Функция уведомления об багах снижает количество уязвимого кода в GitHub

Функция уведомления об багах снижает количество уязвимого кода в GitHub

Функция уведомления об багах снижает количество уязвимого кода в GitHub

GitHub сообщает, что введение в прошлом году системы оповещений о нарушении безопасности привело к тому, что на платформе стало значительно меньше уязвимого кода.

Напомним, что команда разработчиков веб-сервиса для хостинга IT-проектов и их совместной разработки в середине ноября 2017 года объявила о внедрении новой функции безопасности, предназначенной для предупреждения разработчиков о наличии в их проектах уязвимого кода.

Эта функция ориентирована на поиск уже известных уязвимостей, например, в пакетах RubyGems и JavaScript NPM, для поиска используется база данных общеизвестных уязвимостей информационной безопасности CVE (Common Vulnerabilities and Exposures).

Когда эта база пополняется новой уязвимостью, все репозитории, использующие затронутую версию, сразу идентифицируются, а их разработчикам приходит уведомление о наличии проблемы безопасности. Причем пользователи могут выбрать способ оповещения — либо через аккаунт GitHub, либо по электронной почте.

Когда команда GitHub впервые представила новую функцию безопасности, разработчики первым делом сравнили список уязвимых библиотек с Графом зависимостей (Dependency Graph) во всех общедоступных репозиториях.

Граф зависимостей — функция в разделе Insights, где перечислены библиотеки, используемые проектом. Этот раздел также информирует пользователя об уязвимостях.

Первоначальное сканирование, проведенное GitHub, выявило более 4 миллионов уязвимостей в более чем 500 000 репозиториев. Владельцы проблемных репозиториев были незамедлительно уведомлены, и через две недели более 450 000 недостатков были устранены.

По данным GitHub, уязвимости в подавляющем большинстве случаев устраняются активными разработчиками в течение недели.

Напомним, в начале этого месяца стало известно, что Github подвергся крупнейшей DDoS-атаке из-за уязвимости Memcached.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Новая ИИ-модель копирует собеседника путем проведения опроса

Исследователи из трех американских университетов и команды Google DeepMind создали модель генеративного ИИ, способную после двухчасового аудиоинтервью сымитировать личность и поведение собеседника с точностью до 85%.

В контрольную выборку вошли 1052 добровольца разного возраста, пола, образования, достатка, национальности, вероисповедания и политических взглядов. Для всех были созданы индивидуальные программы-агенты одинаковой архитектуры.

Разработанный сценарий бесед включал обычные для социологических исследований вопросы, тесты «Большая пятерка» для построения модели личности, пять экономических игр («Диктатор», «Общественное благо» и проч.) и поведенческую анкету, составленную в ходе недавних экспериментов с большими языковыми моделями (БЯМ, LLM).

Ответы испытуемых сохранялись в памяти для использования в качестве контекста. Спустя две недели добровольцам предложили пройти тот же опрос, и LLM смогла предугадать их реплики с точностью до 85%.

 

По мнению авторов исследования, их метод создания цифровых двойников — хорошее подспорье в изучении индивидуального и коллективного поведения. Полученные результаты также можно использовать в социологии и для выработки политических решений.

К сожалению, совершенствование ИИ-технологий — палка о двух концах. Попав в руки злоумышленников, подобный инструмент позволит создавать еще более убедительные дипфейки, чтобы вводить в заблуждение интернет-пользователей с корыстной либо иной неблаговидной целью.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru