Solar Security выпустила новую версию сканера кода Solar inCode

Solar Security выпустила новую версию сканера кода Solar inCode

Solar Security выпустила новую версию сканера кода Solar inCode

Ее основные преимущества – коробочная интеграция с JIRA, анализ мультиязычных приложений, и модуль бинарного анализа приложений на С/С++. Решение Solar inCode – единственный в мире сканер кода, способный производить статический анализ на уязвимости и НДВ без доступа к исходному коду приложений.

Благодаря собственным исследованиям технологий декомпиляции и деобфускации, Solar inCode 2.3 успешно осуществляет статический анализ .exe- и .dll-файлов, написанных на С/С++ для архитектуры х64 и х86. Эта функциональность Solar inCode 2.3 позволит службе безопасности проверять уровень защищенности используемых в компании приложений даже без доступа к их исходному коду – в случаях с так называемым «унаследованным ПО» или приложениями, разработка которых отдана на аутсорсинг.

«Мы фокусируемся на усилении нашего ключевого конкурентного преимущества – возможности анализировать приложения без доступа к их исходному коду. Очередным шагом в этом направлении стал статический анализ .exe- и .dll-файлов, написанных на С/С++. Мы получали от клиентов много запросов на функциональность, но ввиду специфики языков С/С++ реализовать ее в продукте было достаточно сложно. У нас ушло много времени на исследования и разработку, но итоговым результатом можно гордиться», – рассказывает Даниил Чернов, руководитель направления Solar inCode компании Solar Security.

Если в приложении используется несколько языков программирования, Solar inCode 2.3 автоматически определит их и просканирует приложение как обычно. При этом пользователь может выбрать, сканировать приложение целиком или только часть кода на определенном языке.

Стратегическим направлением разработки Solar inCode является бесшовная интеграция с SDLC – процессом безопасной разработки приложений. Solar inCode 2.3 продолжает движение в этом направлении и предлагает пользователям полноценную коробочную интеграцию с JIRA, одной из наиболее распространенных систем отслеживания ошибок (bug tracking). После сканирования приложения пользователь может сразу же создать задачу по исправлению найденных уязвимостей – прямо через интерфейс Solar inCode.

Новая версия содержит ряд доработок уже имеющейся функциональности: в Solar inCode 2.3 появились новые описания уязвимостей, а также новые правила поиска уязвимостей для уже поддерживаемых языков программирования. Алгоритмы анализа потоков данных при поиске уязвимостей для языка PHP также были дополнительно оптимизированы. Усовершенствования коснулись и интерфейса Solar inCode 2.3: новая функциональность решения отражена в нем таким образом, чтобы логика взаимодействия с пользователем оставалась столь же прозрачной, как и в предыдущих версиях. 

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Автор роликов на YouTube борется с ИИ-плагиатом, подсовывая ботам мусор

На YouTube плодятся видеоматериалы, созданные на основе краденого контента с помощью ИИ. Автоматизированный плагиат позволяет мошенникам быстро получать доход с минимальными усилиями, а жертвы сплотились и пытаются дать отпор.

Автор видеоконтента F4mi борется с ИИ-ботами, ворующими расшифровки, вставляя в них большое количество скрытых мусорных данных, Подобное дополнение не мешает пользователям читать тексты, но способно обесценить творение умного помощника, обрабатывающего добычу скрейперов.

Разработанный F4mi метод полагается на использование формата ASS, созданного десятки лет назад для субтитров. Мусор вносится в расшифровки в пропорции 2:1, при этом используются фрагменты из открытых источников либо сгенерированные ИИ выдумки.

Возможности ASS позволяют задать нулевые значения размера и прозрачности вставок, то есть сделать их невидимыми. В результате обработки таких файлов ИИ-пособник мошенников выдает тексты, непригодные для использования.

Автор идеи признает, что более мощные инструменты вроде ChatGPT o1 смогут отфильтровать мусор и правильно воспроизвести оригинал. В этом случае придется еще помудрить над ASS-файлами, чтобы затруднить задачу и таким помощникам.

Поддержки ASS на YouTube не предусмотрено, там отдают предпочтение YTT, но можно использовать конвертер. В мобильной версии YouTube содержимое таких файлов будет отображаться некорректно — в виде черного окна поверх видео.

Изобретательному автору удалось обойти и это препятствие. Был написан Python-скрипт, который прячет мусорные вставки как черный текст на черном фоне. Единственная проблема, которая пока не решена, — это креш, возникающий на слишком тяжелых файлах.

К сожалению, придуманный F4mi трюк не помеха для таких инструментов, как Whisper разработки OpenAI, который сам делает расшифровку аудиозаписей, притом, по отзывам, вполне сносно.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru