GitHub приобрел инструмент для анализа кода Semmle

GitHub приобрел инструмент для анализа кода Semmle

GitHub приобрел инструмент для анализа кода Semmle

Представители сервиса GitHub объявили о приобретении инструмента для анализа кода — Semmle. Semmle позволит разработчикам и исследователям в области кибербезопасности лучше выявлять потенциальные уязвимости в коде их продуктов.

Semmle помогает минимизировать ручную работу в процессе тестирования, предлагая собственный язык запросов и движок для анализа. Со временем GitHub планирует еще плотнее внедрить Semmle в рабочий процесс сервиса.

К сожалению, представители не раскрыли финансовые подробности сделки, однако можно немного поспекулировать. Например, известно, что инструмент Semmle изначально был результатом работы специалистов Оксфордского университета, в прошлом году его запустили официально с циклом финансирования в $21 млн.

В общей сумме компании удалось заработать $31 миллион перед приобретением.

Активными пользователями Semmle на данный момент являются такие узнаваемые имена, как Uber, NASA, Microsoft и Google. Инструмент помогает им анализировать код, отслеживать проекты и, само собой, выводит предупреждения, если что-то не так.

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