Solar appScreener расширил возможности анализа и стал меньше ошибаться

Solar appScreener расширил возможности анализа и стал меньше ошибаться

Solar appScreener расширил возможности анализа и стал меньше ошибаться

ГК «Солар» анонсировала выпуск новой версии Solar appScreener — 3.14.9. Добавленный в прошлом году модуль SCA претерпел качественные изменения, снижено число ложных срабатываний, появилась возможность интеграции решений класса ASOC.

Сканер кода также научился комбинировать анализ SCA и SAST для Java, JavaScript, Golang, Python и C# (список языков будет расширяться). В результате вывод с Solar appScreener теперь может содержать не только уязвимости, выявленные в сторонних библиотеках, но также трассировку вызовов этих компонентов, что экономит время на верификацию находок.

У модуля SCA появилась собственная, регулярно обновляемая база уязвимостей. Минимизировать количество ложных срабатываний помогает уникальная технология Fuzzy Logic Engine, позволяющая приоритизировать уязвимости высокой степени риска по EPSS.

«Согласно Linux Foundation, от 70% до 90% современных приложений содержат ПО с открытым исходным кодом, что открывает перед киберпреступниками широкие возможности для атак, — отметил Антон Прокофьев, эксперт «Солара» по контролю безопасности Solar appScreener. — Один из последних ярких примеров — бэкдор в популярной утилите XZ Utils для Linux, который позволяет получить несанкционированный удаленный доступ ко всей системе»,

Арсенал appScreener теперь можно расширить за счет интеграции ASOC-инструментов DefectDojo и AppSecHub и получить еще более полную картину безопасности приложения в одном интерфейсе.

У пользователей появилась опция сборки Java-проектов собственными инструментами, упрощающая автоматизацию безопасной разработки. Добавлены правила поиска уязвимостей для 15 языков программирования (теперь поддерживаются 36), в том числе 1C, PHP и Python.

Ряд нововведений нацелен на повышение удобства использования анализатора:

  • появились системная роль «Модератор», шаблоны ролей;
  • в настройки добавлена возможность удаления проектов и сканов вручную;
  • на этапе предобработки файлов для статического анализа выполняются оптимизация и преобразование в удобный для чтения формат;
  • технологии анализа сторонних компонентов (SCA, SCS, SAST + SCA, лицензионные риски) объединены в модуль OSA и теперь доступны из единой вкладки в интерфейсе;
  • реализована поддержка плагинов Jenkins, TeamCity, Azure и CLT для модулей DAST и OSA.

VK Tech запускает отдельное ИИ-направление для корпоративных клиентов

VK Tech выделяет отдельное направление, связанное с искусственным интеллектом для корпоративных заказчиков. Компания собирается развивать решения для внедрения ИИ в защищённой инфраструктуре организаций — от вычислительных мощностей и хранения данных до прикладных сервисов.

Как следует из сообщения компании, среди ключевых задач нового направления — создание корпоративной ИИ-платформы, а также усиление ИИ-функциональности в существующих продуктах VK Tech. Для этого планируется использовать и собственные разработки VK, включая языковую модель Diona.

Руководить ИИ-направлением будет Роман Стятюгин, который ранее возглавлял команду аналитических сервисов VK Predict.

В VK Tech отмечают, что корпоративный рынок ИИ постепенно уходит от стадии экспериментов. Если раньше компании чаще тестировали отдельные инструменты или точечные сценарии, то теперь всё чаще рассматривают ИИ как полноценную технологию для перестройки бизнес-процессов и повышения эффективности.

При этом один из главных вопросов для корпоративного сегмента — безопасность. Именно поэтому, как считают в компании, растёт спрос на внедрение ИИ не в публичной среде, а внутри защищённого контура организаций, где можно контролировать данные и доступ к ним.

По сути, VK Tech делает ставку на то, что бизнесу нужны не разрозненные ИИ-сервисы, а более цельная инфраструктура, которую можно встроить в существующие процессы компании и использовать в более предсказуемом режиме.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru