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.

38% крупных компаний делают свой ИИ, но защищать его умеют единицы

Российский бизнес всё активнее развивает собственные ИИ-сервисы, однако с их безопасностью дела обстоят заметно хуже. К такому выводу пришли эксперты К2 Кибербезопасность и «Лаборатории Касперского», опросившие специалистов более чем из 200 крупных компаний из сфер ИТ, финансов, телекоммуникаций, торговли, строительства и фармацевтики.

Исследование показало, что 38% крупных организаций уже имеют собственные команды, разрабатывающие ИИ-решения для внутренних процессов.

При этом в 75% случаев такие проекты полностью или частично не соответствуют практикам MLSecOps — подходу, который отвечает за безопасность систем искусственного интеллекта на всех этапах их жизненного цикла.

В целом компании не делают ставку на какой-то один инструмент. Более половины респондентов (59%) одновременно используют несколько типов ИИ-сервисов: отечественные и зарубежные решения, собственные разработки и продукты, созданные на заказ.

Наиболее востребованными остаются российские ИИ-сервисы — их используют 75% компаний. Зарубежные решения применяют 60% участников исследования. Такой расклад аналитики связывают с требованиями законодательства и политикой импортозамещения.

Однако внедрять ИИ бизнес научился быстрее, чем обеспечивать его безопасность. По данным исследования, лишь 18% компаний могут говорить о наличии управляемых процессов защиты собственных ИИ-разработок. Зрелые практики MLSecOps внедрены всего у 7% организаций.

Особенно тревожно выглядит другая цифра: в 60% случаев безопасность ИИ-проектов обеспечивают исключительно разработчики, без участия специалистов по информационной безопасности. Это увеличивает риск ошибок, утечек данных и появления новых уязвимостей.

Эксперты отмечают, что рынок MLSecOps пока только формируется, а многие компании ещё не понимают, как правильно защищать собственные ИИ-системы. При этом искусственный интеллект всё чаще становится частью критически важных бизнес-процессов, а значит цена ошибок будет только расти.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru