Новый Solar inCode получил технологии деобфускации и декомпиляции

Новый Solar inCode получил технологии деобфускации и декомпиляции

Новый Solar inCode получил технологии деобфускации и декомпиляции

Компания Solar Security представила новый отечественный инструмент проверки безопасности приложений Solar inCode, сочетающий в себе статические технологии анализа кода и научные подходы к реверс-инжинирнгу.


Solar inCode является инструментом статического анализа кода, предназначенным для выявления уязвимостей и недекларированных возможностей (НДВ) в программном обеспечении. Анализ приложений проводится методом «белого ящика» , даже при отсутствии исходного кода, что является основной отличительной чертой продукта. Для этого достаточно загрузить в сканер рабочие файлы приложений, а в случае мобильных приложений – просто скопировать в сканер ссылку из Apple Store или Google Play.

Технологии деобфускации и декомпиляции, реализованные в Solar inCode, позволяют восстанавливать исходный код с высокой степенью точности, даже если к нему были применены обфусцирующие (запутывающие) преобразования. Для повышения качества анализа кода используется четыре различные технологии, включая taint-анализ, а для снижения количества ложных срабатываний – технологический модуль Fuzzy Logic Engine с авторскими алгоритмами фильтрации уязвимостей.

 

Презентация Solar inCode



«Можно сказать, что inCode – это продукт, в котором научная мысль нашла свое достойное техническое воплощение. В команде разработки три кандидата наук, двое из которых защитили свои диссертации по декомпиляции кода, поэтому заложенные в продукт технологии дают принципиально новый уровень его использования: как с точки зрения удобства, так и с точки зрения эффективности оценки защищенности приложений», – комментирует Даниил Чернов, руководитель направления inCode компании Solar Security.

Solar in Code создавался как инструмент для специалистов по безопасности, отсюда и особое внимание, которое было уделено системе отчетности. Основное его отличие заключается в том, что он выдает детальные рекомендации по настройке наложенных средств защиты (SIEM, WAF, NGFW), блокирующих возможности эксплуатации уязвимостей до момента их устранений. Для разработчиков же предусмотрены отчеты с описанием выявленных уязвимостей со ссылками на соответствующие участки кода и рекомендации по их устранению путем внесения изменений в код, что существенно упрощает задачи разработки.

На данный момент Solar inCode позволяет анализировать онлайн и мобильные приложения, написанные на самых популярных языках: Java, Scala, PHP, Objective C, Java for Android. В планах по развитию продукта расширение списка анализируемых языков: JavaScript, PL/SQL,1С и С#.

«За последнее время риски эксплуатации уязвимостей программного кода значительно выросли, – отмечает Игорь Ляпунов, генеральный директор Solar Security, – по нашим данным, которые содержат отчеты JSOC, более 60 % успешных кибератак, нацеленных на внешние бизнес-приложения, реализуются через уязвимости в ПО. При том, что тема безопасности приложений достаточно нова, большинство профессионалов в области безопасности понимают, что от качества кода стала напрямую зависеть защищенность информации, денег, а подчас и целых компаний».

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru