Axel PRO добавила в Шерлок поиск secrets и новые функции для SCA

Axel PRO добавила в Шерлок поиск secrets и новые функции для SCA

Axel PRO добавила в Шерлок поиск secrets и новые функции для SCA

Продуктовая студия Axel PRO представила обновлённую версию AppSec-платформы «Шерлок». В новом релизе добавили полезные функции для работы с уязвимостями и улучшили интерфейс.

Теперь «Шерлок» умеет находить в коде аутентификационные данные (secrets) — для этого используются сканеры Trufflehog и Gitleaks. Кроме того, появилась удобная строка поиска: можно фильтровать ИБ-дефекты по имени файла, номеру CVE, компоненту, контейнеру, задаче в Jira и другим параметрам.

Добавлена возможность создавать проекты для популярных сканеров прямо из интерфейса платформы — Solar appScreener, PT AI, CodeScoring и Dependency Track. Это упростит настройку и запуск сканирования.

Для дефектов типа SCA теперь отображается информация о наличии эксплойтов (в частности, по данным от CodeScoring). Это помогает приоритизировать уязвимости, которые уже эксплуатируются.

Интеграция с Jira стала более гибкой — появились фильтры по статусам и исполнителям, а также информация об endpoint для настройки вебхука.

Обновления коснулись и интерфейса: карточки дефектов стали больше, код отображается понятнее, а верстка — аккуратнее. Также унифицированы настройки подключения сканеров.

«Новая версия “Шерлока” сосредоточена на том, чтобы упростить и ускорить процесс выявления, анализа и устранения уязвимостей. Эти улучшения помогут нашим клиентам сократить риски безопасности, оптимизировать затраты на разработку и, в конечном итоге, создавать более надежные и защищенные приложения», — говорит Антон Гаврилов, владелец продукта «Шерлок».

Без контекста детектор пропустил 95% Android-вредоносов

Чем больше разрешений просит Android-приложение, тем подозрительнее оно выглядит для алгоритма. Правда, резервному копированию, антивирусу или системе родительского контроля доступ к половине смартфона нужен по работе. Но детекторы решили не разбираться и устроили охоту на невиновных.

Исследователи из Сингапурского университета менеджмента и Нанькайского университета проверили шесть популярных детекторов, включая Drebin, MalScan и MaskDroid.

Им скормили 270 безопасных приложений из 49 категорий Google Play, каждое из которых запрашивало не менее девяти опасных разрешений.

Большинство систем записали во вредоносы больше половины выборки. LLM-детектор LAMD разогнал ложные срабатывания до 80%. Если поставить такой фильтр на входе в магазин приложений или корпоративную инфраструктуру, аналитики будут разгребать очередь, почти целиком набитую легальным софтом.

 

Проблема в старом принципе: детекторы ищут сходство с известными угрозами. Широкий набор разрешений часто встречается у зловредов, но ровно так же выглядят бэкап-сервисы, антивирусы и инструменты управления устройствами. Как сформулировали авторы работы, отклонение — ещё не вредоносность.

Их система PRAXIS пытается смотреть не только на набор API, но и на контекст. Сначала ИИ предполагает возможную атаку, затем система ищет подтверждающую цепочку вызовов в коде, а после проверяет, соответствует ли поведение назначению приложения и тексту интерфейса.

Такой подход снизил долю ложных тревог на безопасной выборке до 13%, а пропуск вредоносов — примерно до одного из девяти. Однако стоило убрать финальную проверку контекста, как система пропустила 95,3% угроз. Код остался тем же, но без ответа на вопрос «зачем приложение это делает?» защита практически развалилась.

До массового применения PRAXIS тоже далеко: анализ стоит около $0,56 за приложение, а интерфейс и названия функций может подделать сам злоумышленник. Да и 13 ложных тревог на сотню — всё ещё не автоматика, а очередь к живому аналитику.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru