В Solar inCode добавлены модули динамического и интерактивного анализа

В Solar inCode добавлены модули динамического и интерактивного анализа

В Solar inCode добавлены модули динамического и интерактивного анализа

Компания Solar Security, разработчик продуктов и сервисов для целевого мониторинга и оперативного управления информационной безопасностью, сообщает о выходе новой версии Solar inCode – решения для проверки безопасности исходного кода.

Ключевым усовершенствованием новой версии стали модули динамического и интерактивного анализа (DAST/IAST) с двумя режимами работы – fuzzing-методов и fuzzing-запросов. Совместное использование статического, динамического и интерактивного анализа позволяет добиться более полных результатов проверки на уязвимости, ошибки и закладки в исходном коде приложений.

«Сейчас, когда продукт вышел на определенный уровень зрелости, мы определяем направления развития, исходя из потребностей наших клиентов. Это касается списка поддерживаемых языков, отчетности, интерфейса, новых технологий и так далее, – рассказывает Даниил Чернов, руководитель направления Solar inCode компании Solar Security. – Несмотря на сложность технологий, лежащих в основе Solar inCode, мы, как и раньше, стремимся сделать использование продукта максимально простым и понятным, в том числе для сотрудников безопасности, у которых не всегда есть опыт разработки».

В новой версии был существенно расширен список поддерживаемых языков программирования. Solar inCode 2.2 анализирует приложения, написанные на C/C++ (в том числе с использованием OpenMP), Ruby, T-SQL и Visual Basic 6.0.

Кроме того, Solar inCode 2.2 включает новые правила поиска уязвимостей для языков программирования, поддерживаемых в более ранних версиях – Java, Scala, PHP, Objective-C, Java for Android, JavaScript, Swift, Python 2, Python 3, PL/SQL и C#.

Solar inCode 2.2 предлагает расширенные возможности для анализа iOS-приложений. Поддержка языка программирования Swift 3, интеграция со средой разработки XCode 8 и компилятором Apple Clang 8.0 обеспечивают максимальный охват iOS-приложений, доступных для анализа. Модуль загрузки iOS-приложений из App Store поддерживает все актуальные версии операционной системы iOS.

Интерфейс Solar inCode был доработан так, чтобы предложить пользователю дополнительные возможности, не усложняя логику взаимодействия с решением. Результаты сканирования теперь можно выгружать, приоритизировав уязвимости согласно классификации OWASP Top 10 2013, OWASP Mobile Top 10 2014 или PCI DSS 3.2.

При разработке Solar inCode 2.2 большое внимание было уделено развитию аналитических инструментов. Встроенный модуль межпроектной аналитики позволяет объединять проекты в группы для получения совокупной информации по проектам в рамках группы. Пользователям доступна статистика по количеству сканирований, времени сканирования, количеству строк кода, рейтингу безопасности и количеству уязвимостей с выбором уровня критичности. Все эти показатели могут быть представлены в виде графиков, отражающих динамику изменений.

Само решение Solar inCode теперь совместимо с операционными системами CentOS и macOS. 

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