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.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru