Функция уведомления об багах снижает количество уязвимого кода в GitHub

Функция уведомления об багах снижает количество уязвимого кода в GitHub

Функция уведомления об багах снижает количество уязвимого кода в GitHub

GitHub сообщает, что введение в прошлом году системы оповещений о нарушении безопасности привело к тому, что на платформе стало значительно меньше уязвимого кода.

Напомним, что команда разработчиков веб-сервиса для хостинга IT-проектов и их совместной разработки в середине ноября 2017 года объявила о внедрении новой функции безопасности, предназначенной для предупреждения разработчиков о наличии в их проектах уязвимого кода.

Эта функция ориентирована на поиск уже известных уязвимостей, например, в пакетах RubyGems и JavaScript NPM, для поиска используется база данных общеизвестных уязвимостей информационной безопасности CVE (Common Vulnerabilities and Exposures).

Когда эта база пополняется новой уязвимостью, все репозитории, использующие затронутую версию, сразу идентифицируются, а их разработчикам приходит уведомление о наличии проблемы безопасности. Причем пользователи могут выбрать способ оповещения — либо через аккаунт GitHub, либо по электронной почте.

Когда команда GitHub впервые представила новую функцию безопасности, разработчики первым делом сравнили список уязвимых библиотек с Графом зависимостей (Dependency Graph) во всех общедоступных репозиториях.

Граф зависимостей — функция в разделе Insights, где перечислены библиотеки, используемые проектом. Этот раздел также информирует пользователя об уязвимостях.

Первоначальное сканирование, проведенное GitHub, выявило более 4 миллионов уязвимостей в более чем 500 000 репозиториев. Владельцы проблемных репозиториев были незамедлительно уведомлены, и через две недели более 450 000 недостатков были устранены.

По данным GitHub, уязвимости в подавляющем большинстве случаев устраняются активными разработчиками в течение недели.

Напомним, в начале этого месяца стало известно, что Github подвергся крупнейшей DDoS-атаке из-за уязвимости Memcached.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru