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

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Компании возвращают уволенных из-за ИИ сотрудников: ожидания не оправдались

Количество сотрудников, которых уволили из-за внедрения систем на основе искусственного интеллекта (ИИ), а затем вернули обратно, заметно растёт. По мнению аналитиков, это говорит о том, что ожидания от внедрения ИИ во многих компаниях оказались завышенными.

Такую тенденцию зафиксировали аналитики компании Visier, проанализировав данные о занятости 2,4 млн человек в 142 странах.

Доля сотрудников, уволенных после внедрения ИИ-систем и впоследствии возвращённых на работу, превысила прежний стабильный уровень в 5,3%, который сохранялся несколько лет.

Как отметила генеральный директор Visier Андреа Дерлер, такой результат связан с двумя факторами, о которых нередко забывают на старте проектов по внедрению высокоавтоматизированных систем.

Во-первых, ИИ способен выполнять отдельные функции, но не полноценные роли, которые выполняют сотрудники. Это требует тщательной настройки систем, а квалифицированных специалистов в этой области мало, и их услуги стоят дорого.

Во-вторых, многие руководители недооценивают затраты на создание инфраструктуры, необходимой для внедрения ИИ. Речь идёт о дополнительном оборудовании, расширении хранилищ данных и мерах по обеспечению кибербезопасности.

Нередко эти расходы оказываются выше, чем экономия на зарплатах уволенных сотрудников. По данным платформы Orgvue, в среднем затраты на внедрение ИИ превышают ожидаемую экономию примерно на 27%.

Похожие выводы, как отмечает издание Techspot, сделали исследователи Массачусетского технологического института (MIT). Согласно их данным, 95% компаний и организаций не получили измеримой финансовой отдачи от инвестиций в искусственный интеллект.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru