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.

ГК Солар запатентовала технологию выявления ботов на уровне HTTPS

ГК «Солар» получила патент на технологию, которая помогает автоматически отличать опасные бот-запросы от действий реальных пользователей ещё на этапе подключения к веб-серверу. Патент был выдан Роспатентом 27 ноября 2025 года. Речь идёт о механизме анализа HTTPS-соединений, который оценивает вероятность того, что запрос был отправлен ботом.

В основе разработки — математическая модель, обученная на статистике поведения легитимных пользователей и автоматических скриптов. Если система считает запрос подозрительным, пользователю предлагается пройти дополнительную проверку. Если нет — соединение устанавливается без задержек.

Подход позволяет отсеивать нежелательную активность до загрузки страницы, не перегружая сайт и не мешая реальным посетителям. Это особенно актуально для интернет-магазинов и других онлайн-ресурсов малого и среднего бизнеса, где даже кратковременные сбои могут напрямую отражаться на выручке.

По оценке разработчиков, технология помогает бороться сразу с несколькими распространёнными проблемами. Среди них — автоматизированный сбор данных, когда боты массово выгружают информацию о товарах и ценах, искажают аналитику и создают почву для мошенничества. Также система позволяет выявлять накрутку кликов и просмотров, автоматические переборы логинов и паролей, разведку перед атаками и попытки перегрузить сайт бот-DDoS-трафиком.

Как поясняют в «Соларе», ключевая идея заключалась в том, чтобы анализировать не содержимое запроса, а его технические параметры, характерные именно для автоматических инструментов. Такой подход остаётся эффективным даже в условиях, когда боты всё лучше маскируются под поведение обычных пользователей.

По словам директора продукта Solar Space Артёма Избаенкова, сегодня на ботов приходится уже более половины мирового интернет-трафика, и значительная часть этой активности связана с вредоносными сценариями. Использование нейросетевой модели позволяет снизить влияние человеческого фактора и повысить точность фильтрации.

Руководитель направления развития облачных технологий ГК «Солар» Дмитрий Лукин отмечает, что разработка выросла из практических задач защиты заказчиков. Основной целью было научиться отсеивать замаскированных ботов на самом раннем этапе, ещё до обработки запроса веб-приложением. После тестирования и доработки модель легла в основу патентованного решения.

В компании добавляют, что технология уже применяется в линейке решений Solar Space — как в облачном формате, так и в развёртываниях on-premise.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru