BFF — универсальный тестер для проверки безопасности приложений

BFF — универсальный тестер для проверки безопасности приложений

...

Исследователи из университета Карнеги-Меллона разработали упрощенную версию автоматизированной системы для выявления катастрофических ошибок в программных продуктах.



В комплект Basic Fuzzing Framework (BFF) входит виртуальная машина на базе модифицированного дистрибутива Debian GNU/Linux, набор скриптов и файл конфигурации. Для имитации попытки взлома система использует многоцелевую утилиту-исказитель файлов (фаззер) zzuf, которая привносит случайные изменения в эталонные файлы. После открытия искаженного файла в приложении, подвергнутом тестированию, BFF регистрирует дальнейший ход событий. Если провокация привела к сбою или отказу, анализ информации, собранной за время проверки, подскажет его причину.

Технология обнаружения ошибок, взятая за основу американскими разработчиками, помогает определить вероятность таких атак, как переполнение буфера, отказ в обслуживании (DoS), модификация SQL-запроса, XSS. Фаззинг как способ проверки безопасности программных продуктов снискал популярность в профессиональных кругах, но с выходом BFF станет достоянием широких масс. Обзавестись новым инструментом можно на сайте американской Группы быстрого реагирования на компьютерные инциденты.

Источник

45% российских компаний внедряют ИИ без бюджета на его защиту

На ЦИПР-2026 представили первые данные исследования «Солара», Б1, Ассоциации ФинТех и HiveTrace о внедрении ИИ в российских компаниях. Картина получилась ожидаемая: бизнес активно тащит нейросети в процессы, но безопасность местами опять идёт где-то следом.

По данным исследования, около 80% российских компаний уже в том или ином виде интегрируют ИИ в бизнес-процессы.

Ещё 35% считают его стратегическим приоритетом на ближайшие годы. При этом 45% компаний не выделяют отдельный бюджет на защиту ИИ, а формализованные политики ИБ для ИИ-сервисов есть только у 25%.

То есть ИИ уже помогает писать код, обрабатывать документы, отвечать клиентам, прогнозировать спрос, искать недвижимость, оценивать чистоту автомобилей и даже подбирать шихтовые материалы для сталеплавильной печи. Но отдельный вопрос «а кто всё это будет защищать?» у многих пока обходится стороной.

В исследовании приведены кейсы «Ростелекома», «Делимобиля», Альфа-Банка, «АльфаСтрахования», ТМК и «Циана». Компании используют ИИ в контакт-центрах, базах знаний, разработке, триаже уязвимостей, динамическом ценообразовании, оценке фото, модерации, поиске недвижимости и промышленных расчётах.

При этом сами участники рынка хорошо понимают, где болит. Среди ключевых рисков использования ИИ компании называют утечки данных — их отметили 80% респондентов. Ещё 60% опасаются некорректной генерации контента, а 54% — компрометации источников данных и баз знаний.

Есть и внешние угрозы. Российские компании считают наиболее опасными автоматизацию разведки и атак с помощью ИИ (67%), генерацию вредоносного кода (54%) и дипфейки, которые усиливают социальную инженерию (51%).

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru