Главное Авторские колонки Вакансии Вопросы
Выбор редакции:
110 0 В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем

Т-банк разработал первого отечественного AI-ассистента в сфере кибербезопасности

Он позволит сэкономить компании более 1 млрд рублей в год

Т-банк создал первого в России ассистента по информационной безопасности на основе искусственного интеллекта. Об этом говорится в пресс-релизе.

Разработка позволит экономить группе «Т-технологии» более 1 млрд руб. в год, и в дальнейшем будет доступна другим компаниям на рынке.

«Его ИИ-ассистента — снизить нагрузку на продуктовые команды разработки в компании, быстрее реагировать на угрозы и не допускать появление уязвимостей в коде еще на этапе разработки. Использование AI-ассистента Safeliner поможет сэкономить группе „Т-технологии“ более 1 млрд [руб.] в год, минимизируя риски в сфере информационной безопасности и оптимизируя код в экосистеме Т», — говорится в сообщении.

В будущем кредитная организация хочет открыть доступ к Safeliner другим компаниям на рынке, несколько партнеров уже тестируют продукт. AI-ассистент поможет существенно сократить расходы на устранение уязвимостей, снизить риски, связанные с уязвимостями в коде, а также сократить «срок жизни» потенциальных уязвимостей в несколько раз.

Директор департамента информационной безопасности Т-банка Дмитрий Гадарь заявил, чтопри помощи Safeliner группа реализует подход shiftleft, который позволяет устранять потенциальные уязвимости еще на этапе написания кода без отвлечения и глубокого погружения в вопросы безопасности разработчика.

«В условиях высокого спроса на опытных IT-специалистов разработчики сосредоточены на развитии продукта и могут допускать ошибки, которые затем превращаются в уязвимости. Обучение безопасной разработке требует много времени и глубокого погружения, поэтому некоторые специалисты уделяют недостаточно внимания безопасности кода. Это создает дополнительные киберриски и ставит под угрозу безопасность продуктов», — сказал он.

Отмечается, что AI-ассистент создан в привычной для разработчиков среде GitLab и использует большую языковую модель для генерации подсказок (LLM), а также исправлений в коде — разработчику нужно лишь принять исправление. Все модели работают внутри корпоративного контура — внешние API и сторонние сервисы не используются.

0
В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем
Комментарии
Выбрать файл
Не пропустите публикацию!
Spark_news
Новости от Спарка
Блог проекта
Расскажите историю о создании или развитии проекта, поиске команды, проблемах и решениях
Написать
Личный блог
Продвигайте свои услуги или личный бренд через интересные кейсы и статьи
Написать

Spark использует cookie-файлы. С их помощью мы улучшаем работу нашего сайта и ваше взаимодействие с ним.