В Solar appScreener 3.8 добавили экспериментальный анализ уязвимостей

В Solar appScreener 3.8 добавили экспериментальный анализ уязвимостей

В Solar appScreener 3.8 добавили экспериментальный анализ уязвимостей

«Ростелеком-Солар», национальный провайдер сервисов и технологий кибербезопасности, объявляет о выходе новой версии анализатора кода Solar appScreener 3.8. В обновлении представлена инновационная функциональность экспериментального анализа, позволяющая пользователям системы опробовать в действии новейшие возможности обнаружения уязвимостей в коде, находящиеся в проработке у разработчиков системы.

Также в Solar appScreener 3.8 расширили поддержку языков программирования за счет анализа приложений на LotusScript, а в интерфейсе анализатора появился новый – информационный уровень критичности уязвимостей.

«Для максимально быстрой доставки технологических инноваций пользователям в Solar appScreener 3.8 был добавлен экспериментальный режим анализа приложений, написанных на языках Java, Scala и Kotlin. В его основе лежит сложный математический алгоритм, позволяющий увеличить точность и количество получаемых результатов при сканировании кода, — отмечает Даниил Чернов, директор Центра решений безопасности ПО компании «Ростелеком-Солар». — Чтобы активировать эту функцию при анализе, необходимо выбрать соответствующий параметр в интерфейсе. При этом нашим клиентам гарантировано сохранение наработанной годами стабильности функционирования системы: если экспериментальный режим анализа пользователю не нужен, он может его не использовать и продолжать работать в прежнем режиме».

В новой версии разработчики «Ростелеком-Солар» расширили набор языков программирования, добавив объектно-ориентированный язык LotusScript, на базе которого функционируют многие системы IBM и HCL. Этот язык широко применяется в разработке в Европе и США для создания приложений семейства Lotus – систем автоматизации бизнес-процессов, групповой деятельности в компаниях (корпоративная почта, чаты, мессенджеры и т.п.) Поддержка LotusScript реализована для расширения горизонтов развития продукта на международных рынках. Таким образом, на сегодняшний день Solar appScreener является мировым лидером среди систем данного класса по количеству поддерживаемых языков программирования – в его активе уже 35 языков.

Значимым изменением версии стало появление в системе классификации уязвимостей нового – информационного уровня критичности. Параметр является показателем некачественного кода, который пока уязвимостью не является, но в перспективе, в случае его модификации, в приложении могут образовываться бреши. В более ранних версиях системы информацию об этом можно было найти в разделе «Уязвимости с низким уровнем критичности». Начиная с Solar appScreener 3.8 данные вынесены в отдельный информационный блок и больше не влияют на общий рейтинг безопасности приложения.

Вместе с тем у пользователей новой версии появилась возможность самостоятельно создавать в интерфейсе системы карточки с правилами поиска уязвимостей. Новая функциональность особенно востребована компаниями, которые внедрили у себя процесс безопасной разработки на базе Solar appScreener. Например, с помощью собственных правил можно обнаруживать в коде разрабатываемых приложений признаки, указывающие на возможность осуществления технического фрода в системе.

Теперь пользователь может самостоятельно создать карточку с описанием, примерами и рекомендациями по устранению уязвимости, а затем добавить собственные паттерны поиска в формате XML. При этом заданные в системе правила отныне будут недоступны для редактирования: ранее изменённые системные правила автоматически преобразуются в пользовательские.

Для соответствия продукта регуляторным требованиям отдельных международных юрисдикций специалисты «Ростелеком-Солар» добавили возможность просмотра пользовательского соглашение (EULA) в любой момент, а не только при первом входе в систему.

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