Qwiet AI

Uma análise cobre código-fonte, bibliotecas de código aberto, infraestrutura como código, imagens de contêiner e segredos embutidos. A consolidação é o argumento: um cadastro, uma lista de achados e uma linguagem de política em vez de quatro portais com logins separados.

O Qwiet AI rastreia se uma entrada não confiável chega a uma função vulnerável e depois dá peso maior aos achados que já são explorados no mundo real. O efeito prático é uma fila menor no topo da lista, onde o time de segurança passa a manhã. Achados inalcançáveis continuam disponíveis para auditoria sem poluir a tela.

O Autofix gera uma mudança de código e um teste unitário para o achado, e o patch aparece como um pull request normal. Você revisa como o trabalho de qualquer colega, então o modelo nunca faz commit sozinho. O fornecedor fala em 95% menos tempo de remediação, número que vale testar nos seus próprios repositórios antes de planejar o time com ele.

Em vez de casar padrões de texto, o Qwiet modela variáveis, chamadas e fluxo de dados entre arquivos e serviços. Esse modelo é o que deixa o scanner seguir um valor de um handler HTTP até uma consulta ao banco, e também o que encontra lógica que só parece segura dentro de um arquivo.

O scanner roda dentro da Harness e também conecta com GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins, Azure DevOps e um cliente de linha de comando. Os resultados chegam como checagens de build e como tickets no Jira ou no ServiceNow. Quase todo time mantém o CI atual e soma o Qwiet como mais uma etapa.

Um console web agrupa os achados por aplicação, severidade e alcançabilidade, e exporta em SARIF para outras ferramentas. Regras de política podem derrubar um build por limite de severidade ou por categoria específica, e é assim que o produto vira porta de saída.