4 articles
78% of 14,213 AI-assisted pull requests we scanned contained a vulnerability that survived human review. Here is how we measured it, the flaw classes, and what fixes it.
Josuanstya Lovdianchel · 
أدوات البرمجة بالذكاء الاصطناعي تجعل المطورين أسرع — لكن التطوير الأسرع يتطلب أيضًا رؤية أفضل، وسير عمل مراجعة أقوى، ومعالجة أكثر موثوقية. هذا دليل حوكمة عملي للفرق التي تتبنى Codex وClaude Code وCursor وWindsurf وعوامل البرمجة بالذكاء الاصطناعي الأخرى.
Josuanstya Lovdianchel · 
الكشف وحده لا يستطيع مواكبة سرعة التطوير بالذكاء الاصطناعي. التصحيح الأصلي بالذكاء الاصطناعي هو الطبقة التالية - حيث يساعد الفرق على إصلاح الثغرات الأمنية والتحقق منها وتتبعها في الشفرة المُنشأة بالذكاء الاصطناعي في كل مرحلة من مراحل دورة حياة تطوير البرمجيات (SDLC).
Josuanstya Lovdianchel · 
تكتب أدوات الترميز بالذكاء الاصطناعي ما يقرب من نصف جميع الأكواد الجديدة. و45% من هذه الأكواد تُنشر مع ثغرة أمنية واحدة على الأقل. أمان الترميز التلقائي هو ممارسة تأمين البرمجيات المُنشأة بالذكاء الاصطناعي — اكتشاف المخاطر وترتيب أولوياتها ومعالجتها قبل وصولها إلى الإنتاج.
Josuanstya Lovdianchel · Plexicus is Proof-Driven AppSec: validated findings, contextual understanding, and reviewed remediation — anchored in evidence, scoped with you.
