Booz | Allen | Hamilton щойно протестували 5 моделей AI-кодування на 2800 випробуваннях та 460 000 рядках коду.

Китайські LLM створювали більш вразливий код, коли розробник виглядав таким, що працює на уряд США.
Вразливості були приховані та не виявлялися традиційними засобами безпеки. Qwen3-Coder, уже вбудований у широко використовувані інструменти розробки, був найгіршим порушником.
@BoozAllen Рекомендація пряма: заборонити ненадійні AI-моделі в урядовій та критичній інфраструктурі, забезпечити повну відстежуваність програмного забезпечення та незалежно тестувати кожну модель перед розгортанням.
Порівняння з Huawei у звіті варте прочитання. США витратили десятиліття, спостерігаючи, як китайські телекомунікаційні виробники вбудовуються в американську інфраструктуру.
Вартість демонтажу та заміни сягнула мільярдів і триває досі у 2026 році. Booz Allen стверджує, що китайська екосистема відкритого AI становить більшу загрозу через швидкість та масштаб впровадження.
Саме цю проблему @Conste11ation вирішує за допомогою Gate AI. Вона розташовується між AI-агентом та постачальником моделі, скануючи кожен запит і кожну відповідь у реальному часі.
Захист від ін'єкцій підказок досягає 97,4% F1 при строгому бюджеті хибнопозитивних спрацьовувань у 1% на 16 публічних бенчмарках на 10 пунктів випереджаючи Lakera Guard, яку Check Point придбав за $300M.
Кожна взаємодія створює захищений від підробки аудиторський слід, прив'язаний до шару Digital Evidence. Криптографічно верифікований будь-ким, а не лише довіреними особами. Безкоштовно для початку, самообслуговування, без закупівельних процедур.