Solar Security выпустила новую версию сканера кода Solar inCode

Solar Security выпустила новую версию сканера кода Solar inCode

Solar Security выпустила новую версию сканера кода Solar inCode

Ее основные преимущества – коробочная интеграция с JIRA, анализ мультиязычных приложений, и модуль бинарного анализа приложений на С/С++. Решение Solar inCode – единственный в мире сканер кода, способный производить статический анализ на уязвимости и НДВ без доступа к исходному коду приложений.

Благодаря собственным исследованиям технологий декомпиляции и деобфускации, Solar inCode 2.3 успешно осуществляет статический анализ .exe- и .dll-файлов, написанных на С/С++ для архитектуры х64 и х86. Эта функциональность Solar inCode 2.3 позволит службе безопасности проверять уровень защищенности используемых в компании приложений даже без доступа к их исходному коду – в случаях с так называемым «унаследованным ПО» или приложениями, разработка которых отдана на аутсорсинг.

«Мы фокусируемся на усилении нашего ключевого конкурентного преимущества – возможности анализировать приложения без доступа к их исходному коду. Очередным шагом в этом направлении стал статический анализ .exe- и .dll-файлов, написанных на С/С++. Мы получали от клиентов много запросов на функциональность, но ввиду специфики языков С/С++ реализовать ее в продукте было достаточно сложно. У нас ушло много времени на исследования и разработку, но итоговым результатом можно гордиться», – рассказывает Даниил Чернов, руководитель направления Solar inCode компании Solar Security.

Если в приложении используется несколько языков программирования, Solar inCode 2.3 автоматически определит их и просканирует приложение как обычно. При этом пользователь может выбрать, сканировать приложение целиком или только часть кода на определенном языке.

Стратегическим направлением разработки Solar inCode является бесшовная интеграция с SDLC – процессом безопасной разработки приложений. Solar inCode 2.3 продолжает движение в этом направлении и предлагает пользователям полноценную коробочную интеграцию с JIRA, одной из наиболее распространенных систем отслеживания ошибок (bug tracking). После сканирования приложения пользователь может сразу же создать задачу по исправлению найденных уязвимостей – прямо через интерфейс Solar inCode.

Новая версия содержит ряд доработок уже имеющейся функциональности: в Solar inCode 2.3 появились новые описания уязвимостей, а также новые правила поиска уязвимостей для уже поддерживаемых языков программирования. Алгоритмы анализа потоков данных при поиске уязвимостей для языка PHP также были дополнительно оптимизированы. Усовершенствования коснулись и интерфейса Solar inCode 2.3: новая функциональность решения отражена в нем таким образом, чтобы логика взаимодействия с пользователем оставалась столь же прозрачной, как и в предыдущих версиях. 

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