Новая версия Solar inCode эффективнее борется с ложными срабатываниями

Новая версия Solar inCode эффективнее борется с ложными срабатываниями

Компания Ростелеком-Solar, национальный провайдер сервисов и технологий для защиты информационных активов, целевого мониторинга и управления информационной безопасностью, выпустила новую версию решения для контроля защищенности исходного кода приложений. В Solar inCode 2.10 встроен усовершенствованный модуль Fuzzy Logic Engine, который задает новый отраслевой стандарт в области борьбы с ложными срабатываниями. Кроме того, в вышедшей версии запущено бета-тестирование абсолютно нового, полностью переработанного интерфейса решения.

Модуль Fuzzy Logic Engine – технологическое ноу-хау компании Ростелеком-Solar, созданное для минимизации количества ложных срабатываний (False Positive) и пропуска уязвимостей в коде (False Negative). Он использует математический аппарат нечеткой логики, который позволяет определить вероятность ложного срабатывания в текущем проекте, основываясь на результатах прошлых сканирований. Параметры работы фильтров модуля Fuzzy Logic Engine определяются базой знаний, которая постоянно пополняется по результатам проведенных проектов.

«Количество ложных срабатываний и пропусков уязвимостей – один из ключевых параметров эффективности любого анализатора кода, поэтому технологическое развитие Fuzzy Logic Engine имеет для нас высокий приоритет. Заложенные в нем алгоритмы – это результат многолетних научных разработок, и за каждым обновлением стоит большой объем исследований. Этот модуль был реализован в продукте еще три года назад, но только сейчас удалось серьезно усовершенствовать технологию и выпустить крупное обновление», – рассказал Даниил Чернов, руководитель направления Solar inCode компании Ростелеком-Solar.

В версии Solar inCode 2.10 офицер безопасности может настроить отображение результатов сканирования с учетом вероятности ложного срабатывания, что существенно сокращает время, необходимое для обработки отчета и постановки разработчикам задач по исправлению ошибок и уязвимостей в коде. Кроме того, пользователь впервые получает возможность работать с фильтрами Fuzzy Fuzzy Logic Engine напрямую для достижения еще более высокой точности результатов.

Однако какой бы сложной ни была технология, Ростелеком-Solar всегда стремится преподнести ее пользователю в простом и понятном виде. Поэтому в Solar inCode 2.10 запущено бета-тестирование принципиально нового, полностью переработанного графического интерфейса, финальный вариант которого будет представлен в следующей версии решения. В Solar inCode 2.10 пользователи по умолчанию будут видеть привычный интерфейс, но для тех, кто захочет протестировать новый и прислать свои отклики и идеи, реализована кнопка переключения.

В Solar inCode 2.10 добавлены новые правила для поиска уязвимостей для поддерживаемых языков программирования, в особенности для Groovy и Kotlin, поддержка которых была реализована в предыдущей версии решения. Отдельно были доработаны алгоритмы анализа при поиске уязвимостей для языков C/C++.

Для сокращения продолжительности сканирования приложений, написанных на языке JavaScript, в новую версию Solar inCode встроена функциональность по анализу их состава. Решение определяет используемые внешние библиотеки и позволяет исключить их из анализа.

Anti-Malware TelegramПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

R-Vision представила продукт класса Deception

Компания R-Vision, российский разработчик систем кибербезопасности, анонсировала выпуск нового продукта – R-Vision Threat Deception Platform. Новинка относится к технологиям класса Deception, которые позволяют обнаруживать злоумышленников, проникших в инфраструктуру предприятия, и предотвращать атаки на ранних этапах.

Под технологиями Deception (в переводе с английского, «введение в заблуждение») понимают технологии создания цифровых имитаций объектов ИТ-инфраструктуры с целью выявления злоумышленников, проникших в корпоративную сеть. С помощью набора ловушек и приманок такие системы детектируют присутствие хакера, замедляют его продвижение внутри сети, запутывая среди ложных объектов, и дают возможность ИБ-специалистам остановить развитие атаки на ранней стадии. Одно из важных преимуществ технологий Deception – практически нулевой процент ложных срабатываний. Поскольку ловушки и приманки предназначены только для привлечения внимания злоумышленника и не используются в нормальных рабочих процессах, любое взаимодействие с ними с высокой вероятностью свидетельствует об инциденте.

Согласно отчету Gartner Hype Cycle for Security Operations, 2020, платформы Deception могут стать высокоэффективным дополнением к классическим инструментам детектирования угроз, который к тому же требует минимальных усилий на этапе первоначальной настройки. По мнению аналитиков Gartner, эта технология на сегодня еще слабо используется ИБ-специалистами, однако в перспективе от 5 до 10 лет станет мейнстримом.

«Традиционные превентивные техники в современных условиях становятся все менее эффективными, что подтверждают многочисленные новости о крупных инцидентах и статистика исследований. Рано или поздно злоумышленники находят способ проникнуть в периметр, стараясь избегать грубых методов и оставаться незамеченными для классических средств мониторинга, – рассказывает Александр Бондаренко, генеральный директор R-Vision. – Основным преимуществом решений класса Deception является то, что они дают в руки служб информационной безопасности серьезный козырь – теперь злоумышленнику достаточно всего одной ошибки в выборе цели для атаки, чтобы он попал на радар служб мониторинга. Кроме того, системы класса Deception производят гораздо меньше ложных срабатываний, с высокой вероятностью указывая на присутствие злоумышленника в инфраструктуре».

Платформа R-Vision Threat Deception Platform позволяет автоматически разворачивать системы ловушек, эмулирующих реальные ИТ-активы организации, и управлять ими из единого центра. Ловушки могут воспроизводить приложения, устройства, сетевое оборудование, сервера, рабочие станции, сервисы, службы и имитировать сетевое взаимодействие. Для привлечения внимания атакующего на ловушках и по узлам реальной инфраструктуры автоматически расставляются приманки - информация, представляющая потенциальную ценность. Это могут быть файлы конфигураций, история браузера, черновики, ключи ssh, файлы с паролями и другими данными, которые генерируются автоматически, соблюдая характерные для организации параметры.

При регистрации взаимодействия с приманками и ловушками, R-Vision TDP собирает и обрабатывает эти события и направляет оповещение ИБ-специалисту. События безопасности могут также передаваться во внешние системы, такие как IRP/SOAR и SIEM для реагирования.

R-Vision TDP поддерживает тесную интеграцию с другими продуктами линейки R-Vision. Использование продукта в связке с R-Vision IRP позволит быстро оценить масштаб атаки, выявить другие скомпрометированные системы организации на основе данных по инциденту от платформы Deception и автоматизировать реагирование. Атрибуты и индикаторы компрометации, собранные R-Vision TDP в результате анализа действий злоумышленника, могут автоматически передаваться в платформу управления данными киберразведки R-Vision TIP. Платформа R-Vision TIP, в свою очередь, позволит дообогатить эти данные, выявить взаимосвязи с другими доступными сведениями, настроить автоматический мониторинг в событиях SIEM и блокировку средствами защиты. Таким образом, использование R-Vision TDP в комплексе с другими продуктами R-Vision дает ощутимый синергетический эффект.

Официальный релиз продукта запланирован на первый квартал 2021 года, но старт пилотных проектов планируется уже на ближайшее время.

Anti-Malware TelegramПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru