Вышел Solar appScreener 3.3 с возможностью интеграции с SonarQube

Вышел Solar appScreener 3.3 с возможностью интеграции с SonarQube

Вышел Solar appScreener 3.3 с возможностью интеграции с SonarQube

Компания «Ростелеком-Солар», национальный провайдер сервисов и технологий кибербезопасности, выпустила новую версию анализатора защищенности приложений Solar appScreener 3.3. В обновлении реализована поддержка языков программирования Perl и Vyper, а также интеграция c SonarQube – всемирно известной платформой непрерывной проверки качества кода.

Perl – язык программирования, предназначенный для работы с отчетами и используемый для обработки больших массивов данных. Его поддержка в Solar appScreener 3.3 позволяет дополнительно осуществлять анализ защищенности модулей отчетностей CRM-систем, а также систем класса Know Your Customer, широко используемых в финансовом секторе, сфере пассажирских перевозок и некоторых других отраслях. Не осталась без внимания разработчиков анализатора и технология блокчейн: новая версия в дополнение к Solidity поддерживает и язык программирования Vyper, используемый как альтернатива Solidity для создания смарт-контрактов платформы Etherium.

Solar appScreener не только интенсивно наращивает собственную функциональность, но и активно интегрируется с другими передовыми системами, предназначенными для повышения безопасности разрабатываемого кода. Так, в новой версии анализатора предусмотрена возможность интеграции со всемирно известной платформой непрерывной проверки качества кода SonarQube. Теперь Solar appScreener 3.3 поставляет платформе данные об обнаруженных в приложениях уязвимостях и позволяет дополнить этой информацией отчет SonarQube. На сегодняшний день возможности платформы используют мировые брэнды Siemens, Deutsche Bank, AirFrance, Bosch, Canon, Audi и многие другие. Среди российских клиентов – 1С, Альфа Банк, Банк России, Газпром и др.

В новой версии был сделан значительный шаг вперед в развитии анализа приложений. Теперь для исполняемых файлов мобильных приложений доступен анализ кода на всех языках программирования, поддерживаемых Solar appScreener при сканировании исходного кода (ранее только на Java/Scala/Kotlin и Objective-C/Swift). Кроме того, к семи форматам исполняемых файлов, поддерживаемым в предыдущей версии, добавилось еще два – AAR и EAR.

Также разработчики внесли ряд улучшений в пользовательский интерфейс Solar appScreener 3.3. В частности, была переработана система навигации – сделан более удобным переход от вкладок к пунктам бокового меню, добавлен навигационный инструмент «хлебные крошки». А в доработанном разделе аналитики реализовано автоматическое обновление групп проектов и графиков после редактирования, а также сохранение выбранных для отображения групп проектов при обновлении страницы.

Исследователи взломали защиту Apple Intelligence через инъекцию промпта

Исследователи рассказали о недавно пропатченной уязвимости в Apple Intelligence, которая позволяла обходить встроенные ограничения и заставлять локальную языковую модель выполнять действия по сценарию атакующего.

Подробности атаки описаны сразу в двух публикациях. По словам авторов исследования, им удалось объединить две техники атаки и через инъекцию промпта добиться выполнения вредоносных инструкций на устройстве.

Как объясняют специалисты, запрос пользователя сначала проходит через входной фильтр, который должен отсекать опасный контент. Если всё выглядит безопасно, запрос отправляется в саму модель, а затем уже готовый ответ проверяет выходной фильтр. Если система замечает что-то подозрительное, вызов API просто завершается с ошибкой.

Чтобы обойти эту схему, исследователи собрали эксплойт из двух частей. Сначала они использовали строку с вредоносным содержимым в перевёрнутом виде и добавляли Unicode-символ RIGHT-TO-LEFT OVERRIDE. За счёт этого на экране текст отображался нормально, а вот в «сыром» виде для фильтров оставался перевёрнутым. Это помогало пройти проверку на входе и выходе.

 

Второй частью цепочки стала техника Neural Exec. По сути, это способ подменить или переопределить исходные инструкции модели так, чтобы она начала следовать уже командам атакующего, а не базовым системным ограничениям.

В итоге первая техника позволяла обмануть фильтры, а вторая — заставляла модель вести себя не так, как задумано. Для проверки исследователи прогнали 100 случайных сценариев, комбинируя системные промпты, вредоносные строки и внешне безобидные тексты, например фрагменты из статей Wikipedia. В этих тестах успешность атаки составила 76%.

О проблеме Apple уведомили ещё в октябре 2025 года. С тех пор компания усилила защитные механизмы, а патчи вошли в состав iOS 26.4 и macOS 26.4.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru