Пн – Вс: 8–21 по НСК

📞+7 383 380-81-89
Telegram Макс
Записаться на демо
ГлавнаяAI-решения для бизнесаСценарии применения ИИПоиск уязвимостей в коде: узкие правки — сразу, остальное дежурному

Поиск уязвимостей в коде: узкие правки — сразу, остальное дежурному

Проверяет код на известные уязвимости при каждом изменении. Заранее согласованный узкий список правок применяет сам, всё остальное — задача дежурному.

Что это даёт бизнесу

Сразу нужно сказать честно: полностью самостоятельного устранения всех уязвимостей это решение не обещает и не может обещать. Автоматически применяется только заранее согласованный узкий набор действий — прежде всего обновление уязвимой библиотеки до безопасной версии. Всё остальное решает человек.

  • Организации в среднем тратят около 55 дней на устранение критичных уязвимостей в приложениях (Edgescan, Vulnerability Statistics Report 2025) — узкие автоматические правки убирают именно эту задержку там, где решение однозначное.
  • По академическому исследованию использования автоматических правок зависимостей на GitHub, 65,42% таких правок принимают в работу, обычно в течение суток, и лишь 3,2% ломают сборку — узкие правки на практике безопасны.
  • Дежурный по безопасности получает не сырой список уязвимостей, а уже размеченный по риску — критично, важно, может подождать.
  • Ничего критичного не уходит в прод без подтверждения человека — это правило, а не рекомендация.

Источники: Edgescan Vulnerability Statistics Report 2025, Исследование использования Dependabot.

Какую проблему решает

Уязвимость в коде обычно находят не сразу, а через недели после того, как её внесли — и она попадает в общий бэклог вперемешку с обычными задачами по разработке. Пока правка ждёт очереди, риск остаётся открытым.

Команда безопасности почти всегда меньше команды разработки и физически не успевает разбирать каждую находку вручную, особенно если проектов несколько.

Как это работает

1Каждое изменение проверяетсяна известные уязвимости и опасные паттерны2Находки размечаются по рискукритично, важно, может подождать3Узкий список — автоматическиобычно обновление уязвимой версии библиотеки4Остальное — дежурномус готовым описанием, в чём проблема5Дежурный решает и подтверждаетничего критичного без подтверждения человека
Путь уязвимости от находки до решения

Третий шаг — это ровно тот перечень, что команда согласовала заранее, и ничего сверх него. Список нельзя расширять по умолчанию: любое новое правило добавляет в него человек, а не помощник сам себе.

Кому подходит

Командам разработки с несколькими проектами в работе, где нет отдельного специалиста по безопасности на каждый релиз, но есть требования к безопасности кода.

Что нужно от вас

Доступ к репозиторию кода. Письменный список того, что разрешено чинить автоматически — обычно это только версии библиотек. Дежурный по безопасности, который подтверждает всё остальное.

Чего он делать не будет

Не устраняет уязвимости самостоятельно и без контроля — это и есть главное ограничение, которое мы проговариваем сразу, а не прячем в мелком шрифте. Не находит логические уязвимости и ошибки архитектуры — такие вещи требуют разбора человеком с пониманием всей системы. И не заменяет команду безопасности: он снимает с неё рутину, а не берёт на себя её решения.

С чего начать

Разберём бесплатно за 40 минут, дальше — аудит процессов за 150 000 ₽ и две недели с расчётом, что и как автоматизировать. Отраслевое внедрение — от 1 500 000 ₽. Для банков и компаний с чувствительными данными разворачиваем полностью на вашем сервере — от 2 500 000 ₽, так мы делали для аптечной сети «Вита» и одного государственного заказчика.

Сценарии применения ИИ — другие решения

Все решения направления →

AI для автоматизации контекстной рекламы по марже

Настраиваем ставки и бюджет по реальной прибыли из вашей CRM и 1С, а не только по кликам, которые видит рекламный кабинет.

AI для онлайн-образования: автоматическая генерация заданий

Описание кейса: EdTech-команда тратила дни на генерацию проверочных заданий.   Решение от La-chatte: AI анализировал учебный модуль и предлагал тесты с вариантами ответов и объяснениями. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем под […]

AI для продуктовых команд: перевод технических текстов

Описание кейса: Команда писала сложные и длинные changelogs, которые никто не читал.   Решение от La-chatte: AI превращал технические описания в ясные тексты для разных аудиторий. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем […]

AI-Performance: Рост мотивации и эффективности 1:1

Описание кейса: HR-отдел не успевал проводить 1:1 на регулярной основе.   Решение от La-chatte: AI выдавал рекомендации, трекал OKR и генерировал самооценку. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем под специфику отрасли и […]

AI-агент для карьерного планирования и развития сотрудников

Описание кейса: IT-компания хотела снизить внутреннюю текучку и улучшить карьерные треки.   Решение от La-chatte: AI анализировал интересы, навыки и возможности, предлагая персональные шаги в развитии. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем […]

AI-агент для службы поддержки: разбирает и закрывает обращения

Снимает с операторов поток одинаковых вопросов: простое закрывает сам со ссылкой на документ, сложное передаёт человеку вместе с готовым разбором.

AI-анализ отзывов: обработка в 10 раз быстрее

Описание кейса: Компания получала тысячи отзывов в открытых формах и не успевала обрабатывать.   Решение от La-chatte: AI категоризировал фидбек по темам, тревожным сигналам и критичности. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем […]

AI-аудит процессов найма на предмет скрытой предвзятости и автоматизация DEI-стратегии

Описание кейса: IT-компания хотела снизить барьеры для женщин и представителей меньшинств.   Решение от La-chatte: Запустили AI-проверку объявлений, анкет и процессов, дали рекомендации по улучшению. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем под […]
La-Chatte

Готовы передать рутину
ИИ-сотрудникам?

За 30 минут разберём задачу, которая съедает время команды, и честно скажем, стоит ли отдавать её ИИ.

    Что вас интересует?