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.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru