Завершена интеграция решений Solar Dozor и NeuroDAT SIEM

Завершена интеграция решений Solar Dozor и NeuroDAT SIEM

Завершена интеграция решений Solar Dozor и NeuroDAT SIEM

Компании Solar Security и Центр безопасности информации завершили интеграцию DLP-решения Solar Dozor и системы мониторинга информационной безопасности NeuroDAT SIEM. В рамках технологического сотрудничества реализована схема взаимодействия решений, которая позволяет обогащать NeuroDAT SIEM информацией об инцидентах из Solar Dozor.

Solar Dozor выявляет и предотвращает внутренние угрозы информационной безопасности компании. Решение собирает информацию о движении конфиденциальной информации и коммуникациях сотрудников компании через корпоративную и личную почту, различные мессенджеры, веб-ресурсы и многие другие каналы. 

Кроме того, в отличие от других DLP-систем, Solar Dozor фиксирует не только факт утечки информации, но и нестандартное, подозрительное поведение сотрудников компании. Такая информация является результатом сложной аналитики и помогает выявить готовящуюся или скрытно ведущуюся атаку, незаметную для классических технологий предотвращения утечек.

Компании разработали коннектор, позволяющий передавать данную информацию из Solar Dozor в NeuroDAT SIEM. Теперь в NeuroDAT SIEM автоматизированное формирование различных типов инцидентов информационной безопасности на основе анализа и корреляции (сопоставления) событий происходит с использованием ещё одного важного поставщика событий.

«При интеграции с Solar Dozor NeuroDAT SIEM агрегирует и анализирует события с источников, отслеживающих не только внешние, но и внутренние угрозы информационной безопасности. Благодаря этому офицер безопасности получает полную картину происходящего в компании из одной консоли, может применять единые аналитические инструменты ко всей информации о событиях. Это позволяет мгновенно выявлять ведущиеся атаки и оперативно реагировать на них», – говорит Василий Лукиных, менеджер по развитию бизнеса Solar Dozor компании Solar Security.

«Учитывая, что NeuroDAT SIEM осуществляет сбор событий безопасности не только от DLP-систем, то, применяя реализованные в NeuroDAT SIEM механизмы корреляции событий, офицеры безопасности получат дополнительный инструмент сокращения ложных срабатываний при обнаружении инцидентов, связанных с утечкой данных», – сообщил Иван Аксененко, Центр безопасности информации.

84% российских мобильных приложений оказались уязвимыми из-за ИИ

Согласно ежегодному исследованию AppSec Solutions за 2025 год, уязвимости критического и высокого уровня обнаружены в 84% мобильных приложений российских разработчиков. Всего специалисты выявили 48,8 тыс. уязвимостей — на 63% больше, чем в 2024 году. Одной из основных причин ухудшения ситуации авторы исследования назвали расширение практики использования искусственного интеллекта (ИИ) для генерации кода.

Данные исследования AppSec Solutions оказались в распоряжении «Коммерсанта». В выборку вошли около 1200 Android-приложений, которые тестировались методом «чёрного ящика», без доступа к исходному коду.

Как показало исследование, уязвимости критического и высокого уровня есть у 84% протестированных приложений. Всего таких проблем выявлено около 19 тыс. Общее количество обнаруженных уязвимостей составило 48,8 тыс., что на 63% выше показателя 2024 года. Среди критичных проблем лидирует небезопасное хранение токенов, ключей и пользовательских данных.

Наибольшее количество уязвимостей исследователи обнаружили в категориях «Игры», «Стриминговые платформы», «Финансы», «Приложения для бизнеса» и «СМИ». По данным Роскачества, много проблем также выявлялось в приложениях служб доставки и онлайн-аптек.

В AppSec Solutions отдельно обратили внимание на категорию «Финансы»: за год количество уязвимостей в ней выросло в 10 раз. Это связывают с тем, что банковские приложения всё активнее интегрируют сторонние сервисы, из-за чего увеличивается число зашитых в код бэкдоров и точек небезопасного хранения чувствительных данных. При этом на результаты повлияла и возросшая глубина анализа: специалисты стали фиксировать ошибки, которые раньше могли оставаться незамеченными.

Основным источником проблем авторы исследования назвали широкое использование ИИ для генерации кода. Как прокомментировал изданию руководитель группы защиты инфраструктурных ИТ-решений компании «Газинформсервис» Сергей Полунин, это связано с тем, что нейросетевые инструменты обучаются в том числе на унаследованной базе кода, содержащей ошибки.

В пресс-службе ГК «Солар» отметили, что популярные генеративные модели пропускают до половины ошибок. Ситуацию усугубляет и острая нехватка специалистов в области безопасности приложений.

Руководитель продукта AppSec.Sting компании AppSec Solutions Никита Пинаев не видит поводов для оптимизма:

«Всё больше сторонних SDK и облачных интеграций, всё больше ИИ-сгенерированного кода, тиражирующего небезопасные паттерны хранения чувствительных данных».

По его словам, переломить тенденцию можно только за счёт системных мер: «Безопасное управление секретами и ротация ключей, контроль сторонних компонентов, защита среды исполнения. Выиграют компании, которые встроят эти практики в процесс разработки и будут отличаться от рынка не количеством находок, а скоростью их устранения».

Уязвимости в мобильных приложениях широко используют злоумышленники — прежде всего в атаках, направленных на кражу учётных записей различных сервисов, платных подписок и платёжных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru