Google помогла устранить более тысячи проблем в исходном коде проекта FFmpeg

Google помогла устранить множество проблем в исходном коде проекта FFmpeg

Корпорация Google поделилась деталями проекта, связанного с поиском и устранением ошибок в открытом мультимедиа пакете FFmpeg, который, как оказалось, активно используется внутри корпорации и в её продуктах, включая YouTube и Google Chrome.

В течение последних двух лет для процесса тестирования кодовой базы были задействованы 500 компьютерных ядер, а также исходный мультимедиа материал, собранный со всего интернета, включая файлы из самого проекта, находящиеся на сайте samples.mplayerhq.hu и собственный набор для тестирования регрессий проекта FFmpeg под названием FATE.

Тестирование заключалось в изменении исходных файлов и добавлении разнообразного случайного мусора с тем, чтобы выявить проблемы в функциях, занятых обработкой исходного материала для кодирования и декодирования - в компьютерной среде этот способ обыкновенно называется fuzzing. Другой способ тестирования - это прямой вызов функций библиотеки с не совсем корректными данными, чтобы проверить надёжность обработки подобной информации. Впоследствии, проект был расширен до 2000 ядер, а методы мутации исходных материалов были сделаны более разнообразными, пишет opennet.ru.

В ходе работы над проектом было выявлено более 1120 ошибок, которые уже устранены. Найденные ошибки можно разделить на следующие классы:

  • Разыменование NULL-указателей;
  • Неверные вычисления указателей, приводящие к SIGSEGV из-за использования "чужой" памяти;
  • Чтение и запись за пределы стека, кучи и массивов;
  • Неверные вызовы free(), а также двойное освобождение указателей;
  • Ошибки деления;
  • Ошибки assert();
  • Использование неинициализированной памяти.

Google таким же образом помогла форку FFmpeg, libav, в котором было устранено 413 ошибок.

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

Сбер разработал комплексную модель угроз для ИИ

Эксперты Сбера разработали модель угроз для искусственного интеллекта (включая генеративный ИИ), охватывающую все этапы жизненного цикла таких систем — от подготовки данных до интеграции в приложения.

Документ опубликован на портале киберграмотности Сбера «Кибрарий». Он не привязан к конкретной отрасли и предназначен для оценки потенциальных уязвимостей, адаптации защитных механизмов и минимизации рисков.

В исследовании описаны 70 угроз, связанных с применением как предиктивных, так и генеративных моделей ИИ. Особое внимание уделено рискам, возникающим при использовании генеративных систем, чье распространение стремительно растёт. Для каждой угрозы определены затрагиваемые свойства информации — конфиденциальность, целостность и доступность, а также объекты воздействия, будь то обучающие датасеты или модели с открытым исходным кодом. Модель включает схему взаимодействия таких объектов и их детальное описание.

«Сбер активно применяет технологии искусственного интеллекта в бизнес-процессах и глубоко понимает возникающие угрозы. В ответ на эти вызовы мы создали первую в России модель киберугроз, охватывающую весь спектр рисков, связанных с разработкой и использованием ИИ. Этот документ позволит организациям любой сферы — от финансов до госструктур и промышленности — системно оценивать уязвимости, настраивать защитные меры и снижать возможные потери», — отметил вице-президент Сбера по кибербезопасности Сергей Лебедь.

Ключевые риски при использовании ИИ — это принятие ошибочных решений и утечки данных, использованных при обучении моделей. Кроме того, ИИ активно используют киберпреступные группировки в своих целях.

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