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».

64% ИИ-приложений для iPhone оказались с дырой в защите

Исследователи из Wake Forest University обнаружили масштабную проблему в экосистеме iOS-приложений с искусственным интеллектом. Анализ показал, что сотни программ фактически оставляют открытыми ключи доступа к нейросетям и серверным компонентам, что позволяет злоумышленникам использовать их инфраструктуру в своих целях.

Для исследования специалисты разработали инструмент LLMKeyLens, который анализирует сетевой трафик приложений и выявляет утечки учетных данных, используемых для работы с OpenAI, Gemini, DeepSeek, Mistral и другими ИИ-сервисами.

Из более чем 38 тысяч приложений App Store исследователи отобрали 444 программы с подтверждёнными функциями на базе больших языковых моделей. Результаты оказались неприятными: у 282 приложений, или 64% выборки, были обнаружены утечки ключей доступа или других механизмов подключения к ИИ-сервисам.

 

Причем в 146 случаях проблема позволяла напрямую использовать чужие ресурсы. Некоторые приложения передавали API-ключи OpenAI и других провайдеров в открытом виде прямо в сетевых запросах. Другие скрывали ключи на сервере, но оставляли открытыми прокси-серверы, через которые любой желающий мог отправлять запросы к нейросетям.

Особенно часто проблемы встречались в приложениях для продуктивности, обучения, развлечений, здоровья и образа жизни. Лидером по доле уязвимых программ стала категория Health & Fitness.

Исследователи также обнаружили крайне небрежное отношение к защите токенов доступа. В некоторых случаях JWT-токены действовали годами, а отдельные системы выдавали их со сроком действия до 100 лет. Более того, некоторые серверы принимали даже просроченные токены.

После обнаружения проблем разработчиков всех 282 приложений уведомили об уязвимостях. Через 90 дней специалисты провели повторную проверку. Патчи выпустили только 78 приложений — это около 28% от числа уязвимых программ. Еще 66 приложений остались доступными для эксплуатации даже после уведомления.

Авторы исследования считают, что причина проблемы проста: многие разработчики стремятся максимально быстро интегрировать ИИ-функции и уделяют недостаточно внимания защите инфраструктуры.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru