Новая версия Solar appScreener позволит снизить затраты на DevSecOps на 15%

Новая версия Solar appScreener позволит снизить затраты на DevSecOps на 15%

Новая версия Solar appScreener позволит снизить затраты на DevSecOps на 15%

Группа компаний «Солар» представила обновленную версию платформы для анализа кода Solar appScreener. Улучшенные алгоритмы позволяют повысить эффективность процессов DevSecOps и оптимизировать использование ресурсов.

По данным опроса среди пользователей платформы, внедрение решения способствует снижению совокупной стоимости владения (ТСО) безопасной разработки до 15%.

Использование инструментов анализа кода в процессе разработки помогает сократить риски, связанные с уязвимостями мобильных и веб-приложений. Согласно данным Центра исследования киберугроз Solar 4RAYS, за первое полугодие 2024 года 43% хакерских атак на корпоративную инфраструктуру были связаны с уязвимостями в приложениях.

Среди наиболее распространенных проблем — недостатки контроля доступа (75% для веб-приложений и 60% для мобильных), раскрытие отладочной и конфигурационной информации (73% и 60% соответственно), межсайтовый скриптинг (XSS), а также утечка данных из исходного кода мобильных приложений (33%).

«Рост стоимости владения программным обеспечением в корпоративном сегменте оценивается в 10–20% ежегодно. На это влияют сложности с закупкой оборудования, инвестиции в импортозамещение и кадровый дефицит. В обновленной версии Solar appScreener мы сосредоточились на оптимизации использования ресурсов без ущерба для качества и безопасности кода. Это позволяет разработчикам встроить платформу в цикл разработки, снизить риски при работе с приложениями и обеспечить защиту пользовательских данных», — отмечает Владимир Высоцкий, руководитель направления Solar appScreener.

Обновленная версия предлагает новые механизмы управления агентами сканирования, что позволяет ИТ-командам параллельно анализировать несколько проектов с учетом их приоритетов.

Оптимизированы модули анализа, включая использование вычислительных ресурсов, что особенно актуально для крупных проектов с объемом кода в миллионы строк. В ходе тестирования зафиксировано сокращение времени сканирования на 15–35%.

Также переработан дистрибутив системы, что упрощает установку и снижает требования к квалификации специалистов. В целях ускорения DevSecOps-процессов добавлена возможность регулирования глубины анализа кода — например, анализ только прямых зависимостей или отключение перекрестных библиотек в рамках SAST-анализа.

Кроме того, в новой версии усовершенствованы механизмы статического и динамического анализа кода. База правил SAST-модуля пополнилась 500 новыми сигнатурами поиска уязвимостей, а в модуле DAST расширены возможности аутентификации, включая поддержку протокола NTLM и интеграцию с расширенными API-спецификациями тестируемого ПО.

Суверенный ИИ вне очереди: в России обсуждают приоритет для GigaChat

Российские компании и госорганы могут обязать выбирать суверенные ИИ-модели в ряде сфер, даже если те дороже национальных, но не более чем в полтора раза. Переплатить до 50% за происхождение нейросети? Именно такой вариант сейчас обсуждается.

О соответствующем проекте постановления правительства сообщает «Коммерсантъ».

Суверенной предлагается считать модель, полностью разработанную российским юрлицом и работающую исключительно на инфраструктуре в РФ.

По данным издания, сейчас этим критериям соответствует только GigaChat от Сбера. Национальным моделям разрешено использовать открытые разработки (в эту категорию отнесена «Алиса AI» Яндекса).

Перечень потенциальных сфер применения широкий: от подготовки законов, госпрограмм и нацпроектов до налогов, таможни, бюджета, критической информационной инфраструктуры, образования, здравоохранения и Госуслуг.

Но бежать закупать GigaChat пока рано. Минцифры подчёркивает: список сводный, отражает разные предложения и ещё не сформирован окончательно. «Ъ» связывает инициативу со Сбером, однако банк заявляет, что документ собирает идеи участников обсуждения и не является его собственным предложением.

Конкуренты энтузиазма не разделяют. Яндекс выступает за единые правила и самостоятельный выбор моделей под задачи. В MWS AI предупреждают: после ограничения списка допустимых решений заказчики могут остаться без подходящего варианта по качеству и цене.

Есть вопросы и к самой арифметике. Эксперты напоминают, что стоимость токенов — лишь часть расходов: внедрение, проверка ответов и исправление ошибок могут обойтись куда дороже. Техдиректор GenAI-направления Just AI Антон Сипачев видит риск монополизации: главным выгодополучателем становится одна компания.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru