Функция уведомлений о брешах от GitHub теперь поддерживает Java и .NET

Функция уведомлений о брешах от GitHub теперь поддерживает Java и .NET

Функция уведомлений о брешах от GitHub теперь поддерживает Java и .NET

Крупнейший хостинг для ИТ-проектов GitHub на этой неделе обновил свою платформу. Среди множества изменений, в основном сконцентрированных на разработчиках, нашлись интересные функции безопасности для владельцев проектов.

Пожалуй, самое важное нововведение — улучшение функции предупреждений о проблемах безопасности Security Alerts. Теперь Security Alerts может сообщать о проблемах проектов Java и .NET, как и о JavaScript, Ruby, и Python.

Напомним, что команда GitHub запустила эту функцию в прошлом году. Принцип ее работы заключается в сканировании зависимостей проекта на наличие устаревших библиотек и модулей, в которых существуют уже известные уязвимости.

Если этот сканер обнаруживает, что разработчик использует старую библиотеку, которая содержит проблемы безопасности, он направит предупреждение, в котором разработчику будет настоятельно рекомендовано обновить свои зависимости.

В ноябре 2017 года система поддерживала проекты на JavaScript и Ruby, а в июле этого года разработчики добавили поддержку Python. Эксперты с тех пор ждали, когда команда реализует поддержку Java и .NET.

По умолчанию GitHub сканирует файлы манифеста вроде package.json (для проектов JavaScript) или gemfiles (для Ruby). А также requirements.txt или Pipfile.lock (для проектов Python). Функция уведомлений доступна всем пользователям, ее можно найти на вкладке Insights.

К сожалению, система на данном этапе далека от идеала — она может обнаружить лишь те уязвимости, которым присвоен идентификатор CVE.

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