Solar appScreener получил модуль SCA и поддержку классификации OWASP MASVS

Solar appScreener получил модуль SCA и поддержку классификации OWASP MASVS

Solar appScreener получил модуль SCA и поддержку классификации OWASP MASVS

Статический анализатор кода приложений Solar appScreener, разработанный компанией «РТК-Солар», теперь объединяет в едином интерфейсе три основных вида анализа: SAST, DAST и SCA. Это позволяет обеспечить комплексный контроль безопасной разработки приложений.

Особенностью нового модуля SCA является возможность более быстро выявлять и устранять уязвимости. Система автоматически обнаруживает все сторонние компоненты, используя большие базы данных уязвимостей, а также собственный реестр данных, регулярно обновляемый экспертами компании. Применение уникальной технологии Fuzzy Logic Engine помогает минимизировать количество ложных срабатываний.

Директор Центра Solar appScreener компании «РТК-Солар», Даниил Чернов, комментирует:

«Приложения и библиотеки с открытым исходным кодом стали одной из основных угроз в области информационной безопасности. Согласно данным Linux Foundation, от 70% до 90% современных приложений содержат такое ПО, и уязвимости в сторонних компонентах предоставляют злоумышленникам значительные возможности. Примером может служить уязвимость в библиотеке Apache Log4j, используемой в миллионах корпоративных приложений. Также наблюдается увеличение случаев намеренного внедрения вредоносного кода в Open Source. Поэтому очень важно проверять на уязвимости не только собственный код, но и сторонние компоненты».

В новой версии продукта также добавлена поддержка классификации уязвимостей OWASP MASVS и обновлена поддерживаемая версия PCI DSS с 3.2.1 до 4.0. База правил поиска уязвимостей для языков программирования Java и C# значительно расширена, а также добавлены новые паттерны поиска для ряда других языков. В настоящее время Solar appScreener лидирует по количеству поддерживаемых языков, их общее число составляет 36. Сканер автоматически определяет язык программирования и способен анализировать приложения, написанные на нескольких языках одновременно.

Компания также внесла ряд улучшений, направленных на повышение удобства работы пользователя с системой. Теперь при первом входе в систему отображаются интерактивные подсказки. Добавлена возможность управления очередью сканирования, позволяющая задавать приоритеты и отслеживать прогресс сканирования на новой странице раздела «Проекты». Была упрощена работа офицеров безопасности компаний, внедряющих Solar appScreener в процессы безопасной разработки, с возможностью автоматического создания задач в Jira на основе результатов сканирования.

Также были внесены изменения в логику работы с пользователями протокола LDAP, что облегчило процесс контроля доступа к системе для сотрудников, подключающихся через данный протокол. Теперь также возможно отслеживать количество пользователей, соответствующих лицензии, в рамках данного протокола.

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

Google представила CodeMender — ИИ, который сам патчит уязвимости в коде

Google не сбавляет темпы в деле защиты ПО с помощью искусственного интеллекта. На этот раз подразделение DeepMind представило новый ИИ-инструмент под названием CodeMender — агента, который автоматически обнаруживает, исправляет и переписывает уязвимый код, предотвращая возможные взломы и ошибки.

По словам исследователей DeepMind Ралуки Ады Попа и Фура Флинна, CodeMender умеет работать как реактивно, так и проактивно: то есть не только чинит новые баги сразу после их обнаружения, но и переписывает старый код, убирая целые классы уязвимостей.

«CodeMender помогает разработчикам и мейнтейнерам сосредоточиться на главном — создании хорошего ПО, автоматически создавая и применяя качественные патчи безопасности», — рассказали в DeepMind.

За последние полгода команда уже успела внести 72 исправления в открытые проекты, причём некоторые из них содержат до 4,5 миллиона строк кода.

В основе CodeMender лежат модели семейства Google Gemini Deep Think, которые анализируют, отлаживают и чинят код, устраняя первопричины уязвимостей.

При этом используется LLM-инструмент для критического анализа изменений: он сравнивает исходный и исправленный код, проверяет, не появились ли регрессии, и при необходимости сам себя корректирует.

Google планирует тестировать CodeMender на крупных опенсорс-проектах, предлагая их мейнтейнерам автоматические патчи и собирая обратную связь, чтобы улучшить качество инструмента.

Вдобавок компания запустила AI Vulnerability Reward Program (AI VRP) — программу поощрений за обнаружение уязвимостей в ИИ-продуктах Google. Исследователи смогут получить до $30 000 за отчёты о таких проблемах, как инъекция промпта, джейлбрейк и т. п.

Однако баги вроде галлюцинаций, обходов защитных фильтров или ошибок фактов в эту программу не входят.

По словам компании, цель всех этих шагов — использовать искусственный интеллект для усиления кибербезопасности и защиты разработчиков, а не наоборот:

«ИИ должен дать защитникам преимущество в борьбе с хакерами, мошенниками и государственными угрозами».

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