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.

Google Chrome загружает Gemini без согласия пользователей

Google Chrome заподозрили в автоматической загрузке локальной версии ИИ-модели Gemini без явного согласия пользователей. По мнению экспертов, это может создавать риски для конфиденциальности данных граждан и компаний, а также противоречить законодательству ряда стран, включая Россию.

На то, что Google начала загружать на компьютеры пользователей локальную версию Gemini, обратила внимание «Российская газета» со ссылкой на сообщения в соцсетях.

Объем локальной копии Gemini составляет около 4 Гбайт. Сообщается, что модель может автоматически запускаться при обращении к сервисам Google.

Первый заместитель председателя комитета Госдумы по информационной политике, председатель правления РОЦИТ Антон Горелкин предположил, что Google может использовать пользовательские устройства как элементы распределенной вычислительной сети:

«Ничто не мешает объединить все компьютеры с Gemini в одну большую распределенную сеть — и экономить на вычислительных ресурсах, задействуя оборудование пользователей, при этом взимая плату за подписку».

По его словам, в России Gemini пока не распространяется для локальной установки, поскольку доступ к сервису официально не продается. Однако он не исключил, что подобная практика может появиться позже, после тестирования модели.

Руководитель команды киберзащиты облачного провайдера Nubes Дмитрий Шкуропат отметил, что установка без явного согласия пользователя может нарушать требования законодательства о защите персональных данных и правах потребителей, в том числе российского.

Кроме того, локальная ИИ-модель теоретически способна получить доступ к данным на рабочей станции — паролям, переписке и файлам, что создает риски их компрометации, особенно для бизнеса.

Ведущий эксперт по сетевым угрозам, веб-разработчик компании «Код Безопасности» Константин Горбунов также указал на вероятность доступа ИИ к значительным объемам данных, включая критически важную информацию. Дополнительный риск возникает в случае, если злоумышленники получат доступ к данным, с которыми работает модель.

Ранее сообщалось, что кибергруппировки как минимум предпринимали попытки использовать Gemini для повышения эффективности целевых атак. Наиболее активно, по данным экспертов, ИИ-модель Google применяли хакеры из Китая и Ирана.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru