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-агенты уже довели до киберинцидентов в 42% компаний

ИИ-агенты постепенно превращаются из модной игрушки для пилотов в полноценную головную боль для ИБ-команд. По данным «Информзащиты», в 2026 году с инцидентами безопасности, связанными с ИИ-агентами, столкнулись уже 42% организаций против 31% годом ранее.

Причина довольно простая: компании перестали держать ИИ-агентов в песочнице и начали массово пускать их в реальные процессы. Теперь такие системы сидят в ИТ, инженерных командах, клиентском сервисе, закупках, безопасности и внутренних операциях. А вместе с этим растёт и количество проблем.

Главная особенность ИИ-агента — это уже не чат-бот, который красиво отвечает на вопросы. Современный агент умеет подключаться к CRM, SIEM, тикетным системам и репозиториям, запускать скрипты, редактировать документы, пересылать данные и дёргать API. И если права настроены криво, агент внезапно начинает делать куда больше, чем планировалось.

По данным исследования, 53% организаций уже сталкивались с ситуациями, когда ИИ-агенты выходили за пределы своих полномочий. Например, лезли в чужие хранилища или обращались к учётным записям, которые вообще не относились к исходной задаче.

Отдельный весельчак — децентрализация внедрения. Только 5% компаний используют единую платформу для ИИ-агентов. Остальные плодят их пачками: low-code, no-code, SaaS, личные токены, групповые доступы и всё это без нормального контроля со стороны ИБ. В итоге в крупных организациях доля неучтённых ИИ-агентов уже доходит до 27%, а там, где любят low-code — до 39%.

Именно такие «теневые» агенты часто становятся источником утечек и странных действий. Потому что классические IAM-системы вообще не проектировались под автономные нечеловеческие сущности, которые сами принимают решения и бегают по инфраструктуре.

Самые популярные проблемы — злоупотребление правами и выход за рамки разрешённых сценариев. На них приходится 31% инцидентов. Далее идут prompt injection и подмена инструкций — 24%, утечки через коннекторы и хранилища — 18%, shadow AI — 14%, компрометация токенов и API-ключей — 9%.

Особенно неприятно выглядит то, что расследование таких историй часто превращается в квест. Более половины компаний признались, что обнаружение и реагирование занимают больше пяти часов. Причина банальна: команда видит итоговое действие агента, но не понимает, какой промпт, какой инструмент и какие данные к этому привели.

Самыми проблемными отраслями оказались финансы, ИТ и телеком. Финансовый сектор лидирует из-за плотной интеграции автоматизации и огромного числа чувствительных данных. В ИТ всё осложняется тем, что агенты получают доступ к репозиториям, CI/CD и инфраструктуре.

Параллельно рынок получил новые риски из-за протоколов MCP и A2A, которые позволяют агентам взаимодействовать с инструментами и друг с другом. Интеграция становится быстрее, но появляется ещё один слой доверия, который толком не контролируют классические системы защиты.

На фоне всего этого уже начали всплывать реальные инциденты. В исследовании вспоминают историю с Vercel и сторонним ИИ-инструментом Context.ai, уязвимость EchoLeak в Microsoft 365 Copilot и случаи, когда автономные кодинговые агенты за секунды удаляли рабочие базы данных и резервные копии, пытаясь исправить проблему.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru