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.

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

ИИ Яндекса отражает до 150 DDoS-атак в месяц — 99,9% автоматически

Искусственный интеллект Яндекса каждый месяц справляется в среднем со 150 DDoS-атаками на сервисы компании. С начала года таких атак было уже около 800, рассказал ТАСС директор по информационной безопасности компании Александр Каледа.

По его словам, нагрузка сильно колеблется: в пиковые периоды количество атак поднимается до 150 в месяц, в спокойные — опускается до 50–60.

Но при этом подавляющее большинство атак — свыше 99,9% — нейтрализуются полностью автоматически, без участия человека.

Каледа поясняет, что речь идёт в основном о сложных атаках, направленных на нарушение работы сервисов и приложений. ИИ помогает выявлять нетривиальные признаки угроз, которые невозможно описать простыми правилами.

«В отличие от традиционного подхода, где правила быстро устаревают, ИИ находит нестандартные сочетания технических и поведенческих признаков. Такой подход сложнее обойти злоумышленникам», — отметил он.

После отражения атаки проходят разбор и анализ. Сейчас около 75% таких разборов выполняются автоматически: система классифицирует инциденты и пополняет обучающую выборку, что помогает быстрее реагировать на новые типы угроз.

Атаки Яндекс отражает с помощью собственного сервиса «Антиробот». Он анализирует весь входящий трафик в режиме реального времени и определяет, какие запросы поступают от реальных пользователей, а какие — от автоматизированных систем, участвующих в атаке.

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