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.

Нейросеть как цифровой костыль: учёные предупредили об ослаблении мышления

Активное использование искусственного интеллекта может постепенно ослаблять навыки, которые человек передаёт нейросети. К такому выводу пришли исследователи из университетов Ватерлоо, Торонто и Пердью. Впрочем, отправлять ChatGPT на костёр рано: проблема не в самом ИИ, а в привычке использовать его вместо собственной головы.

Учёные называют этот процесс когнитивной разгрузкой. Человек поручает внешнему инструменту запоминать информацию, искать решения и выстраивать рассуждения.

Результат появляется быстрее, но мозг получает меньше практики. Если так продолжается долго, самостоятельно выполнить знакомую задачу становится сложнее.

Показательный эксперимент провели почти с тысячей школьников, изучавших математику. Во время тренировок обычный помощник на базе GPT-4 улучшил их результаты на 48%.


Однако после отключения нейросети ученики написали проверочную работу на 17% хуже группы, которая занималась без ИИ. Другой вариант ИИ-репетитора работал иначе: не выдавал готовое решение, а подталкивал школьников к самостоятельному ответу. В этом случае заметного ухудшения результатов не обнаружили.


Похожий эффект исследователи наблюдали у врачей, применявших ИИ для поиска аденом во время колоноскопии. После возвращения к работе без алгоритма эффективность специалистов снизилась: показатель выявления образований упал с 28,4 до 22,4%.

Особенно опасной такая зависимость может стать в профессиях, где необходимо самостоятельно принимать сложные решения. Чем больше работы забирает алгоритм, тем реже человек тренирует собственные навыки.


Отказываться от нейросетей авторы не предлагают. Безопаснее использовать их для подсказок, объяснений, обратной связи и проверки собственных выводов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru