セキュリティのシフトレフト
Google DeepMindによって開発されたCodeMenderは、ソフトウェアセキュリティにおけるパラダイムシフトを表しています。高度な推論モデルを活用することで、コードベースを自律的にスキャンし、脆弱性を特定し、数学的に検証されたパッチを生成します。これにより、脆弱性管理は事後対応的な手作業から事前対応的な自動化パイプラインへと変革し、大規模で堅牢なコードセキュリティを確保します。
72+
検証済み修正
4M+
分析された行数
>90%
初回成功率
<5%
リグレッション率
自動修復パイプライン
CodeMenderは、静的解析、ファジングテスト、大規模な推論モデルを組み合わせて継続的なループで動作し、バグを発見するだけでなく確実に修正します。
フェーズ 1脆弱性の発見
➔
➔
フェーズ 2AIパッチの生成
➔
➔
フェーズ 3自動検証
➔
➔
フェーズ 4人間によるレビューとPR
修復の加速
重大な脆弱性の解決に要する平均時間の比較です。CodeMenderは平均修復時間 (MTTR) を劇的に削減します。
脆弱性カバレッジ
CodeMenderは、特にメモリの安全性やインジェクションの欠陥など、様々な複雑なバグクラスにわたって高い修正成功率を示しています。