Solar appScreener 3.10 располагает новыми мерами безопасного доступа

Solar appScreener 3.10 располагает новыми мерами безопасного доступа

Solar appScreener 3.10 располагает новыми мерами безопасного доступа

Разработчики «Ростелеком-Солар» выпустили новую версию Solar appScreener, получившую номер 3.10. Теперь анализатор кода располагает новыми мерами безопасного доступа, возможностью приостановить сканирования и обновлённой базой правил поиска уязвимостей.

Отныне Solar appScreener 3.10 предусматривает многократные попытки ввода учётных данных — разработчики ввели ограничение их числа. Если выставить настройки по умолчанию, после пятой попытки ввода данных учётная запись автоматически блокируется.

Само собой, администраторы могут увеличить или, наоборот, уменьшить количество неудачных попыток, а то и вовсе отключить эту функцию. Кроме того, разработчики добавили требование регулярной смены пароля.

Дефолтная конфигурация предусматривает, что пользователь может задействовать один пароль три месяца, но администратор волен изменить временной интервал по своему усмотрению (отключение проверки тоже предусмотрено).

 

Одна из интересных особенностей, которыми отметилась новая версия анализатора кода, — возможность приостановить сканирования. С помощью этого нововведения администраторы могут приоритизировать очередь анализа отдельных проектов и ускорить проверки именно необходимых приложений.

База правил поиска уязвимостей также расширена: в новую версию  Solar appScreener вошли дополнительные правила поиска в конфигурационных файлах Dockerfiles и docker-compose.yml. А для языка C++ теперь можно создавать паттерны в формате XML. Приложения, написанные на Delphi, поддерживаются ещё лучше за счёт дополнения правил поиска дыр.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

MWS Cloud увеличила GPU-мощности виртуальной инфраструктуры в 1,5 раза

В первой половине 2025 года MWS Cloud расширила ресурсы своей виртуальной инфраструктуры с графическими процессорами в 1,5 раза. Дополнительные мощности появились в двух московских дата-центрах — «Авантаж» и GreenBushDC, а также в одном ЦОД в Санкт-Петербурге.

GPU-инфраструктура используется для обучения и инференса моделей машинного обучения, больших языковых моделей и систем компьютерного зрения.

На её основе можно запускать платформы для ML-разработки и инференса, при этом пользователи оплачивают только фактически потреблённые ресурсы.

Такие мощности востребованы у разработчиков и компаний, работающих с генеративными нейросетями, системами распознавания, высоконагруженными продуктами, а также с задачами рендеринга, симуляций и анализа больших данных.

По данным MWS Cloud, с начала года использование GPU-ресурсов в их облаке выросло почти в 1,7 раза.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru