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.

ИИ сказал — ты согласился: учёные описали феномен когнитивной капитуляции

Исследователи из Университета Пенсильвании предложили новое объяснение тому, как люди взаимодействуют с ИИ. По их мнению, всё чаще пользователи не просто пользуются нейросетями, а буквально «сдаются» им. Этот феномен специалисты назвали «когнитивной капитуляцией» (cognitive surrender).

Если раньше люди использовали технологии вроде калькуляторов или GPS для отдельных задач — «разгружали» мозг, но сохраняли контроль, — то с ИИ ситуация меняется.

Всё чаще пользователи просто принимают ответы модели за истину, не проверяя и не анализируя их. Причём, как отмечают исследователи, это особенно заметно, если ответ звучит уверенно, гладко и без лишних сложностей. В таком случае у человека просто не включается внутренний «режим сомнения».

Чтобы проверить это, учёные провели серию экспериментов с участием более 1300 человек. Им предложили задачи на когнитивное мышление с подвохом, который требует не интуиции, а вдумчивого анализа.

Часть участников могла пользоваться ИИ-помощником, но с нюансом: модель специально давала неправильные ответы примерно в половине случаев. Результат оказался показательным.

 

Когда ИИ отвечал правильно, пользователи соглашались с ним в 93% случаев. Но даже когда он ошибался, люди всё равно принимали его ответ в 80% случаев. То есть большинство просто не перепроверяло результат, даже если он был неверным.

В среднем участники соглашались с ошибочным ИИ в 73% случаев и оспаривали его лишь в 19,7% случаев.

Более того, у тех, кто пользовался ИИ, уровень уверенности в своих ответах оказался выше — даже несмотря на то, что половина этих ответов была неправильной.

 

Интересно, что поведение менялось в зависимости от условий. Например, если участникам давали небольшие денежные стимулы за правильные ответы и мгновенную обратную связь, они чаще перепроверяли ИИ и исправляли ошибки. А вот дефицит времени, наоборот, усиливал зависимость от модели: под давлением дедлайна люди ещё охотнее доверяли ИИ.

Не все оказались одинаково уязвимы. Люди с более высоким уровнем так называемого флюидного интеллекта (fluid IQ) реже полагались на ИИ и чаще замечали его ошибки. А вот те, кто изначально воспринимал ИИ как авторитетный источник, чаще попадались на неверные ответы.

При этом сами исследователи подчёркивают: «когнитивная капитуляция» — не обязательно зло сама по себе. Если ИИ действительно работает лучше человека, логично ему доверять, особенно в задачах вроде анализа данных или оценки рисков.

Но есть важный нюанс: качество мышления в таком случае напрямую зависит от качества самой модели.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru