Sistema híbrido basado en modelos de lenguaje de gran escala y análisis estático para la detección automatizada de vulnerabilidades de seguridad en código fuente de aplicaciones web con python y node.js (javascript/typescript).
Terán González, R. A. (2026). Sistema híbrido basado en modelos de lenguaje de gran escala y análisis estático para la detección automatizada de vulnerabilidades de seguridad en código fuente de aplicaciones web con python y node.js (javascript/typescript). [Tesis, Universidad Técnica de Ambato]. Repositorio Institucional UTA. https://repositorio.uta.edu.ec/handle/123456789/47237
Resumen
Static Application Security Testing (SAST) tools are precise but detect few vulnerabilities, whereas large language models (LLMs) widen coverage at the cost of many false positives. This research proposes, implements, and evaluates a hybrid system that combines three SAST configurations (Semgrep, Bandit, and Semgrep…
Descripción
Las herramientas de análisis estático de seguridad (SAST) son precisas, pero detectan pocas vulnerabilidades, mientras que los modelos de lenguaje de gran escala (LLM) amplían la cobertura a costa de muchos falsos positivos. Esta investigación propone, implementa y evalúa un sistema híbrido que combina tres…
