Por que é que o meu scanner de segurança não deteta a classe de vulnerabilidade que o meu assistente de IA identifica com mais frequência?

Os assistentes de programação baseados em IA introduzem uma vulnerabilidade de segurança em 44 a 72 por cento das tarefas de geração de código, dependendo da linguagem, de acordo com o Relatório de Segurança de Código GenAI 2026 da Veracode. As ferramentas SAST existentes foram concebidas e ajustadas para padrões de código escritos por humanos; não modelam as assinaturas de vulnerabilidade repetitivas e específicas de cada modelo que uma determinada ferramenta de IA produz. Um estudo comparativo entre modelos, publicado em julho de 2026 no arXiv, revelou que diferentes LLMs concentram o risco em classes de CWE previsíveis e distintas em bases de código totalmente alheias entre si, e que os scanners atuais não dispõem de perfis sensíveis ao modelo para explorar esta regularidade. A Endorlabs confirmou em 2026 que os scanners de padrões fixos não detetam falhas que dependem do contexto entre ficheiros, que é exatamente onde o código gerado por IA falha com maior frequência. Atualmente, nenhum scanner de nível de produção inclui perfis adaptados ao modelo que gerou o código.