Статический анализатор Google для Android доступен как open-source

Статический анализатор Google для Android доступен как open-source

Статический анализатор Google для Android доступен как open-source

Компания Google открыла исходники Vanir, своего инструмента проверки сборок Android на наличие уязвимостей, для которых уже вышли патчи. Свободный доступ к анализатору кода, показавшему эффективность 97%, может существенно повысить безопасность экосистемы.

Ожидается, что расширение использования Vanir не только повысит качество Android-приложений, также облегчит жизнь OEM-провайдерам, ускорив бэкпорт и раздачу патчей на разнородные устройства. Новый opensource-проект опубликован на GitHub под лицензией BSD-3.

Статический анализатор кода пока существует в двух вариантах исполнения: как самостоятельное приложение C++ и как встраиваемая Python-библиотека. В Google его два года использовали для выявления недостающих патчей в Android и благодаря автоматизации сэкономили более 500 рабочих часов; зафиксировано лишь 2,72% ложноположительных срабатываний.

Примечательно, что для поиска известных уязвимостей метаданные Vanir не нужны. При разборе кода он сверяется с записями об уязвимостях Android в базе данных OSV (в настоящее время более 2 тыс.) и создает сигнатуры для идентификации отсутствия патча.

 

В настоящее время инструмент выполняет проверку кодов на C/C++ и Java и выявляет 95% непропатченных уязвимостей в Android, носимых устройствах и Pixel. На современном компьютере скан дерева исходных текстов, по словам Google, займет 10-20 минут.

Разработчики особо отметили, что Vanir можно переориентировать на другие платформы и цели — например, детектировать с его помощью лицензионный код или клоны. Значительных изменений это не потребует.

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