Las 10 mejores herramientas SAST basadas en IA en 2025

En este artículo, desglosamos los 10 líderes en herramientas SAST de IA. Exploramos las características principales de cada herramienta y las formas únicas en que implementan la IA para mejorar el descubrimiento, la priorización y la corrección de la seguridad.  

¿Qué es el SAST?

Las pruebas estáticas de seguridad de aplicaciones (SAST) son una metodología para analizar el código fuente, el código de bytes o el binario de una aplicación con el fin de identificar vulnerabilidades y fallos de seguridad en una fase temprana del ciclo de vida de desarrollo del software (SDLC). SAST encuentra vulnerabilidades dentro del código fuente, lo que significa que a menudo es la primera defensa contra el código inseguro.

Para más información SAST vs DAST: lo que hay que saber

¿Qué vulnerabilidades encuentra SAST en su código?

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

Inyección SQL

Detecta la desinfección incorrecta de las entradas de usuario que podrían comprometer la base de datos.

Ejemplo de código de inyección

# 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()

Secuencias de comandos en sitios cruzados (XSS)

Identifica los casos en los que las entradas del usuario se validan o codifican incorrectamente, permitiendo la inyección de scripts maliciosos.

Ejemplo de código 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>

Desbordamientos del búfer

Destaca las áreas en las que un manejo inadecuado de la asignación de memoria podría provocar la corrupción de datos o fallos del sistema.

Ejemplo de código 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}

Prácticas criptográficas inseguras

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

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

Las herramientas SAST proporcionan información valiosa que permite a los desarrolladores solucionar los problemas antes de que se conviertan en críticos.

Cómo la IA está mejorando las herramientas SAST

Ahora mismo no se puede escapar de los rumores (y mentiras) sobre la IA. Puede ser difícil saber exactamente cómo se está implementando la IA en las herramientas de seguridad. Hemos querido comparar algunos de los líderes en SAST basado en IA y explicar las diferentes formas en que estas herramientas están implementando la IA para mejorar la seguridad.  

En la actualidad existen tres tendencias de la IA en relación con las herramientas SAST.

1. ‍AIpara mejorar la detección de vulnerabilidades: Los modelos de IA entrenados en grandes conjuntos de datos de vulnerabilidades conocidas mejoran la precisión de la identificación de problemas de seguridad al tiempo que reducen los falsos positivos.‍
2. IA para crear una priorización automatizada: La IA ayuda a clasificar las vulnerabilidades en función de su gravedad, posibilidad de aprovechamiento y posible impacto en la empresa, lo que permite a los desarrolladores centrarse primero en los problemas críticos.
3. IA para proporcionar soluciones automatizadas: La IA proporciona correcciones o sugerencias de código en función del contexto, lo que acelera el proceso de corrección y ayuda a los desarrolladores a aprender prácticas de codificación seguras.

Las 10 mejores herramientas SAST basadas en IA

He aquí 10 líderes del sector que están utilizando la IA de diferentes maneras para mejorar las capacidades del SAST tradicional (Por orden alfabético)

1. Aikido Security SAST | AI AutoFix

Core AI Capability | Auto Remediation (Dashboard + IDE)

AikidoSecurity utiliza IA para crear correcciones de código para las vulnerabilidades descubiertas por su escáner SAST e incluso puede generar pull requests automatizadas para acelerar el proceso de remediación.
A diferencia de otras herramientas, Aikido no envía su código a un modelo de IA de terceros y tiene un método único para garantizar que su código no se filtre a través de los modelos de IA. Aikido crea un entorno de caja de arena de su código, a continuación, un LLM ajustado a propósito lo escaneará, y creará sugerencias que también se escanean de nuevo en busca de vulnerabilidades. Una vez que la corrección sugerida ha pasado la validación, se puede crear automáticamente un pull request antes de que finalmente se destruya el entorno Sandbox. Aikidos AutoFix también es capaz de dar una puntuación de confianza en las sugerencias que hace a los desarrolladores para tomar decisiones informadas cuando se utiliza código generado por IA.

2. Checkmarx

Capacidad básica de IA | Remediación automática (sólo IDE)

Las herramientas 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 de ChatGPT, pero no añade ningún proceso propietario, por lo que sus capacidades son limitadas en este momento.

ADVERTENCIA - Este caso de uso envía su código propietario a OpenAI y puede no cumplir las normas de conformidad.

3. CodeAnt AI

Capacidad básica de IA | Detección mejorada (Cuadro de mandos)

CodeAnt es una herramienta de seguridad y calidad de código que utiliza completamente IA para su descubrimiento de vulnerabilidades de código y correcciones sugeridas. CodeAnt no proporciona documentación sobre cómo funcionan sus modelos de IA, pero en general utiliza la IA como su motor de detección principal, lo que puede ralentizar la detección, especialmente en grandes empresas.

4. CodeThreat

Capacidad básica de IA | Priorización automatizada (Cuadro de mandos)

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

5. Analizador de código estático Fortify

Capacidad básica de IA | Priorización mejorada (Cuadro de mandos)

Fortify Static Code Analyzer escanea el código fuente en busca de vulnerabilidades y ofrece a los usuarios la opción de ajustar los umbrales cuando se produce una alerta, por ejemplo, la probabilidad de explotación. Fortifies AI Autoassistant revisa los umbrales anteriores asignados a las vulnerabilidades y realiza predicciones inteligentes sobre cuáles deberían ser los umbrales para otras vulnerabilidades.

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

6. Seguridad avanzada de GitHub | CodeQL

Capacidad básica de IA | Remediación automática (IDE + Dashboard)

GitHub CodeQL es un escáner de código estático que utiliza la IA para crear soluciones automáticas inteligentes en forma de sugerencias de código. Los desarrolladores pueden aceptar o rechazar los cambios mediante pull requests en GitHub CodeSpaces o desde su máquina. Forma parte de GitHub Advanced Security.

7. Qwiet AI | Código SAST

Capacidad principal de AI | Auto Remediación (Dashboard)
QwietAI SAST es una herramienta de pruebas de seguridad de aplicaciones estáticas basada en reglas que aprovecha la AI para auto-sugerir consejos de remediación y correcciones de código para vulnerabilidades de código. Su oferta principal son sus agentes de IA de tres etapas que analizan el problema, sugieren una solución y luego la validan.

8. Código Snyk | DeepCode

Capacidad básica de IA | Remediación automática (IDE)

Snyk Code, una herramienta SAST en tiempo real centrada en el desarrollador que puede ofrecer sugerencias de código a los desarrolladores desde el IDE gracias a DeepCode AI, adquirida por Snyk. DeepCode AI utiliza múltiples modelos de IA y su principal argumento de venta es que sus modelos se entrenan con datos curados por los mejores especialistas en seguridad, lo que mejora la confianza en los resultados de la IA.

9. Código Semgrep

Capacidad básica de IA | Detección mejorada
El asistente de IA de SemGreps, acertadamente denominado asistente, utiliza el contexto del código que rodea a una posible vulnerabilidad para ofrecer resultados más precisos y proporcionar correcciones de código recomendadas. También puede utilizarse para crear reglas para que SemGrep mejore su detección basándose en las indicaciones que usted le proporcione.

10. Veracode Fix

Capacidad principal de IA | Auto Remediación
Ver acodefix usa IA para sugerir cambios basados en vulnerabilidades dentro del código cuando los desarrolladores están usando la extensión Veracode IDE o la herramienta CLI. La principal diferencia de Veracode Fix es que su modelo entrenado a medida no está entrenado en código salvaje, sino en vulnerabilidades conocidas dentro de su base de datos. Lo positivo de esto será una mayor confianza en las correcciones sugeridas, lo negativo es que es más limitado en los escenarios que puede sugerir correcciones de código.

Cómo elegir una herramienta SAST

La IA es un actor relativamente nuevo en el mercado de la seguridad, y los líderes del sector no dejan de explorar aplicaciones innovadoras. La IA debe considerarse una herramienta para mejorar los sistemas de seguridad, más que una fuente única de verdad. Es importante señalar que la IA no puede transformar herramientas deficientes en eficaces. Para maximizar su potencial, la IA debe integrarse con herramientas que ya tengan una base sólida y un historial probado.

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