Qwiet AI

Un solo análisis cubre código fuente, bibliotecas de código abierto, infraestructura como código, imágenes de contenedor y secretos incrustados. La consolidación es el argumento: un alta, una lista de hallazgos y un lenguaje de políticas en lugar de cuatro portales con credenciales separadas.

Qwiet AI rastrea si una entrada no confiable llega a una función vulnerable y luego pondera los hallazgos que ya se explotan en el mundo real. El efecto práctico es una cola más corta arriba de la lista, que es donde el equipo pasa la mañana. Los hallazgos inalcanzables siguen disponibles para auditorías sin llenar la vista.

Autofix genera un cambio de código y una prueba unitaria para un hallazgo, y el parche aparece como un pull request normal. Lo revisas como el trabajo de cualquier compañero, así que el modelo nunca sube nada por su cuenta. El proveedor habla de un 95% menos de tiempo de remediación, una cifra que conviene probar en tus propios repositorios antes de planear el equipo con ella.

En lugar de buscar patrones de texto, Qwiet modela variables, llamadas y flujo de datos entre archivos y servicios. Ese modelo es lo que deja al escáner seguir un valor desde un manejador HTTP hasta una consulta a base de datos, y también lo que detecta lógica que solo parece segura dentro de un archivo.

El escáner corre dentro de Harness y también se conecta a GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins, Azure DevOps y un cliente de línea de comandos. Los resultados llegan como chequeos de compilación y como tickets en Jira o ServiceNow. La mayoría de los equipos conserva su CI y suma Qwiet como un paso más.

Una consola web agrupa los hallazgos por aplicación, gravedad y alcanzabilidad, y exporta en SARIF para otras herramientas. Las reglas de política pueden tumbar una compilación por umbral de gravedad o por categoría concreta, y así el producto se convierte en puerta de salida.