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.

Нейросети научились ломать без кода, теперь их просто газлайтят

Пока одни спорят, заменит ли ИИ программистов, другие уже вовсю учатся манипулировать нейросетями как людьми. Исследователи и джейлбрейкеры всё чаще ломают чат-боты не через код, а через психологическое давление, лесть и разговорные уловки. Индустрия официально докатилась до газлайтинга Claude и уговоров ChatGPT.

Ещё пару лет назад всё выглядело комично. Пользователи писали нейросетям что-то вроде «игнорируй предыдущие инструкции», а модели послушно слетали с катушек.

Так появились легендарные джейлбрейки вроде DAN (Do Anything Now), где ChatGPT просили сыграть роль ИИ без ограничений. В итоге бот начинал выдавать запрещённый контент, теории заговора и прочие вещи, которые разработчики старательно пытались запретить.

Отдельной классикой стал эксплойт бабушки: нейросеть просили представить себя милой старушкой, которая рассказывает внукам сказку о том, как делать напалм. Интернет, разумеется, был в восторге.

Компании быстро прикрыли самые тупые лазейки, однако проблема никуда не исчезла. Оказалось, что чат-боты слишком любят разговаривать и быть полезными. А значит, их можно методично уговаривать, обманывать, запутывать и подталкивать к нужному ответу. Не через взлом инфраструктуры, а через разговор.

Теперь джейлбрейкеры — это уже не обязательно бородатые хакеры с терминалом. Всё чаще это люди с навыками психолога, переговорщика или манипулятора. Исследователи из компании Mindgard заявили, что газлайтили Claude, заставляя модель выдавать запрещённый контент, включая инструкции по созданию взрывчатки и вредоносного кода.

По сути, вокруг ИИ формируется новая странная профессия: специалисты по социальной инженерии против нейросетей.

В индустрии уже всерьёз обсуждают, какие модели лучше реагируют на лесть, какие быстрее ломаются под давлением, а какие легче увести длинным разговором в опасный контекст. Глава Mindgard вообще сравнил работу с моделями с допросами подозреваемых.

Следующий этап — ИИ-агенты, которые будут бронировать встречи, управлять календарями, заказывать еду и общаться с поддержкой вместо человека. А значит, появятся люди, которые научатся манипулировать такими системами ради выгоды: выбивать доступы, обходить ограничения, получать чужие данные или заставлять агента делать то, чего он делать не должен.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru