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.

Каждая пятая утечка уже связана с теневым использованием ИИ

Сотрудники всё чаще отправляют рабочие данные в нейросети быстрее, чем службы ИБ успевают понять, что вообще происходит. По данным «Информзащиты», в июле 2026 года уже 20% организаций, столкнувшихся с утечками, хотя бы частично связали инциденты с несанкционированным использованием ИИ. Годом ранее таких случаев было около 12%.

И это не безобидное попросил чат-бота поправить письмо. В публичные ИИ-сервисы загружают договоры, исходный код, внутреннюю переписку, клиентские обращения и техническую документацию.

На веб-интерфейсы нейросетей приходится около 42% подобных инцидентов. Ещё 24% утечек связаны с браузерными расширениями и ИИ-помощниками.

Они получают доступ к вкладкам, истории сессий и cookie, а потом тихо делают то, на что им когда-то нажали «Разрешить». Самостоятельно подключённые API и библиотеки дают ещё 19%, инструменты для программирования — 15%.

Проблема в том, что классические средства защиты часто не видят ничего подозрительного. Домен легитимный, TLS работает, вредоносной сигнатуры нет. Только конфиденциальный документ уже уехал во внешний сервис.

Почти у трети компаний, использующих ИИ, находят хотя бы один API-ключ или секрет в небезопасном месте: конфигурациях, тестовых скриптах, рабочих станциях и Git-репозиториях. Получив такой ключ, атакующий может не только потратить чужой бюджет, но и добраться до подключённых баз данных и RAG-хранилищ.

Дороже всего здесь обходится позднее обнаружение. Инциденты с теневым ИИ в среднем увеличивают ущерб примерно на $670 тыс.

Эксперты советуют начинать не с тотальных запретов, а с инвентаризации сервисов, поиска ключей, контроля расширений и классификации данных. Потому что запретить ChatGPT приказом легко. Гораздо сложнее заметить, что сотрудник уже загрузил туда половину проекта.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru