Solar appScreener 3.1 и рекордное число языков программирования

Solar appScreener 3.1 и рекордное число языков программирования

Solar appScreener 3.1 и рекордное число языков программирования

Компания Ростелеком-Solar выпустила новую версию анализатора защищенности приложений Solar appScreener 3.1. Теперь система поддерживает 26 языков программирования – больше, чем любое конкурирующее решение.

Среди новых языков, взятых на вооружение в этой версии, – TypeScript и VBScript, что существенно расширяет охват сегмента веб-приложений, доступных для анализа с помощью Solar appScreener. Кроме того, в анализаторе реализована поддержка Apeх – языка самой популярной в мире CRM-системы Salesforce. Это позволит компании Ростелеком-Solar увеличить продажи на зарубежных рынках.

Даниил Чернов, руководитель направления Solar appScreener:

«В развитии своего продукта мы делаем ставку на две принципиально важные составляющие – совершенствование функциональности анализатора и повышение удобства работы с системой. От версии к версии можно проследить, как Solar appScreener планомерно укрепляет технологическое лидерство, во многом не только не уступая, но и превосходя самые передовые зарубежные разработки этого класса. Версия 3.1, благодаря поддержке ряда новых языков, позволит нашим заказчикам расширить спектр защищаемых приложений. С каждой новой версией проверка ПО на уязвимости и НДВ становится все проще и эффективнее».

В Solar appScreener 3.1 появился ряд новых возможностей для более тонкой настройки под нужды заказчика. В частности, теперь можно отслеживать изменения в участках кода, содержащих уязвимости или недекларированные возможности, сравнивая результаты сканирований за любой промежуток времени (ранее сравнение было доступно лишь для двух последних сканирований). Это позволяет проводить полный ретроспективный анализ с пониманием, когда были обнаружены уязвимости и какие действия предпринимались в их отношении. Возможность указать прямую ссылку на участок кода значительно упрощает и ускоряет взаимодействие ИБ-специалиста с командой разработки, способствуя оперативному устранению уязвимостей.

По просьбам заказчиков в анализатор добавили опцию разделения ролей комментирования и редактирования результатов сканирования, поскольку в крупных организациях право на редактирование должен иметь лишь узкий круг сотрудников. Редактирование результатов сканирования позволяет заказчику отфильтровать уязвимости, которые он не считает критичными (например, сложноэксплуатируемые уязвимости и т.п.)

В Solar appScreener 3.1 продолжена доработка внешнего вида и эргономики пользовательского интерфейса. Кроме того, новая версия легче встраивается в жизненный цикл разработки ПО благодаря улучшению функциональности плагина для интеграции с Jenkins и расширенным возможностям для интеграции с Jira. Также разработчики системы значительно дополнили базу правил поиска уязвимостей и доработали алгоритмы анализа для более эффективного выявления уязвимостей и дальнейшего снижения количества ложных срабатываний.

Armored Likho научила ИИ писать инструменты для кибератак на Россию

Кибергруппировка Armored Likho расширила арсенал новым трояном BusySnake RAT, способным атаковать компьютеры под управлением Windows, Linux и macOS. Заодно злоумышленники нашли большую языковую модель и притащили её внутрь атаки для разработки дополнительных вредоносных компонентов.

Эксперты «Лаборатории Касперского» обнаружили три версии BusySnake RAT. Первая написана на Python и связывается с командным сервером через инфраструктуру телеграм-ботов.

В следующей версии группировка перешла на GitLab, а самый свежий вариант полностью переписала на Go. BusySnake RAT позволяет управлять заражёнными системами на разных платформах.

Кроме собственной разработки, Armored Likho начала применять троян с открытым исходным кодом Kharon RAT. С его помощью атакующие получают удалённый доступ к устройствам и выгружают нужные файлы.

 

Изменилась и инфраструктура распространения инструментов. Вместо общедоступных репозиториев злоумышленники переключились на закрытые проекты в GitHub и GitLab. Такой подход затрудняет исследование сетевого взаимодействия и помогает дольше прятать используемые компоненты.

Отдельный апгрейд получила работа с искусственным интеллектом. Раньше Armored Likho применяла ИИ преимущественно на этапе первоначального проникновения. Теперь анализ кода указывает, что большие языковые модели помогают создавать утилиты для закрепления и дальнейшего развития атаки.

Подробности новой кампании опубликованы в отчёте на Securelist. Защитные решения «Лаборатории Касперского», по данным компании, обнаруживают и блокируют связанную с группировкой активность.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru