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.

ИИ-браузеры не избавятся от угрозы инъекции в промпт, признали в OpenAI

OpenAI признала: инъекции в промпт — одна из самых сложных и живучих угроз для ИИ, и полностью избавиться от неё в ближайшее время не получится. Об этом компания написала в блоге, посвящённом усилению защиты своего ИИ-браузера ChatGPT Atlas.

Инъекции в промпт (prompt injection) — это атаки, при которых ИИ «подсовывают» скрытые инструкции, например в письмах или на веб-страницах, заставляя агента выполнять вредоносные действия.

По сути, это цифровой аналог социальной инженерии — только направленный не на человека, а на ИИ.

«От таких атак, как и от мошенничества в интернете, вряд ли когда-нибудь будет стопроцентная защита», — прямо заявили в OpenAI.

В компании признают, что запуск ИИ в Atlas расширил поверхность атаки. И это не теоретическая угроза: сразу после выхода браузера на рынок исследователи показали, что несколько строк текста в Google Docs могут изменить поведение ИИ-агента.

В тот же день разработчики браузера Brave опубликовали разбор, где объяснили, что косвенные промпт-инъекции — системная проблема для всех ИИ-браузеров, включая Perplexity Comet.

С этим согласны и регуляторы. В начале месяца Национальный центр кибербезопасности Великобритании предупредил, что подобный вектор атаки на генеративные ИИ нельзя устранить, и призвал сосредоточиться не на «полной защите», а на снижении рисков и ущерба.

Решение OpenAI выглядит почти символично — компания создала автоматического атакующего на базе LLM. По сути, это ИИ, обученный с помощью играть роль хакера и искать способы внедрить вредоносные инструкции в агента.

Этот «бот-взломщик» тестирует атаки в симуляции; видит, как целевой ИИ рассуждает и какие действия предпринимает; дорабатывает атаку и повторяет попытки десятки и сотни раз.

 

Такой доступ ко внутренней логике агента недоступен внешним исследователям, поэтому OpenAI рассчитывает находить уязвимости быстрее реальных злоумышленников.

«Наш автоматический атакующий способен уводить агента в сложные вредоносные сценарии, растянутые на десятки и даже сотни шагов», — отмечают в OpenAI.

По словам компании, ИИ уже обнаружил новые векторы атак, которые не выявили ни внутренние Red Team, ни внешние исследователи.

В одном из примеров OpenAI показала, как вредоносное письмо с скрытой инструкцией попадает во входящие. Когда агент позже просматривает почту, он вместо безобидного автоответа отправляет письмо об увольнении. После обновления защиты Atlas смог распознать такую атаку и предупредить пользователя.

OpenAI честно признаёт: идеального решения не существует. Ставка делается на масштабное тестирование, быстрые патчи и многоуровневую защиту — примерно о том же говорят Anthropic и Google, которые фокусируются на архитектурных и политических ограничениях для агентных систем.

При этом OpenAI рекомендует пользователям снижать риски самостоятельно:

  • не давать агенту «широкие полномочия» без чётких инструкций;
  • ограничивать доступ к почте и платёжным данным;
  • подтверждать действия вроде отправки сообщений и переводов вручную.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru