GitHub запустил ИИ-инструмент для автоматического устранения уязвимостей

GitHub запустил ИИ-инструмент для автоматического устранения уязвимостей

GitHub запустил ИИ-инструмент для автоматического устранения уязвимостей

Новый ИИ-инструмент GitHub, запущенный пока в бета-режиме, может сканировать код на ошибки и уязвимости, а также автоматически устранять их. Для этого разработчики задействовали Copilot в связке с движком CodeQL.

Владельцы репозитория обещают, что новая система способна исправить более 60% найденных брешей, при этом самим девелоперам не придётся править код самостоятельно.

В GitHub также отметили, что функциональность автофикса покрывает более 90% типов алертов в поддерживаемых языках (JavaScript, Typescript, Java и Python).

В настоящее время нововведение доступно для пользователей GitHub Advanced Security (GHAS).

 

«Безопасникам инструмент также будет очень полезен, поскольку избавит их от рутинного выявления и устранения типичных уязвимостей. В итоге они смогут сосредоточиться на стратегии защиты бизнеса», — объясняют представители GitHub.

 

В фоновом режиме новая фича использует движок CodeQL, который применяется для семантического анализа. Он помогает найти в коде бреши до его выполнения.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Активность фишеров за месяц возросла на 17% за счет использования ИИ

Согласно статистике KnowBe4, в феврале 2025 года число фишинговых писем возросло на 17% в сравнении с показателями шести предыдущих месяцев. Основная масса таких сообщений (82%) содержала признаки использования ИИ.

Подобная возможность, по словам экспертов, позволяет усилить полиморфизм атак фишеров — рандомизацию заголовков, содержимого, отправителей поддельных писем.

Незначительные изменения, на лету привносимые ИИ, позволяют с успехом обходить традиционные средства защиты — блок-листы, статический сигнатурный анализ, системы защиты класса SEG.

По данным KnowBe4, больше половины полиморфных фишинговых писем (52%) рассылаются с взломанных аккаунтов. Для обхода проверок подлинности отправителя злоумышленники также используют фишинговые домены (25%) и веб-почту (20%).

Более того, использование ИИ позволяет персонализировать сообщения-ловушки за счет динамического (в реальном времени) сбора информации об адресатах из открытых источников, а также сделать их настолько убедительными, что получатель даже не заподозрит подвох.

По данным KnowBe4, активность фишеров, освоивших новые возможности, за год возросла на 53%. Рост количества случаев использования ИИ в атаках отметили и другие эксперты. Для эффективного противодействия новой угрозе нужны более совершенные ИБ-инструменты — скорее всего, на основе того же ИИ.

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