La scansione assistita dall'IA è l'uso di machine learning o di modelli linguistici di grandi dimensioni per aiutare a individuare possibili falle di sicurezza nel codice, nelle configurazioni o nel comportamento dei sistemi. Questi strumenti non sostituiscono un ingegnere della sicurezza; restringono lo spazio di ricerca individuando schemi che sembrano insoliti, rischiosi o simili a classi di bug note come injection, impostazioni predefinite non sicure, segreti esposti o errori logici.
Nel campo della sicurezza informatica, il valore principale è la velocità e la scala. L'IA può esaminare grandi basi di codice, classificare i report di vulnerabilità in arrivo ed evidenziare modifiche sospette più rapidamente della sola ispezione manuale. Questo la rende utile nei flussi di lavoro difensivi, in cui i team devono triageare grandi volumi di risultati e concentrarsi prima su quelli più credibili. In attacchi reali, la stessa idea può anche aiutare gli aggressori a individuare più rapidamente i punti deboli, quindi i difensori devono fare affidamento su convalida umana, test e revisione del codice sicuro prima di considerare confermato qualsiasi risultato. La scansione assistita dall'IA va vista soprattutto come un sistema di allerta precoce, non come un verdetto finale.