Google Project Zero: 95,8% уязвимостей устраняются до дедлайна

Google Project Zero: 95,8% уязвимостей устраняются до дедлайна

Google Project Zero: 95,8% уязвимостей устраняются до дедлайна

Команда Google Project Zero привела интересную статистику: 95,8% уязвимостей, которые исследователи обнаруживают в продуктах других вендоров, устраняются до истечения 90-дневного дедлайна, после которого эксперты раскрывают подробности бреши.

Специалисты также сообщили, что с 17 июля 2014 года (когда был создан проект Google Project Zero) по 30 июля 2019 года им удалось обнаружить и уведомить производителей о 1585 уязвимостях.

Из этой цифры разработчики не смогли вовремя выпустить патчи только для 66 проблем безопасности. В результате исследователи были вынуждены опубликовать технические детали уязвимостей до выхода обновлений.

Напомним, что с 13 февраля 2015 года Google Project Zero смягчил условия — к 90-дневному сроку добавили дополнительные 14 дней, на которые производитель может рассчитывать в особых случаях.

За последние несколько лет проект Google подвергался критике за публикацию излишне подробных технических отчетов и кода эксплойтов даже для устраненных брешей. По мнению некоторых аналитиков, это значительно упрощает задачу киберпреступникам.

Однако команда Google Project Zero придерживается другого мнения — их отчёты помогают больше безопасникам, нежели преступникам.

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