Линус Торвальдс одобрил замену расистских терминов в коде ядра Linux

Линус Торвальдс одобрил замену расистских терминов в коде ядра Linux

Линус Торвальдс одобрил замену расистских терминов в коде ядра Linux

Линус Торвальдс одобрил замену отдельных терминов в коде ядра Linux и документации к нему. Уже всем понятно, о чём речь — конечно, всё дело в чувствах темнокожих и проблеме расизма, которая особо бурно обсуждается последние месяцы в США.

Разработчики Linux отныне будут вынуждены подыскать нейтральные термины на замену master-slave (дословно — «хозяин-раб») и blacklist-whitelist (дословно — «чёрный список-белый список»).

Среди предложенных альтернатив master-slave, которые никого не должны оскорбить и задеть, озвучили следующие:

  • primary/secondary
  • main/replica or subordinate
  • initiator/target
  • requester/responder
  • controller/device
  • host/worker or proxy
  • leader/follower
  • director/performer

А для «чёрных» и «белых» списков подобрали на выбор такие термины:

  • denylist/allowlist
  • blocklist/passlist

Команда Linux не настаивает на какой-то конкретной альтернативе, а предлагает разработчикам самим решить, какие обозначения будут наиболее приемлемыми. После принятия решения новые термины закрепят в новом исходном коде ядра Linux, а также в соответствующей документации. 

Различные же «чёрные» и «белые» списки разрешается использовать только в случае поддержки старого кода или «при обновлении кода для существующей аппаратной составляющей, которая оперирует старыми терминами».

Остаётся только один вопрос: кто ж так надавил на старину Линуса, что он одобрил этот маразм?

В этом же месяце инженер Google призвал сообщество специалистов в области кибербезопасности отказаться от терминов «black hat» и «white hat».

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