Exploitable ou non signalé
Chaque résultat est validé avec un exploit de preuve de concept fonctionnel avant d'atteindre votre file.
Solutions / AI SAST
AI SAST
Une analyse statique qui prouve qu'une vulnérabilité est exploitable avant qu'elle n'arrive à votre équipe. Hacktron lit votre code en contexte, valide chaque résultat avec un vrai exploit de preuve de concept et fournit un correctif IA.
Le SAST traditionnel signale des motifs. Il vous submerge de peut-être, et votre équipe apprend à l'ignorer. AI SAST remplace la question « est-ce que cela semble risqué ? » par « est-ce réellement exploitable ? ». Hacktron indexe votre dépôt et ses graphes d'appels, raisonne sur les vrais flux de données et ne remonte que les résultats qu'il peut prouver.
Sans carte bancaire
ils nous font confiance
Contexte complet de la codebase
Indexe les dépôts et les graphes d'appels au lieu de comparer des lignes isolées à des bibliothèques de règles.
Un correctif avec chaque résultat
Un correctif suggéré par IA arrive dans la pull request, et le résultat se résout automatiquement après merge.
Définition
Qu'est-ce que AI SAST ?
AI SAST est du test statique de sécurité applicative qui utilise l'IA pour comprendre le code comme le ferait un ingénieur sécurité, plutôt que de le comparer à une bibliothèque fixe de motifs. Le SAST classique analyse le code source et signale les constructions qui ressemblent à des motifs dangereux connus. Comme il n'exécute pas le code, il passe à l'échelle, mais le matching de motifs n'a pas de contexte et produit de gros volumes de résultats parfois réels, parfois non.
AI SAST ajoute du raisonnement. Il construit un modèle de la codebase : quelles fonctions s'appellent, où entre l'input non fiable, comment les données traversent fichiers et services, et quels chemins atteignent réellement un sink. Avec ce contexte, il distingue une chaîne qui paraît dangereuse d'une chaîne qu'un attaquant peut vraiment contrôler. Résultat : moins de faux positifs et, surtout, la capacité de trouver des failles sans motif évident, comme une autorisation cassée ou une erreur de logique métier.
En une phrase
AI SAST est une analyse statique qui raisonne sur votre code précis et prouve l’exploitabilité, au lieu de deviner à partir de motifs.
AI SAST vs SAST traditionnel
La façon la plus claire de comprendre AI SAST est de le comparer aux outils basés sur des règles que la plupart des équipes utilisent déjà.
| Dimension | SAST traditionnel / basé sur des règles | AI SAST (Hacktron) |
|---|---|---|
| Comment il trouve les problèmes | Compare le code à une bibliothèque fixe de motifs et de règles | Raisonne sur le code en contexte avec graphes d'appels et flux de données |
| Faux positifs | Élevés ; les matches sans contexte saturent la file | Faibles ; seuls les résultats validés comme exploitables sont signalés |
| Failles de logique métier | Manquées ; aucune règle fixe ne décrit une autorisation cassée ou l'intention | Détectées par raisonnement sur l'intention, l'autorisation et le comportement produit |
| Sortie par résultat | Un emplacement et un ID de règle | Un exploit de preuve de concept plus un correctif IA suggéré |
| Effort de triage | Manuel ; les ingénieurs confirment ou rejettent chaque alerte | Minimal ; la preuve de concept confirme le résultat |
| Nouvelles règles et couverture | Attendre une mise à jour de règles d'un fournisseur | S'adapte par raisonnement et apprentissage spécifique au projet |
Par souci d'équité : le SAST basé sur des règles est rapide, déterministe et facile à auditer, et il reste utile pour des classes de bugs bien définies. AI SAST ne remplace pas tous les linters ; c'est la couche qui ajoute contexte, validation et couverture de logique métier. Pour un traitement plus long, lisez AI SAST vs SAST traditionnel.
Mécanisme
Comment fonctionne l'AI SAST de Hacktron
Trois capacités distinguent Hacktron des scanners basés sur des règles et des outils d'IA qui ne font que trier.
Contexte de codebase
Lit tout votre dépôt, pas seulement le diff.
Hacktron indexe le dépôt et ses graphes d'appels avant de raisonner sur un changement. Il sait où entre l'input non fiable, comment il circule et quelles fonctions il atteint. Ce contexte lui permet de confirmer un vrai chemin de données et de publier le résultat sur les lignes vulnérables exactes, plutôt que de signaler une ligne isolée.
Validation par preuve de concept
S'il ne peut pas le prouver, il ne le signale pas.
Pour chaque résultat candidat, Hacktron tente de générer un exploit de preuve de concept fonctionnel. S'il ne peut pas prouver que le résultat est exploitable, il ne le signale pas. Cette règle est l'antidote à la fatigue des faux positifs : ce qui atteint votre équipe est ce qu'un attaquant pourrait réellement utiliser, avec les étapes de reproduction.
Correctif IA et auto-résolution
Un correctif dans la PR, et le résultat se ferme seul.
Chaque résultat validé inclut un correctif suggéré pour votre code, prêt à appliquer dans la pull request. Quand le correctif est mergé, Hacktron revérifie et résout automatiquement le résultat, sans tenue manuelle ni tickets de backlog périmés.
Où cela s'exécute : connectez un dépôt GitHub, GitLab ou Bitbucket et les agents Hacktron travaillent dans votre CI/CD sur chaque pull request. Le même moteur alimente la revue de code IA pour pull requests et nourrit le pentest white-box par IA.
Comment Hacktron se compare à Snyk Code et Semgrep
Les acheteurs qui cherchent de l'AI SAST évaluent souvent une courte liste. Voici une comparaison honnête de la capacité AI SAST spécifiquement, pas de toute la plateforme.
| Capacité | Hacktron | Snyk Code | Semgrep |
|---|---|---|---|
| Approche centrale | Raisonnement IA plus validation par preuve de concept | Moteur DeepCode AI (SAST), plateforme SCA-first | Motifs plus couche IA multimodale |
| Posture faux positifs | Ne signale que des résultats validés et exploitables | 97,18 % de vrais positifs mais 34,55 % de faux positifs sur OWASP Benchmark | Environ 50 % moins de bruit que l'IA seule (chiffre fournisseur) |
| Failles de logique métier | Oui, via raisonnement contextuel | Limité | Limité (guidé par motifs) |
| Exploit de preuve de concept | Oui, généré par résultat | Non | Non |
| Correctif IA dans la PR | Oui, plus auto-résolution | Suggestions de correctif | Triage Assistant AI et autofix |
| Offre gratuite | Gratuit pour open source ; essai gratuit | Gratuit (tests limités) | Community Edition (gratuit, 3 000+ règles) |
| Prix d'entrée | 40 $ / développeur / mois | Team à partir d’environ 25 $ / dev / mois | Team 35 $ / contributor / mois (annuel) |
Lecture du tableau : Snyk et Semgrep sont des plateformes larges et matures ; si vous avez besoin de SCA, conteneurs et IaC dans une suite, elles couvrent plus de surface. Hacktron rivalise sur la profondeur du résultat SAST : il prouve l'exploitabilité et écrit le correctif, ce qui réduit le temps de triage. Les chiffres de précision de Snyk viennent du OWASP Benchmark comme rapporté par Xygeni (mai 2026) ; les chiffres et prix de Semgrep viennent de semgrep.dev. Pour un face-à-face plus détaillé, consultez Hacktron vs Snyk et Hacktron vs Semgrep, ou parcourez le classement des meilleurs outils AI SASTLes plans Hacktron complets sont dans la section tarifs.
Preuves
Des preuves, pas des promesses
Les promesses AI SAST sont faciles à formuler. Hacktron les appuie avec des preuves publiques : résultats clients, recherche originale de vulnérabilités et posture de conformité publique.
Recherche originale
L'équipe Hacktron a publié des advisories dont une RCE pré-authentification BeyondTrust (CVE-2026-1731, CVSS 9.9) et un contournement d'authentification PAN-OS GlobalProtect (CVE-2026-0265). Le même moteur qui trouve ces failles relit votre code. Parcourez les CVE et advisories publiés.
Adopté par des équipes sécurité
Perplexity, Supabase, Yoto, Gumroad et WSO2 utilisent Hacktron, avec des recommandations nominatives de leurs responsables sécurité et ingénierie.
Conformité
Hacktron est SOC 2 Type 1 avec un Trust Centerpublic couvrant la gestion des données et les contrôles de sécurité.
Chez Zellify, la sécurité est une priorité centrale. Avant Hacktron, nous nous appuyions sur une combinaison de revues de code manuelles et d'outils de sécurité automatisés de fournisseurs établis pour auditer nos pull requests et notre codebase existante. Cette approche nous donnait un niveau de confiance de base, mais demandait beaucoup d'effort manuel et, comme nous l'avons découvert ensuite, laissait des failles critiques.
