ගත පැයක් පමණ කාලයක් ගතකර, ප්රවීණ ඉන්ෆ්රාස්ට්රක්චර් විශේෂඥයෙක් Propulse ව්යාපෘතියේ සුරක්ෂිතතා පරීක්ෂාවක් සිදු කළා. ඔහු 27 දෝෂ හඳුනාගෙන, ඒ අතර 4 ක් අත්යවශ්ය Authentication හා Session Storage සම්බන්ධව තිබුණා.
එම පරීක්ෂාවෙන් පසු, මූලික සංවර්ධකයා NexaVerify නම් Multi‑LLM Consensus එන්ජින් එකට ඒම කේත කෝෂය තත්කාලිකව පරික්ෂා කිරීමට නියම කළා. AI මොඩල 3ක (Gemini, Groq, Cerebras) එකට එකට වැඩ කරමින්, කේතය විශ්ලේෂණය කර 12 තත්පරයකින් 91 ගැටලු හඳුනාගත්තා. ඒ අතර, මිනිස් පරීක්ෂකයා නොදකින ‘Hardcoded Cloudinary API Key’ එකක් /docs ෆෝල්ඩරයේ HANOUTI‑GUIDE.html ගොනුවේ 662 වන පේළියේ සැඟවී තිබුණා.
මෙවැනි ලුහුගැන්වුම් ගොනුවේ ලේඛන කොටසක ඇති වීම නිසා, සාමාන්ය ලින්ටර් හෝ මිනිස් ඇඟවීමත් එය නොපෙනේ. AI එක තදබලයෙන්, දිගු වේලාවකින් තොරව, එකම විෂය මත තීරණය කර, ඒ ‘නිර්වචන’ (silent killer) එක හඳුනාගත්තා.
ශ්රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම
ශ්රී ලංකාවේ තාක්ෂණික පරිසරය දැනටමත් සොෆ්ට්වේයා සංවර්ධනය, cloud සේවා, AI ආදියෙන් ඉදිරියට යමින් තිබේ. මෙවැනි Multi‑LLM Consensus පද්ධතිය භාවිතා කිරීමේ ප්රතිලාභ මෙසේය:
- දෝෂ හඳුනා ගැනීමේ වේගය – මිනිස් පරීක්ෂකයාට පැයකට වැඩි කාලයක් ගතවන අතර AI තත්පර කිහිපයකින් සම්පූර්ණ වාර්තා ලබා දේ.
- ලේඛන ගොනු, static HTML වැනි අලූත්ම කොටස් පවා ආවරණය කිරීම – සමාන්ය සමාලෝචන මෙවලම් නොගැලපෙන ආරක්ෂක අවදානම් දැනගත හැක.
- දෝෂ විශ්ලේෂණයේ නිරවද්යතාවය – එකක් වඩා වැඩි AI මොඩල එකට එකට පරීක්ෂා කිරීම නිසා, වැරදි අවුලක් අවම වේ.
- විකසකයින්ගේ කාලය නිදහස් කිරීම – AI මගින් “obvious” හා “hidden” රහස් ස්වයංක්රියව හඳුනාගෙන, සංවර්ධකයාට නිර්මාණාත්මක වැඩ වලට අවධානය යොමු කළ හැක.
ඉදිරියේදී, AI එකක් “කේතය හොඳද?” කියා පරීක්ෂා කිරීම වෙනුවට, Multi‑stage validation (static scans → Multi‑LLM Consensus → runtime sandbox) ආකාරයේ පද්ධති භාවිතා කරමින්, ආරක්ෂාව තරුණව, කාර්යක්ෂමව, නිරවද්යව තබා ගැනීමට අපේක්ෂා කරමු.
ඉතින්, ඔබේ ව්යාපෘති වල /docs ෆෝල්ඩරයේ ගොනු පරීක්ෂා කර නැත්නම්, හුදකලා රහස් තවමත් ඔබේ පද්ධතියේ අභ්යන්තරයෙහි සැඟවී 있을 수 있습니다. AI සමඟ ඒ රහස් හෙළි කර ගැනීම, ඔබේ ආරක්ෂාවට නව මට්ටමක් ගෙන එයි.
