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. 

Каждая пятая утечка уже связана с теневым использованием ИИ

Сотрудники всё чаще отправляют рабочие данные в нейросети быстрее, чем службы ИБ успевают понять, что вообще происходит. По данным «Информзащиты», в июле 2026 года уже 20% организаций, столкнувшихся с утечками, хотя бы частично связали инциденты с несанкционированным использованием ИИ. Годом ранее таких случаев было около 12%.

И это не безобидное попросил чат-бота поправить письмо. В публичные ИИ-сервисы загружают договоры, исходный код, внутреннюю переписку, клиентские обращения и техническую документацию.

На веб-интерфейсы нейросетей приходится около 42% подобных инцидентов. Ещё 24% утечек связаны с браузерными расширениями и ИИ-помощниками.

Они получают доступ к вкладкам, истории сессий и cookie, а потом тихо делают то, на что им когда-то нажали «Разрешить». Самостоятельно подключённые API и библиотеки дают ещё 19%, инструменты для программирования — 15%.

Проблема в том, что классические средства защиты часто не видят ничего подозрительного. Домен легитимный, TLS работает, вредоносной сигнатуры нет. Только конфиденциальный документ уже уехал во внешний сервис.

Почти у трети компаний, использующих ИИ, находят хотя бы один API-ключ или секрет в небезопасном месте: конфигурациях, тестовых скриптах, рабочих станциях и Git-репозиториях. Получив такой ключ, атакующий может не только потратить чужой бюджет, но и добраться до подключённых баз данных и RAG-хранилищ.

Дороже всего здесь обходится позднее обнаружение. Инциденты с теневым ИИ в среднем увеличивают ущерб примерно на $670 тыс.

Эксперты советуют начинать не с тотальных запретов, а с инвентаризации сервисов, поиска ключей, контроля расширений и классификации данных. Потому что запретить ChatGPT приказом легко. Гораздо сложнее заметить, что сотрудник уже загрузил туда половину проекта.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru