Solar appScreener 3.9 поддерживает язык Dart и выгрузку отчётов в CSV

Solar appScreener 3.9 поддерживает язык Dart и выгрузку отчётов в CSV

Solar appScreener 3.9 поддерживает язык Dart и выгрузку отчётов в CSV

Компания «Ростелеком-Солар» представила новую версию анализатора кода Solar appScreener 3.9. В обновление вошла поддержка нового языка программирования Dart, благодаря чему Solar appScreener продолжает удерживать лидирующую позицию по количеству поддерживаемых языков.

Для удобства работы с данными сканирования кода была добавлена возможность выгрузки отчетов в формате CSV. В новой версии также появилась возможность выбирать вручную файлы для анализа, что позволит отказаться от сканирования кода всего проекта, если необходимо проанализировать конкретную область.

В Solar appScreener 3.9 специалисты «Ростелеком-Солар» расширили список поддерживаемых языков программирования до рекордных среди анализаторов кода 36. В новой версии теперь доступен анализ объектно-ориентированного языка программирования Dart, который был разработан Google в 2011 году как альтернатива JavaScript. С его помощью разработчики создают мобильные, серверные и веб-приложения. Вместе с этим в рамках развития поддержки текущих языков специалисты «Ростелеком-Солар» добавили анализ фреймворка Vue.js для JavaScript и Flask для Python.

«В развитии продукта мы ориентируемся на современные тенденции на рынке разработки, поэтому расширяем пул поддерживаемых языков молодыми и стремительно набирающими популярность. В частности, в новой версии мы добавили поддержку Dart, и сейчас Solar appScreener – единственный инструмент, с помощью которого можно проанализировать код на языке Dart на наличие в нем уязвимостей» – отмечает Даниил Чернов, директор Центра решений безопасности ПО компании «Ростелеком-Солар».

В новой версии изменения коснулись также формата представления отчетности. Начиная с Solar appScreener 3.9 доступна возможность экспорта отчета в формате архива с CSV-файлами, что позволяет пользователям более гибко работать с данными: фильтровать их по конкретным категориям, а также получать аналитические выводы, строя графики на основании полученных значений. Возможность получения отчета в формате PDF останется, однако работать с информацией в этом формате сложнее, так как данные выгружаются в статическом виде.

В Solar appScreener 3.9 появилась возможность выбора конкретных файлов для анализа. При отправке приложения на сканирование можно посмотреть, какие файлы будут проанализированы, и при необходимости вручную исключить лишние, если их анализ не требуется. Если пользователь выберет сканирование проекта полностью, анализатор кода выявит набор файлов в загруженной директории, после чего проанализирует каждый из них на уязвимости и недекларированные возможности. После завершения результаты сканирования доступны в интерфейсе в разделе «Обзор» или в формате отдельного отчёта со статистикой по данным файлам.

 

В представленном обновлении появилась возможность запустить сразу несколько сканирований в одном проекте с разными настройками, приоритизировав их по очередности. Все статусы анализа защищенности ПО доступны в разделе «Сканирования».

Кроме того, специалисты «Ростелеком-Солар» добавили возможность удалять сканирования проектов. В новой версии пользователь может как архивировать, так и удалять сканирование безвозвратно. Вместе с этим была улучшена форма запуска анализа – в обновлении выбор файла и поле для ссылки на приложение объединены в одну вкладку, а начать новое сканирование проекта теперь можно со страницы «Сканирования».

Традиционно в каждой новой версии анализатора кода Solar appScreener расширяется база правил поиска уязвимостей. В Solar appScreener 3.9 разработчики добавили новые паттерны поиска и дополнили описания уязвимостей для поддерживаемых языков программирования.

Боты прочёсывают сайты каждые 6 секунд в поисках дефицитной DDR5

Дефицит памяти DDR5 подогревают не только гиперскейлеры и ИИ-гиганты, но и боты. По данным компании DataDome, злоумышленники развернули масштабную кампанию по веб-скрейпингу: автоматизированные скрипты уже отправили более 10 млн запросов к сайтам продавцов, выискивая доступные партии DRAM и комплектующих.

Боты обращаются к карточкам товаров примерно каждые 6,5 секунды, почти в шесть раз чаще, чем обычные пользователи и легитимные краулеры.

Чтобы получать самую свежую информацию о наличии, они используют приём «cache busting»: добавляют к запросам уникальные параметры, вынуждая сервер выдавать актуальные данные, а не кеш. При этом частота запросов аккуратно «дозируется», чтобы не попасть под ограничения по скорости.

 

В DataDome отмечают, что за кампанией, вероятно, стоят перекупщики. Автоматической скупки пока не зафиксировано; задача ботов в том, чтобы быстро находить дефицитные позиции, которые затем оперативно выкупают для перепродажи.

По словам исследователей, в даркнете обсуждается использование ИИ для обхода антибот-защиты и автоматизации скриптов. Такие инструменты доступны как начинающим, так и более профессиональным игрокам.

Ситуация разворачивается на фоне устойчивого дефицита DDR5, который наблюдается с ноября прошлого года. Спрос подстёгивают крупные облачные провайдеры и проекты в сфере ИИ.

По прогнозам, в первом квартале 2026 года цены на DRAM могут вырасти вдвое, а NAND — заметно подорожать. Уже сейчас некоторые облачные провайдеры среднего уровня повышают тарифы, а производители бюджетных компьютеров и смартфонов рискуют столкнуться с ограничениями поставок.

В итоге боты становятся ещё одним фактором давления на рынок памяти: они ускоряют «вымывание» доступных партий и дополнительно подталкивают цены вверх, оставляя обычных покупателей без шанса купить дефицит по нормальной цене.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru