Компания Positive Technologies разработала ИИ-модель MOLOT для обнаружения вредоносного кода. Ее встроили в работу SAST-продукта (Static Application Security Testing, статический анализ кода) PT Application Inspector. Кроме того, команда разработчиков опубликовала Open Source — бенчмарк OMCBench для оценки способностей ИИ выявлять опасное ПО.

Нейросеть трансформерной архитектуры анализирует программы по последовательности их действий, выделяет сценарии, характерные для вредоносного кода на языках Python, JavaScript и TypeScript, и помечает их как подозрительные. Также модель отмечает конкретные строки кода, на основании которых она приняла решение.

MOLOT протестировали на реальных вредоносных пакетах. Нейросеть показала, что способна на 30% точнее Open Source — аналогов выявлять вредоносный код.

Карточки решений:
PT Application Inspector

В октябре 2025 года «СберТех» представил мультиагентную систему для проверки кода на уязвимости.