Система анализа софта CodeScoring добавлена в реестр российского ПО

Система анализа софта CodeScoring добавлена в реестр российского ПО

Система анализа софта CodeScoring добавлена в реестр российского ПО

Система композиционного анализа программного обеспечения CodeScoring официально добавлено в реестр российского ПО. Официальный дистрибьютор продукта в России — компания Web Control.

Современная разработка ИТ-продуктов активно применяет программные компоненты с открытым исходным кодом (OSS, Open Source Software). Практически всегда таких компонентов на порядок больше, чем проприетарных.

Использование OSS даёт значимое ускорение разработки, но при этом его бесконтрольное использование увеличивает риски для безопасности. Для управления этими рисками применяются решения класса композиционного анализа ПО (SCA, Software Composition Analysis), которые автоматически определяют используемые OSS зависимости, показывают найденные в них уязвимости и предоставляют информацию об их устранении.

Продукт CodeScoring может повысить безопасность использования Open Source на всех этапах обеспечения жизненного цикла разработки программного обеспечения. База знаний CodeScoring содержит собираемый из крупнейших репозиториев реестр компонентов, который регулярно обогащается данными об имеющихся в них уязвимостях и лицензиях, получаемых из различных источников. CodeScoring поддерживает ключевые OSS экосистемы популярных языков программирования, такие как Maven, PyPi, NPM, RubyGems и др.

CodeScoring содержит следующие функциональные возможности:

  • Автообнаружение зависимостей — анализ состава кода, автоматическое нахождение файлов манифестов пакетных менеджеров, выявление прямых и транзитивных зависимостей открытого программного обеспечения (OSS).
  • Ведение реестра компонентов программных проектов (SBoM).
  • Проверка совместимости Open Source лицензий — выявление лицензий для обнаруженных OSS зависимостей и проверка их совместимости между собой на основании интегрированных политик.
  • Выявление уязвимых Open Source компонентов в программных проектах на основании актуальной информации из авторитетных источников NVD NIST и GitHub Advisories.
  • Предоставление полной информации об уязвимостях, включая имеющиеся рекомендации по их устранению.
  • Отслеживание новых уязвимостей и изменения лицензионных соглашений в контролируемых программных проектах.
  • Реализация собственных политик применения открытых программных компонентов.
  • Интеграции в жизненный цикл разработки программного обеспечения (SDLC).

CodeScoring работает с наиболее распространенными репозиториями кода: GitHub, GitLab, BitBucket и Azure DevOps. Для полноценной работы в CI/CD пайплайне реализованы API и возможность интеграции через консольного агента.

В каждой седьмой студенческой работе обнаружены следы использования ИИ

В 2025 году следы использования генеративного искусственного интеллекта были обнаружены примерно в каждой седьмой студенческой работе, проверенной системой «Антиплагиат». Всего за год через сервис прошло около 8 млн учебных текстов.

Такую статистику привёл РИА Новости генеральный директор компании «Антиплагиат» Евгений Лукьянчиков. По его словам, признаки применения ИИ выявлены в 15,3% работ, при этом средний уровень заимствований из открытых источников составил около 20%.

Наиболее активно генеративные модели используют студенты гуманитарных и социально-экономических направлений: в этих дисциплинах доля ИИ-сгенерированных фрагментов примерно вдвое выше, чем в работах по техническим и естественнонаучным специальностям. В целом, отмечают в «Антиплагиате», интерес студентов к ИИ-инструментам продолжает расти.

Евгений Лукьянчиков также сообщил, что сейчас ведётся разработка новой версии системы «Антиплагиат». Она сможет одновременно выявлять как заимствования, так и тексты, созданные с помощью ИИ, отслеживать процесс написания работы в реальном времени и передавать соответствующие данные преподавателю. Запуск обновлённой версии запланирован на февраль.

«Сегодня уже недостаточно просто искать совпадения в тексте — важно уметь отличать самостоятельную работу от механического копирования или бездумного использования генеративных ИИ-моделей», — подчеркнул Евгений Лукьянчиков. По его мнению, искусственный интеллект должен помогать развитию критического мышления, а не подменять его.

При этом ИИ используют не только студенты. Ранее широкий резонанс вызвало обнаружение следов применения зарубежного ИИ-чат-бота при подготовке пояснительной записки к одному из законопроектов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru