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.

Теневой ИИ берут под контроль: СберТех представил Platform V SOWA AI

На конференции ЦИПР-2026 компания СберТех объявила о запуске Platform V SOWA AI — решения для централизованного управления доступом к системам искусственного интеллекта внутри организаций. Появление подобных инструментов связано с растущей популярностью ИИ-сервисов в корпоративной среде.

Во многих компаниях различные подразделения самостоятельно подключают большие языковые модели и ИИ-инструменты для решения рабочих задач.

В результате возникает так называемый теневой ИИ — набор разрозненных сервисов, использование которых зачастую остается вне поля зрения служб информационной безопасности.

По задумке разработчика, Platform V SOWA AI должна выступать единой точкой доступа ко всем ИИ-сервисам компании. Через платформу проходят запросы сотрудников к большим языковым моделям, а также ответы, которые эти модели формируют.

Система позволяет контролировать права доступа пользователей, отслеживать обращения к ИИ в режиме реального времени и предотвращать передачу конфиденциальной информации во внешние сервисы. Кроме того, платформа ведет аудит взаимодействия с ИИ и поддерживает применение единых корпоративных политик безопасности.

Еще одна задача решения — упростить подключение новых моделей. Вместо отдельной настройки механизмов аутентификации, аудита и контроля для каждого ИИ-сервиса эти функции переносятся на уровень единого инфраструктурного шлюза.

В компании также заявляют о возможности выявления аномальной активности и попыток обхода установленных ограничений при работе с большими языковыми моделями.

Решение ориентировано на крупные организации из различных отраслей, включая финансовый сектор, телекоммуникации, ретейл и промышленность.

Интерес к подобным платформам закономерен: по мере того как искусственный интеллект становится частью повседневных бизнес-процессов, компании все чаще сталкиваются не столько с вопросом внедрения ИИ, сколько с необходимостью управлять его использованием и связанными с ним рисками. Platform V SOWA AI — один из примеров того, как рынок начинает отвечать на этот запрос.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru