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.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru