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.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru