70% opensource-проектов редко фиксятся или заброшены

70% opensource-проектов редко фиксятся или заброшены

70% opensource-проектов редко фиксятся или заброшены

Согласно результатам исследования, проведенного в ИБ-компании Lineaje, 95% уязвимостей в приложениях возникают по вине подключаемых компонентов с открытым кодом. В половине случаев ситуацию невозможно исправить из-за отсутствия патча.

Более того, 70% opensource-проектов, на которые полагается рабочий софт, уже не поддерживаются либо находятся в неудовлетворительном состоянии. Статистика получена на основе анализа более 7 млн пакетов с открытым исходным кодом.

Примечательно, что проекты, за состоянием которых хорошо следят, оказались в 1,8 раза более уязвимыми, чем заброшенные, — видимо, частые изменения повышают риск привнесения ошибок.

Подобная опасность также выше, когда над проектом работают менее 10 или более 50 человек. В первом случае риск просмотреть проблему безопасности на 330% превышает показатель для команды средней величины, во втором — на 40%.

Проблему усугубляет тот факт, что зависимость может содержать до 60 слоев разнородных компонентов с открытым кодом, объединенных в одну структуру — как лего. В этом случае сложно не только оценить риски, но и принять меры для смягчения последствий эксплойта.

Исследование также показало, что 15% opensource-компонентов в приложениях с зависимостями имеют множество версий, что тоже затрудняет латание дыр. Софт средней величины в ходе работы может подтягивать 1,4 млн строк кода, написанного на 139 языках, в том числе небезопасных по памяти.

Треть подключаемых пакетов (34%) имеют американское происхождение, 13% — российское. В 20% случаев разработчик из США — аноним; для России этот показатель вдвое ниже.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru