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.

Подпишитесь на новости

Anthropic предупредила об ИИ-червях, угрожающих умной технике

Компактные ИИ-модели могут приблизиться к автономному распространению по слабо защищенным устройствам. Anthropic рассматривает сценарий, в котором модель копируется между узлами и использует их вычислительные ресурсы без постоянной связи с центральным дата-центром.

В исследовании компании показан запуск модели Gemma4-26B-A4B на 15 недорогих Android TV-приставках.

Скорость составила 0,39 токена в секунду. Это медленно для чата, но демонстрирует возможность распределить вычисления между бытовыми устройствами.

Модели с 30 млрд параметров и меньше уже выполняют многие отдельные этапы размножения, однако ошибаются при объединении их в полную цепочку.

В упрощенном эксперименте GLM-5.2 справилась с распространением другой, меньшей модели. Доступ к тестовым устройствам намеренно облегчили: ADB работал без аутентификации. Поэтому результат не доказывает способность автономно заражать произвольную технику в интернете.


Среди протестированных моделей пока нет той, которая одновременно достаточно компактна для выбранных устройств и достаточно способна для надежного полного цикла. По грубой экстраполяции исследователей, такой уровень может стать реальным к концу 2026 года.

Потенциальную распределенную сеть будет сложно остановить одним выключателем. При этом предполагаемое распространение может занимать дни, а не секунды.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru