Microsoft поможет найти уязвимости в свободном ПО

Microsoft поможет найти уязвимости в свободном ПО

На конференции в СanSecWest корпорация Microsoft представила свою новую разработку. Корпорация разработала инструмент для поиска уязвимостей в свободном ПО, который будет выпускаться под свободной лицензией.

Программа под названием !exploitable Crash Analyzer — это уникальный в своём роде инструмент для поиска потенциальных дыр в безопасности. Предполагается, что главными пользователями станут авторы проектов Open Source, причём они будут тестировать программы непосредственно в процессе работы над проектом и закрывать все дыры ещё до официального релиза.

Программу скоро выложат на этом сайте. На первый взгляд, никакого «подвоха» в ней нет, если не считать, что она, скорее всего, будет опубликована под свободной лицензией MS-PL, не совместимой с GPL. Однако, это всё равно уникальный и полезный инструмент.

Консультантом при разработке !exploitable Crash Analyzer в Microsoft был известный специалист по безопасности Дэн Камински. Он говорит, что это поистине революционная программа, которая позволяет надёжно отфильтровать среди тысяч багов самые важные уязвимости, которые представляют действительно серьёзную угрозу безопасности.
Источник

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru