Google выпустила сканер OSV для поиска уязвимых зависимостей в проектах

Google выпустила сканер OSV для поиска уязвимых зависимостей в проектах

Google выпустила сканер OSV для поиска уязвимых зависимостей в проектах

Компания Google анонсировала выпуск OSV-Scanner — бесплатного инструмента автоматизированного поиска уязвимостей, релевантных для конкретного проекта. Новинка позволяет выявить все зависимости, сопоставить список с информацией об известных проблемах, занесенной в базу данных OSV, и определить необходимость патчинга или обновления.

Написанный на Go сканер предоставляет пользовательский интерфейс для доступа к OSV (сводной базе уязвимостей в opensource-проектах, пополняемой Google) и совместим с Linux, macOS и Windows. Для создания списка зависимостей достаточно задать просмотр каталога проекта; можно также вручную вводить путь ко всем файлам манифеста.

Запущенная в прошлом году база уязвимостей OSV изначально включала скромный набор данных, собранных в рамках проекта OSS-Fuzz. В настоящее время платформа OSV.dev поддерживает 16 экосистем, в том числе популярные языки программирования, Linux-дистрибутивы (Debian и Alpine), Android и Linux Kernel.

Количество бюллетеней по безопасности, осевших в репозитории, превысило 38 тысяч (год назад в OSV числилось 15 тыс. записей). Половина зафиксированных уязвимостей приходится на долю Linux и Debian.

 

Сайт OSV.dev был полностью перестроен и теперь может похвастаться более удобным UI и расширенной информацией по каждой уязвимости. В дальнейшем Google планирует улучшить поддержку экосистемы C/C++ (сейчас она бедно представлена) и доработать OSV-Scanner, превратив его в полноценный инструмент управления уязвимостями.

Киберпреступники распробовали ИИ: число атак выросло почти вдвое

Злоумышленники резко нарастили интерес к искусственному интеллекту. По данным BI.ZONE, в 2025 году количество целевых атак с применением ИИ выросло на 93%, а с начала 2026 года — ещё в три раза. Специалисты BI.ZONE Threat Intelligence и BI.ZONE Digital Risk Protection изучили более 7400 сообщений на теневых форумах и выяснили: тема ИИ у киберпреступников больше не выглядит экзотикой.

Если раньше такие обсуждения встречались единично, то теперь отдельные ветки есть минимум на семи площадках.

Главный хит подпольных обсуждений — обход ограничений публичных ИИ-моделей. На эту тему приходится 77% публикаций. Злоумышленники делятся готовыми промптами и инструкциями, пытаясь заставить популярные модели генерировать вредоносный код или помогать в подготовке атак.

Всплеск интереса пришёлся на конец 2025-го и начало 2026 года, когда вышли новые версии крупных моделей. Но реальность пока холодно щёлкает энтузиастов по носу: код, полученный через такие «обманутые» модели, часто содержит ошибки и просто не работает. Впрочем, опытный атакующий может использовать отдельные фрагменты как заготовку.

На втором месте — нецензурируемые ИИ-модели, созданные специально под задачи злоумышленников. Им посвящены 22% сообщений. Часть таких решений бесплатна, часть продаётся по подписке — от 6 до 990 долларов в месяц.

Но и тут магии не случилось. Тесты BI.ZONE показали, что ни одна из популярных моделей без ограничений пока не выдаёт готовый рабочий инструмент для атаки. Максимум — помогает ускорить рутину тем, кто и так понимает, что делает.

Около 1% сообщений касается попыток автоматизировать полный цикл кибератаки: от разведки до социальной инженерии. ИИ действительно может ускорять поиск целей, писать фишинговые тексты, генерировать дипфейки и помогать с кодом. Но полностью заменить человека он пока не способен.

Ирония в том, что на подпольном рынке уже начали хвастаться обратным: мол, наше вредоносное приложение написано без вайбкодинга и без ИИ. Видимо, даже киберпреступники поняли, что сгенерировано нейросетью — не всегда знак качества.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru