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.

В России хотят поставить на учет учебные материалы для ИИ-моделей

Минцифры РФ готовит законопроект, обязывающий разработчиков раскрывать сведения о наборах данных, используемых для обучения ИИ-моделей. Инициатива пока обсуждается в профильных ведомствах и сообществах игроков рынка.

Как выяснили «Ведомости», создатели подобных решений должны будут указывать наименование набора для тренинга, дату его создания, формат, объем и происхождение. В перспективе возможно создание специализированного реестра для ИИ.

Предложение выдвинуто в рамках работы правительства над регулированием сферы ИИ. Пока лишь известно, что разрабатываемый закон определит критерии российского происхождения нейросетей, закрепит право на авторство, обязанности и ответственность разработчиков, а также введет маркировку ИИ-контента.

Параллельно российские власти работают над мерами противодействия использованию ИИ в противоправных целях. Предложено даже признать применение ИИ отягчающим обстоятельством при совершении преступлений.

Предложение Минцифры о раскрытии источников обучающих данных для больших языковых моделей пока не принято на рассмотрение. Опрошенные новостным изданием эксперты сомневаются, что иностранные вендоры вроде OpenAI, Microsoft, Google, Perplexity будут соблюдать это требование.

По идее, новая инициатива должна повысить доверие к ИИ, возможность независимой оценки качества таких решений и дисциплины работы с данными. В то же время нововведение, скорее всего, потребует создания специального реестра, который будет заполняться формально из-за увеличения нагрузки на разработчиков, заинтересованных в скорейшем выводе ИИ-решений на рынок.

В то же время эксперты отметили, что в условиях дефицита качественных и юридически чистых наборов данных для обучения ИИ раскрытие их происхождения будет способствовать формированию нового коммерческого рынка.

Использование данных, взятых из открытых источников и без ведома владельцев создает риски утечки конфиденциальной информации и порождает конфликт интересов в случаях нарушения авторских прав. Подобные ситуации вынуждают создателей ИИ-моделей более внимательно относиться к подбору учебных данных и в случае необходимости покупать права на контент либо заключать договоры на использование.

В настоящее время закона, регулирующего сферу ИИ, в России нет; в законодательстве даже отсутствуют нужные определения. Освоение таких технологий пока осуществляется в соответствии с утвержденной указом Президента стратегией развития ИИ до 2030 года.

По этой причине попытки госрегулирования пока носят декларативный или рекомендательный характер. Так, в конце прошлого года было выдвинуто предложение о создании технических стандартов по ИИ и продвижение их на международном уровне.

Минцифры также определилось с требованиями к ПАК для ИИ и собирается создать киберполигон для проверки безопасности ИИ-систем, предназначенных для использования на критически важных объектах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru