Qwiet AI

Eine Analyse deckt Quellcode, Open-Source-Bibliotheken, Infrastructure as Code, Container-Images und eingebettete Secrets ab. Die Zusammenlegung ist das Argument: eine Anmeldung, eine Trefferliste und eine Policy-Sprache statt vier Portale mit getrennten Zugängen.

Qwiet AI verfolgt, ob eine nicht vertrauenswürdige Eingabe eine verwundbare Funktion erreicht, und gewichtet danach Treffer, die bereits aktiv ausgenutzt werden. Praktisch bedeutet das eine kürzere Liste oben, wo Sicherheitsteams ihren Vormittag verbringen. Nicht erreichbare Funde bleiben für Audits abrufbar, ohne die Ansicht zu füllen.

Autofix erzeugt eine Codeänderung und einen Unit-Test für einen Treffer, und der Patch erscheint als normaler Pull Request. Sie prüfen ihn wie die Arbeit eines Kollegen, das Modell committet also nie selbst. Der Anbieter nennt 95 Prozent weniger Zeit für die Behebung, ein Wert, den Sie vor Personalplanungen an eigenen Repositories testen sollten.

Statt Textmuster zu vergleichen, modelliert Qwiet Variablen, Aufrufe und Datenfluss über Dateien und Dienste hinweg. Dieses Modell erlaubt es, einen Wert von einem HTTP-Handler bis zur Datenbankabfrage zu verfolgen, und es erkennt Logik, die nur innerhalb einer Datei sicher wirkt.

Der Scanner läuft in Harness-Pipelines und verbindet sich mit GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins, Azure DevOps sowie einem Kommandozeilen-Client. Ergebnisse landen als Build-Prüfungen und als Tickets in Jira oder ServiceNow. Die meisten Teams behalten ihre CI und hängen Qwiet als weiteren Schritt an.

Eine Webkonsole gruppiert Funde nach Anwendung, Schweregrad und Erreichbarkeit und exportiert SARIF für andere Werkzeuge. Policy-Regeln lassen einen Build an einer Schweregrenze oder einer bestimmten Kategorie scheitern, und damit wird das Produkt zur Freigabeschwelle.