Вебинар: Практика использования Solar inCode

Вебинар: Практика использования Solar inCode

Вебинар: Практика использования Solar inCode

Компания Solar Security приглашает принять участие в вебинаре, посвященном поиску уязвимостей и недекларированных возможностей в исходном коде. Мероприятие пройдет 14 октября, в пятницу, с 11.00 до 13.00.

Рынок сканеров кода постепенно растет, отчасти вследствие большого числа атак на мобильные и веб-приложения, отчасти вследствие того, что сами сканеры кода постепенно становятся более простыми и удобными. Если вы интересуетесь темой проверки исходного кода и хотите больше узнать о том, на что способны сканеры кода и как с ними работать, этот вебинар для вас.

Даниил Чернов, руководитель направления Application Security компании Solar Security, и Ярослав Александров, ведущий разработчик компании Solar Security, подробно расскажут об основных этапах анализа исходного кода с помощью решения Solar inCode и ответят на ваши вопросы. В фокусе вебинара будут следующие темы:

  • Чем отличаются уязвимости и закладки и как от них избавиться?
  • Какие уязвимости, по данным Solar inCode, чаще всего встречаются в приложениях?
  • Какие закладки может найти Solar inCode?
  • Как работать с результатами анализа в интерфейсе Solar inCode?
  • Что такое ложное срабатывание и как с ним бороться?
  • Как можно настроить сканирование и для чего это нужно?
  • Как интегрировать Solar inCode в процесс разработки?
  • Как создавать свои правила поиска уязвимостей?
  • Что такое анализ без исходного кода и как им пользоваться?

Зарегистрироваться на вебинар вы можете по ссылке.

Присоединяйтесь, будет интересно!

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru