Команда GitHub представила функцию уведомления об уязвимостях в проектах

Команда GitHub представила функцию уведомления об уязвимостях в проектах

Команда GitHub представила функцию уведомления об уязвимостях в проектах

Команда GitHub анонсировала важную функцию в своем сервисе. Теперь разработчики будут получать уведомления об обнаруженных в одной из их зависимостей уязвимостях, а также им будут предлагаться известные исправления сообщества GitHub.

Независимо от того, являются ли ваши проекты приватными или общедоступными, вы получите предупреждения о проблемах безопасности и важную информацию о найденной уязвимости. Что вам потребуется:

Включить график зависимостей

В публичных хранилищах автоматически будет отображаться график зависимостей и предупреждения о проблемах безопасности. Для частных репозиториев вам нужно будет выбрать предупреждения о безопасности в настройках вашего репозитория или разрешить доступ в разделе «График зависимостей» на вкладке Insights.

Настройка уведомлений

Когда ваш график зависимостей включен, администраторы будут получать предупреждения по умолчанию. Также администраторы могут добавлять отдельных людей или группы лиц в качестве получателей предупреждений о проблемах безопасности в настройках графика зависимостей.

Ответ на оповещения

Когда команда GitHub сообщает вам о потенциальных уязвимостях, она выделит любые зависимости, которые рекомендуется обновить. Если существует более безопасная версия, она будет предложена для установки.

Подпишитесь на новости

PT Application Firewall получил защиту от атак на LLM

Корпоративному ИИ-ассистенту доверили документы, клиентские данные и доступ к системам. Теперь осталось проследить, чтобы командовать им не начал первый встречный. Positive Technologies разработала LLM Firewall — модуль защиты ИИ-сервисов в составе PT Application Firewall.

По словам компании, он проверяет запросы к языковым моделям и их ответы: ищет попытки обойти ограничения, вытащить системные инструкции, раскрыть конфиденциальную информацию или использовать возможности агента в интересах атакующего.

Одна из целей — противодействие инъекциям в промпт. Вредоносную инструкцию можно отправить боту напрямую или спрятать в документе, который тот обрабатывает. Внешне это обычный текст, а по замыслу — попытка назначить нейросети нового начальника.

Подозрительные обращения модуль позволяет блокировать либо фиксировать для последующего разбора. Отдельно заявлено обнаружение персональных данных, паролей, ключей доступа, а также токсичного и запрещённого контента.

Проверка работает в обе стороны: контролируется и то, что отправляют модели, и то, что она выдаёт пользователю. Секреты могут утечь не только из-за хитрого атакующего, но и благодаря очень старательному сотруднику.

LLM Firewall уже интегрирован в PT AF Cloud. Он подключается к обмену между приложением и моделью через API, совместимый с OpenAI Chat Completions и Responses. Отдельная консоль управления не требуется. В PT AF PRO для развёртывания внутри инфраструктуры заказчика модуль обещают добавить позднее.

Для разных ИИ-сервисов можно задавать свои политики, выбирать мониторинг или блокировку, отдельно настраивать проверку запросов и ответов. События поступают в PT AF для анализа и расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru