GitHub、コード内に残された秘密情報を検出するため低コストなAIモデルを採用
GitHubは、汎用シークレット検出の精度を高め、誤検知を減らすために、認証情報分類器を新たに訓練しました。新しいパイプラインは、従来の大規模言語モデル（LLM）ベースのパイプラインと比べて、プッシュ後スキャンの実行時間（中央値）を86%短縮し、モデルの運用コストを98%以上削減しました。 GitHu
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高重大度のクラウドセキュリティ検出結果の大半、AIエージェントが環境を調べると評価が引き下げられる
クラウドセキュリティプラットフォームは、ルールに違反するたびに検出結果（ファインディング）を生成し、それらは重大度順に並べられたキューに積み上がっていきます。Sola Securityの研究チームは、各検出結果を実際に存在する環境に照らして検証すると、この順序がどう変わるのかを検証しました。 研究者
Stellar Cyberの自動トリアージAI、人間アナリストとの一致率99.7%を達成
Stellar Cyberは、フルサイクル型AIネイティブセキュリティオペレーションプラットフォームを手がける企業です。同社はこのほど、Agentic Auto Triage機能について、顧客による124日間のトライアルを対象とした独立調査の結果を発表しました。 顧客によるトライアルに基づくこの独立
OPSWATがMetaDefenderに予測AIエンジンを追加、実行前の脅威検出を実現
OPSWATは、MetaDefenderプラットフォーム用の最初の独自AIベースの脅威検出エンジン「OPSWAT Predictive Alin AI」を発表しました。このAIベースのイノベーションは、MetaDefenderプラットフォーム内の新しいカテゴリの機能を導入し、実行前に悪意のある意図を
セキュリティツールがスキャンだけではなく推論を必要とする理由
私は長年セキュリティツールを使ってきましたが、ずっと目立つことが1つあります。9...