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. 

Лучшей защитой от ИИ-атак оказался человек, который никому не верит

ИИ уже прочно засел в кибербезопасности: в 2026 году его используют 78% специалистов против 50% годом ранее. Он сортирует события, помогает разбирать логи, пишет отчёты и расставляет приоритеты. Казалось бы, мечта. Но есть нюанс: доверять ему по-прежнему опасно.

По данным опроса SANS среди 536 ИТ- и ИБ-специалистов, 63% пользователей сталкиваются с серьёзными ошибками ИИ при обнаружении угроз и реагировании на них.

Главные проблемы — ложные срабатывания, слабая работа с новыми атаками и уверенные ответы, которые оказываются полной ерундой.

Две трети опрошенных признались, что за последний год ИИ хотя бы раз направлял их по ложному следу. Каждый одиннадцатый сталкивался с этим более 20 раз. Поэтому в отрасли всё чаще советуют относиться к нейросети как к стажёру: поручать рутину можно, отпускать без проверки — нет.

При этом атакующие тоже не дремлют. 78% организаций сообщили об атаках с применением ИИ: 45% подтвердили это, ещё 33% подозревают. Главная опасность не в каком-то магическом новом вредоносе, а в скорости. Разведка, перемещение по сети и запуск скриптов теперь могут занимать минуты, а не часы.

И вот тут привычные планы реагирования начинают разваливаться. Пока дежурный проснулся, открыл ноутбук и понял, что происходит, злоумышленник уже ушёл дальше.

Самыми эффективными мерами специалисты назвали поведенческое обнаружение, обучение сотрудников, проверку аналитиком и Zero Trust. Специализированные ИИ-защиты от ИИ оказались внизу списка.

Вывод неприятно простой: против умной атаки лучше всего работает не ещё одна нейросеть, а опытный человек с привычкой всё перепроверять.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru