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Technologie

Chainguard lance un outil IA pour la découverte de vulnérabilités applicatives

Chainguard a introduit Chainguard Harness, un outil de cybersécurité qui utilise des modèles d'IA avancés pour trouver et corriger des vulnérabilités exploitables dans le code d'application sans nécessiter d'accès direct aux modèles d'IA.

14 octobre 2026
Chainguard lance un outil IA pour la découverte de vulnérabilités applicatives

Seattle, WA – Chainguard a lancé Chainguard Harness, un outil de cybersécurité conçu pour identifier et corriger les vulnérabilités exploitables dans le code d'application. L'outil exploite des modèles d'IA avancés, dont Claude Mythos 5.1 d'Anthropic, pour analyser l'application d'une organisation en la construisant dans un environnement microVM isolé. Harness sonde ensuite l'instance en direct et en cours d'exécution à la recherche de vulnérabilités et fournit des correctifs prêts à être fusionnés.

Un avantage clé de Harness est sa capacité à fournir aux organisations les capacités de sécurité offensive de l'IA avancée sans qu'elles aient besoin de gérer leurs propres modèles d'IA complexes. Contrairement aux scanners traditionnels qui analysent le code statique et peuvent générer de faux positifs ou manquer des problèmes spécifiques à l'exécution, Chainguard Harness teste l'application dans son état opérationnel. Cette approche vise à découvrir les failles logiques et les chemins d'injection qui n'apparaissent que pendant l'exécution, réduisant ainsi le bruit et se concentrant sur les vulnérabilités avérées.

"Chaque fois que nous avons pointé Harness vers du code, il a trouvé des vulnérabilités graves et exploitables, y compris dans des logiciels qui ont été analysés de nombreuses fois auparavant", a déclaré Dan Lorenc, PDG et co-fondateur de Chainguard. "Harness offre aux équipes de sécurité un moyen d'obtenir des vulnérabilités prouvées et des correctifs que leurs ingénieurs peuvent livrer."

Chainguard Harness est disponible via le Claude Marketplace d'Anthropic. L'outil se connecte au dépôt de code d'une équipe via GitHub, construit l'application et la lance dans un environnement isolé. L'IA recherche ensuite les vulnérabilités dans l'application en direct. Toutes les découvertes sont reproduites et vérifiées avant que les correctifs ne soient fournis, les corrections étant adaptées à la base de code spécifique.

Source originale: prnewswire.com