LTM внедрит Devin от Cognition для 260 клиентов и закроет 80% CVE-бэклога
ИТ-интегратор LTM и Cognition объявили партнёрство: ИИ-инженер Devin будет развёрнут в клиентской базе LTM — более 260 компаний, включая 26 из Fortune 500 и пять крупнейших банков мира. Первый продукт — управляемый сервис BlueVerse RightLogic, который разбирает бэклог уязвимостей. Цель — закрывать 80% CVE-бэклога против 60% раньше. Каждое исправление проверяет человек, а запуск начнётся с банков, финансов и страхования. • 80% CVE-бэклога — целевой показатель вместо 60% • 260+ клиентов LTM получают доступ к Devin • Это первый из пяти совместных продуктов двух компаний
AI-обработка оригинала Cognition Blog; редакция Hamidun News
LTM и Cognition объявили о партнёрстве: ИИ-инженер Devin будет развёрнут в глобальной клиентской базе LTM, а это более 260 компаний, включая 26 из Fortune 500 и пять крупнейших банков мира. Первым совместным продуктом стал BlueVerse RightLogic, управляемый сервис с привязкой к результату, который разбирает накопившиеся уязвимости. Заявленная цель: закрывать 80% CVE-бэклога клиента, хотя по прежней схеме LTM выходило 60%. Улучшение компании подтверждают совместно.
Контекст в релизе описан жёстко. По данным Cognition, атаки с применением ИИ выросли втрое, а дешёвые массовые зонды проверяют каждую возможную дыру. Команды безопасности при этом получают в 10–100 раз больше находок, чем раньше, и значительная их часть оказывается ложными срабатываниями. Привычные сканеры дают покрытие, но останавливаются на обнаружении. Они пропускают цепочки эксплойтов, для которых нужно рассуждать о бизнес-логике, а проверку и исправление оставляют людям.
Как устроен RightLogic
Под капотом лежит Devin Security Swarm, продукт Cognition. По описанию компании, он ищет критические уязвимости по всей кодовой базе, проверяет их эксплуатируемость в рантайме и отправляет pull request с исправлением. Cognition утверждает, что крупные заказчики уже находят с ним больше верифицированных уязвимостей и платят на 30% меньше, чем за ближайшей сопоставимой альтернативой. Это данные самого вендора, независимых сравнений в анонсе нет.
LTM превращает эти возможности в управляемый сервис с тремя опорами:
- Управляемое исправление. RightLogic забирает находки из сканеров, которые у клиента уже работают, и ранжирует их по критичности для бизнеса и регуляторной экспозиции. Уверенные фиксы уходят к Devin на сквозную обработку, сложные задачи берут инженеры LTM. Каждое исправление просматривает человек до слияния.
- Масштаб и управление. Devin даёт автономную мощность для десятков тысяч находок. LTM добавляет свои плейбуки исправлений, правила комплаенса, стандарты кодинга и отраслевую экспертизу. Инженеры уже обучены работе с Devin.
- Накопление опыта. Каждый проект уточняет плейбуки LTM и фиксирует требования конкретного клиента, поэтому исправления должны идти быстрее и с меньшим участием людей.
Ключевые параметры:
- Клиентская база: 260+ компаний, 26 из Fortune 500, топ-5 глобальных банков
- Цель по бэклогу: 80% CVE против прежних 60%
- Экономика (по данным Cognition): на 30% дешевле ближайшей альтернативы
- Контроль: ревью человеком перед каждым слиянием
- Статус: первый из пяти совместных продуктов
Почему начинают с банков
RightLogic стартует в банковском секторе, финансовых услугах и страховании. Там, по словам компаний, Devin уже хорошо себя показал, а у LTM есть глубокая отраслевая экспертиза. Позже сервис и остальной пакет совместных предложений распространят на другие отрасли. В портфеле заявлены модернизация приложений и трансформация жизненного цикла разработки (SDLC).
Логика понятна. У банков огромные кодовые базы, строгие регуляторы и очереди уязвимостей, которые невозможно закрыть наймом. Gardner Johnson из Cognition формулирует это так: безопасность стала проблемой объёма, которую человеческая команда не решит штатом. Harsh Naidu из LTM добавляет, что финансовый сектор одновременно должен усиливать защиту и ускорять внедрение ИИ.
Что проверять при оценке
Для CISO и руководителей разработки анонс полезен как ориентир, но цифры стоит проверять на собственных данных. Первый вопрос: как именно считается «80% бэклога» — по числу CVE, по критичности или по уязвимостям, реально эксплуатируемым в вашей среде. Второй: какова доля ложных срабатываний после валидации в рантайме и кто отвечает за регрессии, если исправление прошло ревью, но сломало поведение системы.
Стоит заранее выяснить, какие права получит агент в репозиториях и тестовых средах, как ведутся аудиторские журналы и как схема ложится на требования вашего регулятора. Разумный старт — пилот на одном продукте с известным бэклогом: замерить долю принятых PR, время от находки до слияния и нагрузку на ревьюеров. Если ревью людьми станет узким местом, обещанные 80% останутся только на бумаге.
Соберите и запустите AI-продукт без классического кодинга
Практический интенсив Жемала Хамидуна по вайб-кодингу в Claude Code и Cursor на hamidun.com/vibecoding: от идеи и архитектуры до рабочего продакшн-сервиса, ботов и пайплайнов.
Главное из мира ИИ — раз в неделю
7 ключевых событий недели, отобранных вручную. Без шума, репостов и пресс-релизов.
Готово! Проверьте почту — мы отправили подтверждение.