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.

VK Tech научила ИИ-агентов помнить всё важное и не начинать работу с нуля

VK Tech добавила в платформу VK AI Space многоуровневую память для ИИ-агентов. Теперь они смогут сохранять контекст, переиспользовать готовые материалы и учитывать прошлые правки сотрудников. В компании рассчитывают, что это сократит долю повторно решаемых задач на 40–50%.

Память разделена на четыре слоя. Сессионная хранит ход текущего диалога и активные задачи.

Пользовательская запоминает профиль и предпочтения сотрудника. Проектная собирает материалы, решения и правила конкретного проекта. Наконец, собственная память агента фиксирует его рабочий опыт: какие подходы дали результат и что затем исправил человек.

В итоге агент превращается из цифровой рыбки с памятью на три секунды в полноценного участника команды. Например, при подготовке тендера он может сформировать ответы на основе корпоративной базы знаний.

Сотрудник внесёт правки, а система сохранит их вместе с исходными данными. В следующем тендере команде уже не придётся заново искать документы и согласовывать те же формулировки.

Тот же принцип работает при расследовании инцидентов, подготовке проектных отчётов и запуске продуктов. Агент сможет найти похожий случай, вспомнить принятое решение и учесть аргументы, которые к нему привели.

При этом новая функция не выдаёт ИИ универсальный пропуск ко всем корпоративным данным. Агент получает доступ только к информации, которую вправе видеть работающий с ним сотрудник. Пользователь может проверить содержимое памяти и удалить лишнее.

Данные хранятся внутри контура компании и не передаются внешним сервисам. В VK Tech считают, что такой подход позволит превратить опыт отдельных специалистов в общий актив: знания не исчезают вместе с закрытым диалогом, а накапливаются и переходят от одной задачи к другой.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru