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.

ChatGPT тайно заставили выполнять команды из чужого аккаунта

Исследователи из Check Point Research обнаружили канал, позволявший передавать команды между изолированными сессиями ChatGPT из разных аккаунтов. В результате ассистент мог отвечать пользователю как обычно, а параллельно выполнять чужое задание и отправлять результат атакующему.

Канал проходил через внутренний JFrog Artifactory, к которому обращались контейнеры ChatGPT при установке программных пакетов.

Напрямую связаться друг с другом они не могли, но имели доступ к общему сервису. Исследователи выяснили, что контейнеры способны записывать данные в свойства объектов Artifactory и читать их из других аккаунтов. Метаданные репозитория фактически превратились в общий буфер обмена.


Чтобы запустить атаку, требовалось поместить вредоносную инструкцию в контекст жертвы — например, через скопированный промпт, общую беседу или специально созданный GPT. После обычного сообщения пользователя ассистент проверял скрытый канал, забирал оттуда задачу и выполнял её с правами текущей сессии.


В демонстрации ChatGPT получил данные из подключённого Gmail жертвы и передал их исследовательскому аккаунту. На экране при этом появился нормальный ответ на исходный вопрос. Единственной подсказкой оставалась небольшая отметка Talked to Gmail — уже после чтения почты.


Масштаб возможной утечки зависел от полномочий сессии: атакующему потенциально становились доступны история чата, загруженные файлы и данные из подключённых Gmail, Google Drive, Microsoft Teams или GitHub.

Check Point сообщила о проблеме OpenAI. Корпорация подтвердила, что задействованный экземпляр Artifactory выведен из эксплуатации, поэтому описанный канал больше не работает. Данных о его использовании в реальных атаках нет.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru