Solar appScreener 3.15.5 научился классифицировать уязвимости по ГОСТ

Solar appScreener 3.15.5 научился классифицировать уязвимости по ГОСТ

Solar appScreener 3.15.5 научился классифицировать уязвимости по ГОСТ

Группа компаний «Солар» представила обновлённую версию платформы Solar appScreener для анализа безопасности кода. В релизе 3.15.5 добавлена поддержка классификации уязвимостей в соответствии с национальным стандартом ГОСТ 71207-2014, который регулирует требования к безопасной разработке.

В стандарте используется понятие «критическая ошибка в программе» — ошибка, которая может привести к нарушению безопасности обрабатываемой информации.

Среди категорий — некорректное использование процедур безопасности, работа с конфиденциальными данными без проверки и другие дефекты, создающие риски.

По данным «Солара», уязвимости встречаются более чем в половине веб-приложений российских компаний. Причём 56% из них относятся к критичным и особо критичным. Чаще всего это недостатки контроля доступа, XSS, слабое шифрование, небезопасное хранение или обработка конфиденциальных данных (например, номеров карт или паролей). В 2024 году такие уязвимости стали причиной примерно 40% инцидентов, связанных с утечками данных.

Новый функционал в Solar appScreener позволяет при сканировании автоматически присваивать каждой найденной уязвимости код и описание класса по ГОСТ. В отчёте также указываются рекомендации по устранению, сроки и возможное влияние на безопасность продукта. Такой подход помогает разработчикам понять критичность проблемы и расставить приоритеты. Поддерживаются правила для языков Java, Scala, Kotlin, Python, C/C++, JavaScript, Go и C#.

Эксперты отмечают, что это упрощает аудит и позволяет выстраивать процесс разработки в соответствии с национальными стандартами информационной безопасности.

Solar appScreener доступен в двух вариантах:

  • on-premise — с поддержкой SAST, DAST и OSA, а также комбинированного анализа для снижения числа ложных срабатываний и проверки сторонних компонентов;
  • облачный — с модулем SCA для анализа open source-библиотек и зависимостей, проверки лицензионных рисков и оценки качества компонентов, даже если уязвимости пока не обнаружены.

Продукт входит в реестр российского ПО и соответствует актуальным стандартам кибербезопасности.

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