Quand nous sommes passés à Hacktron et avons lancé un audit complet de notre codebase, les résultats ont été immédiats et frappants. Hacktron a découvert plusieurs vulnérabilités critiques qui étaient passées totalement inaperçues auprès d'autres outils largement utilisés sur le marché. Ce n'étaient pas des problèmes mineurs. C'étaient des faiblesses sérieuses qui auraient pu avoir de graves conséquences si elles avaient été découvertes par des acteurs malveillants.
Pour les équipes qui s'appuient aujourd'hui sur des outils de sécurité automatisés traditionnels, essayer Hacktron est une décision évidente. D'après notre expérience, il fait remonter des problèmes que d'autres fournisseurs manquent tout simplement, avec une vitesse et une précision difficiles à égaler.
FAQ
Questions AI SAST, réponses claires
Les questions que posent les équipes lorsqu'elles évaluent l'AI SAST, de la définition au prix.
Qu'est-ce que AI SAST ?
AI SAST est du test statique de sécurité applicative qui utilise l'IA pour raisonner sur votre code en contexte, plutôt que de le comparer à des motifs fixes. Il comprend comment les données circulent dans votre application, trouve des problèmes réels et exploitables, y compris des failles de logique métier, et produit beaucoup moins de faux positifs que les scanners basés sur des règles.
En quoi AI SAST diffère-t-il du SAST traditionnel ?
Le SAST traditionnel compare le code à une bibliothèque de règles et signale tout ce qui semble risqué, ce qui produit beaucoup de faux positifs et manque les failles logiques sans motif. AI SAST ajoute un raisonnement contextuel et, chez Hacktron, valide chaque résultat avec un exploit de preuve de concept avant de le signaler.
AI SAST réduit-il les faux positifs ?
Oui, c'est son principal bénéfice. Hacktron ne signale que les résultats qu'il peut prouver exploitables, donc votre équipe passe du temps sur du vrai risque plutôt que sur des peut-être. À titre de comparaison, les moteurs basés sur des règles peuvent avoir des taux de faux positifs proches d'un sur trois sur des benchmarks standards.
AI SAST peut-il trouver des vulnérabilités de logique métier ?
Souvent, oui. Parce que Hacktron raisonne sur l'intention et l'autorisation plutôt que sur la syntaxe, il peut détecter du contrôle d'accès cassé et des erreurs logiques que les outils à motifs ne voient pas, car aucune règle fixe ne les décrit.
Hacktron remplace-t-il mes scanners existants ?
Pas nécessairement. Les linters et scanners basés sur des règles sont rapides et déterministes pour des classes de bugs bien définies. Hacktron ajoute la couche contextuelle et validante au-dessus, et de nombreuses équipes l'utilisent comme gate sur les pull requests où l'exploitabilité compte le plus.
Comment Hacktron prouve-t-il qu'un résultat est réel ?
Il tente de générer un exploit de preuve de concept fonctionnel pour chaque candidat. S'il ne peut pas, il ne signale pas le résultat. Cette règle rend les résultats assez fiables pour bloquer un merge.
Comment AI SAST s'intègre-t-il dans CI/CD ?
Connectez un dépôt GitHub, GitLab ou Bitbucket et les agents Hacktron s'exécutent sur chaque pull request dans votre pipeline existant. Les résultats apparaissent en commentaires inline avec un correctif applicable et se résolvent automatiquement une fois mergés.
Combien coûte Hacktron ?
Le plan Pro coûte 40 $ par développeur et par mois, avec 50 pull requests incluses, scans illimités par PR et 1 $ par PR supplémentaire. Les projets open source sont gratuits, et le prix Enterprise est personnalisé.
Quelle est la précision de Hacktron face à Snyk Code ou Semgrep ?
Hacktron se différencie sur des résultats validés et exploitables plutôt que sur le volume brut d’alertes. Snyk Code montre un haut taux de vrais positifs mais aussi un haut taux de faux positifs sur OWASP Benchmark ; Semgrep réduit le bruit avec une couche IA au-dessus de motifs. Consultez les pages de comparaison pour le détail.
AI SAST est-il sûr pour du code privé ?
Hacktron est SOC 2 Type 1 et exploite un Trust Center public. Consultez le Trust Center pour les détails actuels de gestion des données avant de connecter un dépôt privé.
Voyez ce que l’AI SAST orienté exploitabilité trouve dans votre code
Connectez un dépôt et recevez des résultats validés, exploitables, avec correctifs sur votre prochaine pull request. Gratuit pour open source.
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