GitLab 18.10 introduit le classement et la remédiation avec l'IA native

GitLab 18.10 introduit de nouvelles fonctionnalités de sécurité basées sur l'IA, conçues pour améliorer la qualité et la rapidité de la gestion des vulnérabilités. Ensemble, ces fonctionnalités contribuent à réduire le temps que les équipes de développement consacrent à l'analyse des faux positifs et intègrent la remédiation automatisée directement dans leur workflow, afin qu'elles puissent corriger les vulnérabilités sans connaissances spécialisées dans la sécurité.

Voici les nouveautés :

• La détection des faux positifs pour les tests statiques de sécurité des applications (SAST) est désormais en disponibilité générale. Ce flow utilise un grand modèle de langage (LLM) pour le raisonnement agentique afin de déterminer la probabilité qu'une vulnérabilité soit un faux positif et permet ainsi aux équipes de sécurité et de développement de se concentrer en priorité sur la correction des vulnérabilités critiques.
• La résolution des vulnérabilités SAST avec l'IA agentique est désormais disponible en version bêta. La résolution des vulnérabilités SAST avec l'IA agentique crée automatiquement une merge request avec un correctif proposé pour les vulnérabilités SAST vérifiées, ce qui réduit le délai de remédiation et limite le besoin d'une expertise approfondie en sécurité.
• La détection des faux positifs pour les secrets est désormais disponible en version bêta. Ce flow applique la même réduction de bruit basée sur l'IA à la détection des secrets, en signalant les secrets factices et de test afin de réduire l'effort de revue.

Ces flows sont disponibles pour les clients GitLab Ultimate qui utilisent GitLab Duo Agent Platform.

Réduire le temps de classement grâce à la détection des faux positifs SAST

Les scanners SAST traditionnels signalent chaque modèle de code suspect qu'ils détectent, indépendamment de l'accessibilité des chemins de code ou de la prise en charge du risque par les frameworks. Sans contexte d'exécution, ils ne peuvent pas distinguer une véritable vulnérabilité d'un code sûr qui semble simplement dangereux.

Les équipes de développement peuvent ainsi passer des heures à examiner des résultats qui s'avèrent être des faux positifs. Au fil du temps, cette situation peut éroder la confiance dans le rapport et ralentir les équipes chargées de corriger les risques réels.

Après chaque scan SAST, GitLab Duo Agent Platform analyse automatiquement les nouveaux résultats de gravité critique et élevée, et y associe :

• Un score de confiance indiquant la probabilité que le résultat soit un faux positif
• Une explication générée par l'IA qui décrit le raisonnement
• Un badge visuel qui permet de distinguer facilement les faux positifs probables des résultats probablement réels dans l'interface utilisateur

Ces résultats apparaissent dans le rapport de vulnérabilités, comme illustré ci-dessous. Vous pouvez filtrer le rapport pour vous concentrer sur les résultats qui ne sont pas des faux positifs, afin que les équipes consacrent leur temps à traiter les vulnérabilités réelles plutôt qu'à classer des résultats sans importance.

L'évaluation de GitLab Duo Agent Platform est une recommandation. Vous gardez le contrôle sur chaque faux positif pour déterminer sa validité, et vous pouvez vérifier le raisonnement de l'agent à tout moment pour renforcer votre confiance dans le modèle.

Transformer les vulnérabilités en correctifs automatisés

Savoir qu'une vulnérabilité est réelle ne représente que la moitié du travail. La remédiation nécessite encore de comprendre le chemin de code, de rédiger un correctif sécurisé et de s'assurer que rien d'autre n'est affecté.

Si la vulnérabilité est identifiée comme probablement réelle par le flow SAST False Positive Detection, le flow Agentic SAST Vulnerability Resolution effectue automatiquement les étapes suivantes :

1. Lecture du code vulnérable et du contexte environnant depuis votre dépôt
2. Génération de correctifs proposés de haute qualité
3. Validation des correctifs par des tests automatisés
4. Ouverture d'une merge request avec un correctif proposé comprenant :
   • Les modifications concrètes du code
   • Un score de confiance
   • Une explication des changements apportés et leur justification

Dans cette démonstration, vous verrez comment GitLab peut automatiquement traiter une vulnérabilité SAST, de la détection jusqu'à la création d'une merge request prête à être examinée. Observez comment l'agent lit le code, génère et valide un correctif, puis ouvre une merge request avec des modifications claires et explicites, afin que les équipes de développement puissent corriger le problème plus rapidement sans être des experts en sécurité.

Comme pour toute suggestion générée par l'IA, il est recommandé d'examiner attentivement la merge request proposée avant de procéder au merge.

Identifier les secrets réels

La détection des secrets n'est utile que si les équipes font confiance aux résultats. Lorsque les rapports regorgent d'identifiants de test, de valeurs de remplacement et de tokens d'exemple, les équipes de développement risquent de perdre du temps à examiner des informations superflues au lieu de corriger les expositions réelles. Cette situation peut ralentir la remédiation des vulnérabilités et réduire la confiance dans le scan.

La détection des faux positifs pour les secrets aide les équipes à se concentrer sur les secrets importants afin de réduire les risques plus rapidement. Lors de l'exécution sur la branche par défaut, le flow effectue automatiquement les étapes suivantes :

1. Analyse de chaque résultat pour repérer les identifiants de test, les valeurs d'exemple et les secrets factices potentiels
2. Attribution d'un score de confiance qui indique si le résultat représente un risque réel ou un probable faux positif
3. Génération d'une explication justifiant pourquoi le secret est considéré comme réel ou comme un faux positif
4. Ajout d'un badge dans le rapport de vulnérabilités pour que les équipes de développement puissent voir le statut en un seul coup d'œil

Les équipes de développement peuvent également déclencher cette analyse manuellement depuis le rapport de vulnérabilités en sélectionnant « Vérifier les faux positifs » sur n'importe quel résultat de détection de secrets, ce qui leur permet d'éliminer les résultats sans risque et de se concentrer plus rapidement sur les véritables secrets.

Adoptez la sécurité basée sur l'IA dès aujourd'hui

GitLab 18.10 introduit des fonctionnalités couvrant l'ensemble du workflow de gestion des vulnérabilités, de la réduction du bruit lié aux faux positifs dans les scans SAST et la détection des secrets à la génération automatique de merge requests avec des correctifs proposés.

Pour découvrir comment la sécurité basée sur l'IA peut réduire le temps de revue et transformer les résultats en correctifs prêts à être fusionnés, commencez un essai gratuit de GitLab Duo Agent Platform dès maintenant.