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.

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