Norman представляет аналитическую платформу Malware Analyzer G2

Norman представляет аналитическую платформу Malware Analyzer G2

...

Компания объявила о запуске нового продукта - комплексной системы анализа приложений на предмет признаков вредоносной активности. Разработка предназначена для корпоративных клиентов - предприятий, поставщиков массовых услуг, правительственных организаций - и призвана обеспечить проактивное обнаружение потенциальных вирусных угроз.


Антивирусные продукты Norman всегда активно использовали технологии виртуализации для поиска ранее не известных образцов вредоносного программного обеспечения. Традиция не нарушена и теперь: одним из ключевых элементов нового решения является "песочница" Norman Sandbox, которая позволяет запускать приложения в изолированной среде и получать подробные отчеты о тех действиях, которые они пытались выполнить по отношению к операционной системе и информационным активам, хранящимся на компьютере. Соответственно, специалисты предприятия или ведомства могут анализировать поведение новых приложений и определять степень их потенциальной опасности.

Возможности виртуализации подкреплены модулем поведенческого анализа IntelliVM, который изучает активность приложений в безопасной среде и пытается обнаружить признаки, характерные для вредоносных программ. Это новая разработка, которая, по замыслу создателей, должна облегчить аналитикам процесс выявления образцов новых инфекций. Сочетание технологий эмуляции и виртуализации, по мнению специалистов Norman, обеспечит высокий уровень эффективности аналитического решения и позволит успешно защитить информацию от посягательств на ее основные свойства. Модуль работает в связке с низкоуровневым драйвером KernelScout, который ведет наблюдение из ядра операционной системы и гарантирует, что никакая инфекция не скроется от аналитика.

Имеется в продукте и ряд других элементов, которые обеспечивают гибкость его развертывания, масштабирования и последующего интегрирования в информационно-аналитическую систему организации, предоставляют интуитивно понятный и удобный управляющий интерфейс, вооружают аналитиков средствами реверс-инжиниринга и отладки подозрительных объектов (за последнее отвечает особый модуль Norman Malware Debugger PRO). Сообщается, что новое решение будет поставляться как в виде аппаратного устройства, так и в качестве программного комплекса.

PR Newswire

Письмо автору

AppSec.Track научился проверять код, написанный ИИ

AppSec.Track добавил поддержку работы с ИИ и стал первым российским SCA-анализатором, который умеет проверять код прямо в связке с ИИ-ассистентами. Обновление рассчитано в том числе на так называемых «вайб-кодеров» — разработчиков, которые активно используют LLM и ИИ-редакторы для генерации кода.

Новый функционал решает вполне практичную проблему: ИИ всё чаще пишет код сам, но далеко не всегда делает это безопасно.

Модель может «галлюцинировать», предлагать несуществующие пакеты, устаревшие версии библиотек или компоненты с известными уязвимостями. AppSec.Track теперь умеет отлавливать такие ситуации автоматически.

Разработчик может прямо в диалоге с ИИ-ассистентом запросить проверку сгенерированного кода через AppSec.Track. Система проанализирует используемые сторонние компоненты, подсветит потенциальные угрозы и предложит варианты исправления. В основе механизма — протокол MCP (Model Context Protocol), который позволяет безопасно подключать инструменты анализа к LLM.

Как поясняет директор по продукту AppSec.Track Константин Крючков, разработчики всё чаще пишут код «по-новому», а значит, и инструменты анализа должны меняться. Редакторы вроде Cursor или Windsurf уже умеют многое, но им всё равно нужна качественная и актуальная база уязвимостей. Именно её и даёт AppSec.Track, включая учёт внутренних требований безопасности конкретной компании. В итоге даже разработчик без глубокой экспертизы в ИБ может получить более надёжный результат.

Проблема особенно заметна на фоне роста low-coding и vibe-coding подходов. Код создаётся быстрее, а иногда — почти без участия человека, но с точки зрения безопасности в нём могут скрываться неприятные сюрпризы: SQL-инъекции, логические ошибки или небезопасные зависимости. Как отмечает старший управляющий директор AppSec Solutions Антон Башарин, ИИ-ассистенты не заменяют классические практики DevSecOps — особенно когда речь идёт об open source, где информация об угрозах обновляется быстрее, чем обучаются модели.

Новый функционал AppSec.Track ориентирован на профессиональные команды разработки, которые уже внедряют ИИ в свои процессы. Он позволяет сохранить требования Secure by Design и снизить риски даже в условиях активного использования генеративного кода.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru