Les 10 meilleurs outils SAST alimentés par l'IA en 2025

Dans cet article, nous présentons les 10 outils SAST les plus performants en matière d'IA. Nous explorons les caractéristiques principales de chaque outil et les façons uniques dont ils mettent en œuvre l'IA pour améliorer la découverte, la priorisation et la remédiation en matière de sécurité.  

Qu'est-ce que SAST ?

Le test statique de sécurité des applications (SAST) est une méthodologie d'analyse du code source, du bytecode ou du binaire d'une application afin d'identifier les vulnérabilités et les failles de sécurité dès le début du cycle de développement du logiciel (SDLC). Le SAST trouve les vulnérabilités dans le code source, ce qui signifie qu'il constitue souvent la première défense contre un code non sécurisé.

Pour plus d'informations SAST vs DAST : ce qu'il faut savoir

Quelles vulnérabilités SAST trouve-t-il dans votre code ?

Il existe de nombreuses vulnérabilités différentes que SAST peut trouver et qui dépendent des pratiques de codage utilisées, de la pile technologique et des cadres. Voici quelques-unes des vulnérabilités les plus courantes qu'un outil SAST permet de découvrir.

Injection SQL

Détecte une mauvaise vérification des entrées de l'utilisateur qui pourrait compromettre la base de données.

Exemple de code d'injection

# Function to authenticate user
def authenticate_user(username, password):    
   query = f"SELECT * FROM users WHERE username = '{user}' AND password = '{password}'"
   print(f"Executing query: {query}")  # For debugging purposes    
   cursor.execute(query)    
   return cursor.fetchone()

Scripts intersites (XSS)

Identifie les cas où les entrées des utilisateurs sont incorrectement validées ou encodées, ce qui permet l'injection de scripts malveillants.

Exemple de code vulnérable à XSS

<script>
   const params = new URLSearchParams(window.location.search);
   const name = params.get('name');
   if (name) {
          // Directly inserting user input into HTML without sanitization
          document.getElementById('greeting').innerHTML = `Hello, ${name}!`;
   }
</script>

Débordements de mémoire tampon

Met en évidence les domaines dans lesquels une mauvaise gestion de l'allocation de la mémoire pourrait entraîner une corruption des données ou un blocage du système.

Exemple de code vulnérable à un débordement de mémoire tampon

1#include
2void vulnerableFunction() {
3    char buffer[10]; // A small buffer with space for 10 characters
4
5    printf("Enter some text: ");
6    gets(buffer); // Dangerous function: does not check input size
7
8    printf("You entered: %s\n", buffer);
9}
10
11int main() {
12    vulnerableFunction();
13    return 0;
14}

Pratiques cryptographiques peu sûres

Détecte les algorithmes de chiffrement faibles, la mauvaise gestion des clés ou les clés codées en dur.

import hashlib  

def store_password(password):    
    # Weak hashing algorithm (MD5 is broken and unsuitable for passwords)    
    hashed_password = hashlib.md5(password.encode()).hexdigest()    
    print(f"Storing hashed password: {hashed_password}")    
    return hashed_password

Les outils SAST fournissent des informations précieuses, permettant aux développeurs de résoudre les problèmes avant qu'ils ne deviennent critiques.

Comment l'IA améliore les outils SAST

À l'heure actuelle, il est impossible de se soustraire à l'effervescence de l'IA (et à son côté " BullSh*t "). Il peut être difficile de savoir exactement comment l'IA est mise en œuvre dans les outils de sécurité. Nous avons voulu comparer certains des leaders en matière de SAST alimenté par l'IA et expliquer les différentes façons dont ces outils mettent en œuvre l'IA pour améliorer la sécurité.  

À l'heure actuelle, trois tendances se dégagent de l'IA en ce qui concerne les outils SAST.

1. ‍AIpour améliorer la détection des vulnérabilités : Les modèles d'IA formés sur de vastes ensembles de données de vulnérabilités connues améliorent la précision de l'identification des problèmes de sécurité tout en réduisant les faux positifs.‍
2. L'IA pour créer une hiérarchisation automatisée : L'IA aide à classer les vulnérabilités en fonction de leur gravité, de leur exploitabilité et de leur impact commercial potentiel, ce qui permet aux développeurs de se concentrer d'abord sur les problèmes critiques.‍
3. L'IA pour fournir une remédiation automatisée: L'IA fournit des corrections de code ou des suggestions en fonction du contexte, ce qui accélère le processus de correction et aide les développeurs à apprendre des pratiques de codage sûres.

Les 10 meilleurs outils SAST alimentés par l'IA

Voici 10 leaders de l'industrie qui utilisent l'IA de différentes manières pour améliorer les capacités des SAST traditionnels (par ordre alphabétique).

1. Aikido Security SAST | AI AutoFix

Capacité AI principale | Remédiation automatique (Dashboard + IDE)

AikidoSecurity utilise l'IA pour créer des correctifs de code pour les vulnérabilités découvertes par son scanner SAST et peut même générer des demandes d'extraction automatisées pour accélérer le processus de remédiation.
Contrairement à d'autres outils, Aikido n'envoie pas votre code à un modèle d'IA tiers et dispose d'une méthode unique pour s'assurer que votre code ne fuit pas à travers les modèles d'IA. Aikido crée un environnement sandbox de votre code, puis un LLM adapté l'analyse et crée des suggestions qui sont également analysées à nouveau à la recherche de vulnérabilités. Une fois que la remédiation suggérée a passé la validation, une demande d'extraction peut être automatiquement créée avant que l'environnement Sandbox ne soit détruit. Aikidos AutoFix est également capable de donner un score de confiance sur les suggestions qu'il fait aux développeurs afin qu'ils prennent des décisions éclairées lorsqu'ils utilisent du code généré par l'IA.

2. Checkmarx

Capacité d'IA de base - Remédiation automatique (IDE uniquement)

Les outils SAST de Checkmarx peuvent fournir aux développeurs des suggestions de codage générées par l'IA dans leur IDE. L'outil se connecte à ChatGPT, transmet le code du développeur au modèle OpenAI et récupère les suggestions. Cette méthode facilite le processus d'interrogation de ChatGPT mais n'ajoute aucun processus propriétaire, ce qui lui confère des capacités limitées pour l'instant.

AVERTISSEMENT- Ce cas d'utilisation envoie votre code propriétaire à OpenAI et peut ne pas respecter les normes de conformité.

3. CodeAnt AI

Capacité principale d'IA - Amélioration de la détection (tableau de bord)

CodeAnt est un outil de sécurité et de qualité du code qui utilise entièrement l'IA pour découvrir les vulnérabilités du code et suggérer des correctifs. CodeAnt ne fournit pas de documentation sur le fonctionnement de ses modèles d'IA, mais utilise généralement l'IA comme moteur de détection principal, ce qui peut ralentir la détection, en particulier dans les grandes entreprises.

4. CodeThreat

Capacité de base de l'IA | Hiérarchisation automatisée (tableau de bord)

CodeThreat propose une analyse de code statique sur site et des stratégies de remédiation assistées par l'IA. La principale différence réside dans le fait que CodeThreat vous permet d'intégrer votre propre modèle d'IA sur site dans son outil. Cela présente l'avantage de ne pas envoyer de données à un tiers, mais signifie qu'il ne peut offrir pour l'instant que des modèles d'IA génétiquement entraînés et que vous devez utiliser un LLM d'IA sur site tel que ChatGPT.

5. Fortify Static Code Analyzer (analyseur de code statique)

Capacité de base en matière d'IA - Amélioration de l'ordre des priorités (tableau de bord)

Fortify Static Code Analyzer analyse le code source à la recherche de vulnérabilités et donne aux utilisateurs la possibilité d'ajuster les seuils lorsqu'une alerte est émise, par exemple en fonction de la probabilité d'exploitabilité. Fortifies AI Autoassistant examine les seuils précédents attribués aux vulnérabilités et fait des prédictions intelligentes sur ce que devraient être les seuils pour d'autres vulnérabilités.

Note : Fortify Static Code Analyzer n'utilise pas l'IA pour découvrir des vulnérabilités ou suggérer des correctifs, mais pour prédire les paramètres administratifs utilisés dans les panneaux d'administration.

6. Sécurité avancée de GitHub | CodeQL

Capacité principale d'IA | Auto Remediation (IDE + tableau de bord)

GitHub CodeQL est un scanner de code statique qui utilise l'IA pour créer une auto-remédiation intelligente sous la forme de suggestions de code. Les développeurs peuvent accepter ou rejeter les modifications par le biais de demandes d'extraction dans GitHub CodeSpaces ou à partir de leur machine. Il fait partie de GitHub Advanced Security.

7. Qwiet AI | Code SAST

Core AI Capability | Auto Remediation (Dashboard)
QwietAI SAST est un outil de test statique de la sécurité des applications basé sur des règles qui exploite l'IA pour suggérer automatiquement des conseils de remédiation et des corrections de code pour les vulnérabilités du code. Son offre principale est constituée d'agents d'IA en trois étapes qui analysent le problème, suggèrent une correction, puis valident la correction.

8. Snyk Code | DeepCode

Capacité principale d'IA | Auto Remediation (IDE)

Snyk Code, un outil SAST en temps réel axé sur le développeur, peut fournir des suggestions de code aux développeurs à partir de l'IDE grâce à DeepCode AI que Snyk a acquis. DeepCode AI utilise plusieurs modèles d'IA et son principal argument de vente est que ses modèles sont entraînés sur des données sélectionnées par les meilleurs spécialistes de la sécurité, ce qui améliore la confiance dans les résultats de l'IA.

9. Code Semgrep

Capacité d'IA de base | Détection améliorée
L'assistant d'IA de SemGreps, judicieusement nommé assistant, utilise le contexte du code entourant une vulnérabilité potentielle pour fournir des résultats plus précis et recommander des correctifs de code. Il peut également être utilisé pour créer des règles pour SemGrep afin d'améliorer sa détection en fonction des invites que vous fournissez.

10. Correction du Veracode

Core AI Capability | Auto Remediation
Veracode fix utilise l'IA pour suggérer des changements basés sur les vulnérabilités dans le code lorsque les développeurs utilisent l'extension Veracode IDE ou l'outil CLI. La principale différence de Veracode Fix réside dans le fait que son modèle personnalisé n'est pas formé sur du code sauvage mais sur des vulnérabilités connues dans sa base de données. L'avantage est que les correctifs suggérés sont plus fiables, mais l'inconvénient est que les scénarios dans lesquels il peut suggérer des correctifs de code sont plus limités.

Comment choisir un outil SAST

L'IA est relativement nouvelle sur le marché de la sécurité, et les leaders de l'industrie ne cessent d'explorer des applications innovantes. L'IA doit être considérée comme un outil permettant d'améliorer les systèmes de sécurité, plutôt que comme une source unique de vérité. Il est important de noter que l'IA ne peut pas transformer des outils médiocres en outils efficaces. Pour maximiser son potentiel, l'IA doit être intégrée à des outils qui disposent déjà d'une base solide et d'une expérience éprouvée.

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