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Mobb lance un outil de correction automatique des vulnérabilités pour les utilisateurs de GitHub

Mobb lance un outil de correction automatique des vulnérabilités pour les utilisateurs de GitHub

Dans une démarche stratégique visant à renforcer la sécurité des applications, Mobb a introduit une fonctionnalité avancée de correction automatique des vulnérabilités, conçue sur mesure pour les utilisateurs GitHub. Lancé le 23 janvier, le service Mobb Fixer s'intègre de manière transparente dans le cycle de vie du développement logiciel en surveillant les demandes d'extraction GitHub et en proposant de manière proactive des rectifications de code.

Le nouveau système fonctionne directement dans l'espace de référentiel des développeurs, éliminant ainsi le besoin de changer de contexte. L'outil Mobb Fixer exploite un mélange d'expertise en sécurité, d'analyse sémantique et d'IA générative émergente pour renforcer la portée de la couverture du code. Les correctifs apportés sont précis, crédibles et dépourvus de dilemmes en matière de propriété du code.

Actuellement disponible pour l'intégration, Mobb fournit un pont au sein GitHub et prévoit d'élargir sa prise en charge à des référentiels de code supplémentaires. Ils proposent une offre d'essai complémentaire pour ceux qui souhaitent découvrir leur service par eux-mêmes.

La fonctionnalité mise à jour de Mobb garantit aux développeurs une approche rationalisée pour remédier aux vulnérabilités du code, tout en accommodant simultanément les équipes de sécurité grâce à une surveillance complète des activités de remédiation. Les solutions de réparation de Mobb sont délicatement intégrées aux flux de travail des développeurs, directement livrées à leur base de code. La prise en charge des principaux scanners SAST témoigne également de l'adaptabilité du système, permettant aux entreprises de le mettre en synergie avec leurs pratiques et outils en vigueur.

La fonctionnalité « hybride genAI » de Mobb reflète un mélange judicieux d'algorithmes déterministes et de recherches exclusives, étayées par l'IA générative, pour garantir des correctifs non seulement précis mais également fiables.

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