Квантовый прорыв Microsoft поставили под вопрос из-за ошибок в Python-коде

Квантовый прорыв Microsoft поставили под вопрос из-за ошибок в Python-коде

Квантовый прорыв Microsoft поставили под вопрос из-за ошибок в Python-коде

Квантовая программа Microsoft получила новую порцию неприятной критики не из-за сверхсложного оборудования, а из-за куда более банальной вещи — кода на Python. В журнале Nature вышла критика исследования Microsoft по топологическим кубитам на основе майорановских мод.

Именно на эту технологию компания делает большую ставку, рассчитывая создать коммерческий квантовый суперкомпьютер уже к 2029 году.

Авторы критики утверждают, что в программной обработке экспериментальных данных были ошибки. По их версии, скрипты некорректно работали с массивами данных и фактически отбрасывали шумные или противоречивые измерения, оставляя только те результаты, которые подтверждали наличие так называемого топологического зазора.

Если говорить проще: исследователи считают, что заявленный квантовый прорыв мог быть не результатом физического эксперимента, а следствием неудачной обработки данных.

Microsoft с этим категорически не согласна. В корпорации заявили, что речь идёт максимум о незначительной аномалии в скриптах, которая не меняет сути эксперимента. Технический руководитель Microsoft Quantum Hardware Четан Наяк напомнил, что DARPA после независимой оценки перевела Microsoft в финальную фазу своей квантовой инициативы.

Ситуация болезненна ещё и потому, что у квантового подразделения Microsoft уже была похожая история. В 2021 году компания отозвала знаковую научную работу 2018 года о майорановских частицах после того, как независимые физики нашли проблемы с обработкой данных.

Теперь скандал вспыхнул снова на фоне недавней презентации процессора Majorana 2 и ускорения планов Microsoft: компания перенесла ожидание коммерческого квантового суперкомпьютера с 2035 на 2029 год.

Пока Microsoft уверяет, что всё под контролем. Но если критики правы, ошибка в нескольких строках кода может оказаться куда серьёзнее, чем сбой в лабораторном оборудовании.

Solar appScreener получил ИИ-триаж и автоматическое исправление уязвимостей

ГК «Солар» выпустила версию 3.16 платформы для безопасной разработки Solar appScreener. Основные изменения коснулись модуля статического анализа кода (SAST): в продукт добавили инструменты на базе ИИ для автоматической проверки результатов сканирования и подготовки исправлений для найденных уязвимостей.

Одним из ключевых нововведений стал ИИ-модуль триажа. Он анализирует результаты SAST-проверок, отсеивает ложные срабатывания и помогает разработчикам сосредоточиться на реальных проблемах безопасности.

По данным компании, модель обучалась на данных программных проектов и показывает точность более 90% при верификации уязвимостей.

Второй компонент — система автоматического исправления уязвимостей (CodeFix). Она предлагает готовые патчи для подтвержденных проблем безопасности, которые разработчик может использовать как основу для доработки кода.

Отдельно в Solar appScreener 3.16 переработали производительность самого SAST-анализатора. Теперь он активнее использует многоядерные процессоры для параллельной обработки файлов, что позволяет ускорить сканирование крупных проектов.

Обновление затронуло и модуль анализа сторонних компонентов (OSA). В нем появились дополнительные механизмы оценки лицензионных рисков и проверки используемых опенсорс-библиотек. Система анализирует не только зависимости проекта, но и информацию об авторах компонентов и возможные ограничения лицензий.

Также разработчики расширили поддержку языков программирования и улучшили инструменты для формирования SBOM-файлов. Для проектов на C и C++ появился анализ исходного кода, а для ряда языков добавлены новые возможности отслеживания потоков данных.

Еще одно изменение связано с требованиями регуляторов. В продукте появилась возможность использовать шкалу критичности уязвимостей в соответствии с классификацией ФСТЭК России, а также поддержка актуальной версии рейтинга OWASP Top 2025.

По данным «Солара», сегодня Solar appScreener используется более чем в 200 организациях, включая банки, ИТ-компании, транспортные и энергетические предприятия. Развитие подобных инструментов происходит на фоне растущего дефицита специалистов по безопасной разработке и увеличения объема программного кода, который необходимо проверять на наличие уязвимостей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru