dependencias.
  ‍
• Compatibilidad con varios idiomas: tanto para el escaneo como para las sugerencias de corrección automática
  ‍
• Comportamiento configurable/exclusión voluntaria: puede desactivar la corrección automática o personalizarla mediante políticas.
  

Ideal para: equipos de desarrollo que ya utilizan GitHub / GitHub Advanced Security desean una integración perfecta de la seguridad y la corrección en su flujo de trabajo. 

Ventajas:

• No necesitas una suscripción a GitHub Copilot para utilizar GitHub Copilot Autofix.
• Alinea la seguridad y el desarrollo en una sola plataforma (GitHub), lo que significa que en muchos casos se reduce la necesidad de SAST externas.
• Experiencia de desarrollo fluida: las sugerencias aparecen en la misma vista de PR, lo que minimiza el cambio de contexto.

Contras:

• Tamaño del archivo de código: si el código afectado se encuentra dentro de un archivo o repositorio muy grande, el contexto proporcionado al LLM puede verse truncado.
• Cobertura limitada: aunque Copilot Autofix admite una lista cada vez mayor de lenguajes y CodeQL , no cubre todos los tipos de alertas ni todos los lenguajes posibles.
• En bases de código complejas, es posible que las sugerencias no tengan en cuenta todas las interdependencias, los efectos secundarios o las restricciones arquitectónicas.

7. Qwiet AI | SAST

Capacidad central de IA | Corrección automática (panel de control)‍

Qwiet AI SAST es una Pruebas de seguridad de aplicaciones estáticas basada en reglas que utiliza la inteligencia artificial para sugerir automáticamente recomendaciones de corrección y soluciones de código para las vulnerabilidades del código. Su principal característica son sus agentes de inteligencia artificial de tres etapas que analizan el problema, sugieren una solución y, a continuación, validan la solución.

Características clave:

• Escaneo rápido a gran escala: afirma escanear millones de líneas en minutos, con el objetivo de mejorar el rendimiento con respecto a SAST heredadas.
  ‍
• Sugerencias de corrección mediante IA: para muchos hallazgos, Qwiet ofrece sugerencias de código sensibles al contexto (y las valida) para reducir el esfuerzo de corrección manual.
  ‍
• Cobertura de análisis unificada: incluye la detección de código, contenedores, secretos y dependencias (SCA) en la misma plataforma.
  

Ideal para: Equipos que priorizan remediación automatizada .

Ventajas:

• Emplea un proceso de agente de IA de tres etapas.
• Los usuarios valoran la exhaustiva documentación y la asistencia técnica receptiva de Qwiet AI, lo que facilita una integración perfecta en los procesos de CI/CD. 

Contras:

• Es una herramienta relativamente nueva, por lo que su madurez, compatibilidad con el ecosistema y estabilidad a largo plazo pueden ser inciertas .
• Los usuarios encuentran frustrantes las limitadas opciones de personalización, ya que las políticas personalizadas solo se pueden configurar a través de la CLI.

8. Snyk | DeepCode

Capacidad Central de IA | Auto Remediación (IDE)

Snyk es una SAST que puede proporcionar sugerencias de código a los desarrolladores desde el IDE gracias a DeepCode AI (ahora Snyk Fix), que Snyk . DeepCode AI utiliza múltiples modelos de IA, pero las reglas propias Snyk limitan la transparencia y la personalización (aunque permite reglas personalizadas). El nivel comercial Snyk puede resultar costoso para las organizaciones que requieren cobertura en diferentes canales y equipos de desarrolladores.

Características clave:

• Escaneo en tiempo real en IDE / flujo de trabajo del desarrollador: las vulnerabilidades se marcan a medida que se escribe el código, integradas en IDE, PR y CI/CD.
  ‍
• Sugerencias de corrección: para muchos hallazgos compatibles, Snyk generar fragmentos de código de corrección que los desarrolladores pueden aceptar, editar o rechazar.
  ‍
• Creación de reglas y consultas personalizadas: los usuarios pueden crear reglas y consultas personalizadas utilizando la lógica DeepCode (con autocompletado) para adaptar el escaneo a su código base. 
  

Ideal para: equipos de desarrollo que ya utilizan Snyk la Snyk (SCA, IaC, etc.) y desean un análisis de código integrado.

Ventajas:

• Proporciona sugerencias de código a los desarrolladores dentro de los IDE.
• Utiliza múltiples modelos de IA entrenados con datos seleccionados por los mejores especialistas en seguridad.

Contras:

• Transparencia y personalización limitadas en su motor de IA/remediación.
• Problemas de escalabilidad de costes/licencias: muchos usuarios informan de que Snyk caro a gran escala (especialmente cuando se cubren varios equipos de desarrolladores/canales).
• Snyk Fix actualmente no admite correcciones entre archivos.
• Soporte limitado para los principales lenguajes de programación como Go, C#, C/C++, etc.‍
• Algunas reseñas mencionan problemas con la interfaz de usuario o el rendimiento de las herramientas, fallos ocasionales o lentitud en las operaciones del motor central.

9. Semgrep

Capacidad central de IA | Detección mejorada‍

El asistente de IA de SemGreps, acertadamente llamado «asistente», utiliza el contexto del código que rodea una posible vulnerabilidad para proporcionar resultados más precisos y ofrecer correcciones de código recomendadas. También se puede utilizar para crear reglas para SemGrep mejorar su detección basándose en las indicaciones que usted proporcione.

Características clave:

• Aprendizaje contextual con «Memories»: el asistente puede recordar decisiones de clasificación anteriores o el contexto organizativo, de modo que los hallazgos similares en el futuro se clasifiquen de forma más inteligente.
  ‍
• Etiquetado y priorización de componentes: el asistente puede etiquetar los hallazgos por contexto (por ejemplo, autenticación, pagos) para ayudar a priorizar las áreas de mayor riesgo.
  ‍
• Guía de corrección: para muchos resultados positivos verdaderos, Assistant ofrece una guía paso a paso en lenguaje humano + fragmentos de código para corregir o mejorar el código vulnerable.
  

Ideal para: equipos que ya forman parte Semgrep y desean mejorar la productividad de los desarrolladores y la eficiencia en la clasificación.

Ventajas:

• Utiliza IA para proporcionar resultados precisos y recomendaciones de correcciones de código. 
• Puede crear reglas basadas en indicaciones.

Contras:

• Complejidad de los «recuerdos»: gestionar lo que el asistente «recuerda» (lógica de clasificación, fuentes fiables) puede añadir una sobrecarga cognitiva y un riesgo de desviación si se configura incorrectamente.
• De forma predeterminada, Semgrep utiliza OpenAI y AWS Bedrock con las claves API Semgrep. Pueden surgir preocupaciones sobre la privacidad, el cumplimiento normativo o el coste (aunque Semgrep opciones y controles de memoria).

10. Veracode

Capacidad central de IA | Corrección automática
Veracode utiliza IA para sugerir cambios basados en vulnerabilidades dentro del código cuando los desarrolladores utilizan la extensión Veracode o la herramienta CLI Veracode . El principal diferenciador de Veracode es que su modelo personalizado no se entrena con código real, sino con vulnerabilidades conocidas dentro de su base de datos. La ventaja de esto es una mayor confianza en las correcciones sugeridas, mientras que la desventaja es que es más limitado en los escenarios en los que puede sugerir correcciones de código.

Características clave:

• Modo «corrección por lotes»: posibilidad de aplicar las correcciones mejor valoradas a varios resultados o archivos de un directorio en una sola operación.
  ‍
• Integración en el ecosistema Veracode : Fix forma parte del conjunto de herramientas de análisis, escaneo e informes del IDE Veracode.
  ‍
• Integración CI/CD: Se integra perfectamente con los procesos CI/CD, lo que facilita las pruebas continuas y proporciona comentarios rápidos.
  

Ideal para: Empresasque utilizan el Veracode y desean soluciones fiables y verificadas asistidas por IA sin exponer el código a modelos de terceros.

Ventajas: 

• La integración con el escaneo y la generación de informes Veracodesignifica que las correcciones se alinearán con los flujos de trabajo y los escaneos existentes.
• La naturaleza limitada del modelo reduce las posibilidades de sugerencias descabelladas o inseguras fuera de los patrones conocidos.

Contras: 

• Limitado en los escenarios en los que puede sugerir correcciones de código debido a su entrenamiento en vulnerabilidades conocidas.
• Riesgo de dependencia excesiva: los desarrolladores podrían confiar demasiado en las sugerencias sin revisarlas detenidamente, especialmente en partes sutiles o complejas del código.

Cómo elegir una SAST

La IA es relativamente nueva en el mercado de la seguridad, y los líderes del sector están explorando continuamente aplicaciones innovadoras. La IA debe considerarse una herramienta para mejorar los sistemas de seguridad, más que una única fuente de verdad. Es importante señalar que la IA no puede transformar herramientas deficientes en herramientas eficaces. Para maximizar su potencial, la IA debe integrarse con herramientas que ya cuenten con una base sólida y una trayectoria probada.

DAST SAST DAST : su paquete básico para pruebas de seguridad de aplicaciones

La seguridad de las aplicaciones nunca ha sido tan compleja y crítica. La IA ha facilitado la generación de código, pero esa misma aceleración exige un nuevo nivel de vigilancia.

No basta con utilizar SAST o DAST tradicionales. Hay que combatir la IA con IA. Y hay que continuar la lucha en la nube y en tiempo de ejecución. 

Ahí es donde destaca el aikido. 

Más allá de DAST SAST DAST , Aikido ofrece una gran variedad de herramientas basadas en inteligencia artificial, desde gestión de vulnerabilidades la visibilidad continua del cumplimiento normativo, lo que le permite proteger su código, su nube y su tiempo de ejecución. 

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