GitHub внедрил новые функции защиты кода разработчиков

GitHub внедрил новые функции защиты кода разработчиков

GitHub внедрил новые функции защиты кода разработчиков

Сотрудники GitHub внедрили несколько новых инструментов и реализовали новые функции безопасности, которые должны помочь разработчикам защитить их код. По словам представителей сервиса, они продолжают совершенствовать площадку для клиентов, задача которых — разрабатывать и поддерживать как можно более безопасный код.

В блоге GitHub была опубликована соответствующая запись, посвященная нововведениям. В ней говорится следующее:

«99% новых проектов программного обеспечения зависят от открытого исходного кода. Постоянное повторное использование кода помогает всем разработать более совершенное программное обеспечение, которое становится быстрее и продуманнее».

«Но вместе с этим увеличивается риск распространения уязвимостей. Сегодня же мы рады представить новые функции безопасности, разработанные с целью помочь нашим клиентам лучше защищать свой код».

Эти нововведения стали следствием сотрудничества с WhiteSource, в будущем GitHub планирует покрыть наибольшее число уязвимостей в проектах с открытым исходным кодом.

Например, был разработан новый инструмент, получивший имя Dependency Insights, он призван помочь организациям в анализе зависимостей и оценке защищенности своей организации.

«При помощи Dependency Insights вы можете отследить уязвимости, просмотреть лицензии, а также другую важную информацию, касающуюся проектов с открытым исходным кодом, от которых зависит работа вашего предприятия», — пишут представители GitHub.

Также в GitHub представили финальную версию функции сканирования токенов, в которой реализована поддержка большего числа форматов (Alibaba Cloud, Mailgun, AWS, Azure, GitHub, Google Cloud, Slack и Twilio).

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru