4 articles
Across thousands of AI-generated pull requests scanned in the past six months, 78% contained at least one vulnerability that survived the human review pass. The failure modes are not random. They cluster. Here is the data, the incidents, and what your team can do about 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.
