Solar inCode предлагает проверку приложений из облака

Solar inCode предлагает проверку приложений из облака

Solar inCode предлагает проверку приложений из облака

Компания Solar Security, сообщает о начале предоставления решения Solar inCode по модели Software-as-a-Service (SaaS). Первым реселлером облачной версии Solar inCode станет компания Softline.

Solar inCode в «облачном» формате ориентирован на компании, у которых потребность в проверке безопасности кода приложений возникает время от времени. Лицензии на несколько сканирований можно приобрести на сайте Softline. Небольшие вендоры программного обеспечения и компании, использующие заказную работку, могут приобрести лицензии на необходимое число сканирований, через веб-интерфейс загрузить код в «облако» Solar inCode и проверить приложение на наличие уязвимостей и закладок. Интерфейс продукта позволяет управлять сканером в два клика, а интерпретация результатов сканирования не требует от пользователя глубокой технической экспертизы.

«Solar inCode из «облака» – это, по сути, enterprise-решение в розничной конфигурации. Компании, которым не подходят стандартные лицензии на большое число сканирований, раньше не могли воспользоваться нашим продуктом. Теперь мы готовы предложить Solar inCode и этой категории заказчиков, что позволит популяризовать саму технологию и повысить уровень защищенности российских компаний», - говорит Даниил Чернов, руководитель направления Solar inCode компании Solar Security.

Solar inCode 2.0 – это единственное решение для анализа безопасности приложений методом статического анализа, которое функционирует не только при наличии у проверяющего исходного кода, но и при отсутствии доступа к нему. Solar inCode 2.0 помогает выявлять уязвимости и недекларированные возможности в программном обеспечении. Решение охватывает наиболее распространенные языки программирования и способно анализировать все мобильные и большинство веб-приложений.

«SaaS-вариант Solar InCode 2.0 избавляет пользователей от затрат, связанных с развертыванием и поддержкой этого решения в рамках корпоративной инфраструктуры. Это актуально для тех компаний, у которых потребность в сканировании кода приложений не возникает на ежедневной основе, но вопрос безопасности приложений остается. То, что такой узкоспециализированный продукт переходит в облако, - хороший сигнал для рынка: он показывает, что даже сложные и специфичные решения под конкретные задачи в области ИБ уже полностью готовы для продажи по облачной модели и могут быть доступны не только крупным заказчикам», - говорит Дмитрий Васильев, руководитель отдела поддержки продаж департамента информационной безопасности группы компаний Softline.

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