Некоторые преимущества применения сканеров уязвимостей на базе машинного обучения:

• Мониторинг в реальном времени. 1 Постоянное сканирование на предмет угроз позволяет выявлять и устранять уязвимости практически сразу, как только они возникают. 3
• Высокая точность. 1 Алгоритмы машинного обучения обнаруживают сложные закономерности и снижают количество ложных срабатываний. 1
• Приоритизация рисков. 1 Сканеры ранжируют уязвимости по важности и влиянию на бизнес, что позволяет сосредоточить усилия на устранении тех уязвимостей, эксплуатация которых представляет наибольший риск. 13
• Обнаружение новых и неизвестных уязвимостей. 25 Машинное обучение находит скрытые паттерны и признаки, которые могут указывать на новые и ранее неизвестные уязвимости. 2
• Более гибкая работа с различными языками программирования. 2 Модель, обученная на конкретном языке, может быть адаптирована к другим языкам с помощью методов машинного перевода и мультиязычного обучения. 2
• Улучшение скорости и эффективности анализа кода. 2 Машинное обучение помогает автоматизировать и оптимизировать процесс анализа, позволяя распределять вычислительные мощности, выделяя более важные участки кода для более глубокого и точного анализа. 2