FIRST представил CVSS версии 3.1

FIRST представил CVSS версии 3.1

FIRST представил CVSS версии 3.1

Форум групп безопасности и реагирования на инциденты (FIRST) на днях анонсировал версию 3.1 Единой системы определения величины уязвимостей (Common Vulnerability Scoring System, CVSS).

CVSS — общепринятый стандарт для определения степени опасности уязвимостей в программном обеспечении. CVSS обеспечивает экспертов специальным фреймворком для связи отличительных черт и степени воздействия проблем безопасности.

В 2015 году была выпущена версия CVSS v3, в которой FIRST реализовал несколько полезных нововведений. Среди них адаптация под современные киберугрозы, а также подсказки в отношении присвоения рейтинга.

Задача CVSS v3.1 — упростить и улучшить предыдущую версию, чтобы сообществу кибербезопасников было еще легче принять и воспользоваться стандартом.

Ранее специалисты по кибербезопасности в сфере здравоохранения и промышленных систем критиковали CVSS за способность генерировать вводящие в заблуждение рейтинги уязвимостей.

Чтобы исправить эту ситуацию, FIRST опубликовал для CVSS v3.1 документ, содержащий описание и характеристики, а также руководство пользователя и примеры. Чуть позже в этом году FIRST обещает сделать учебный курс, с помощью которого пользователи смогут углубиться в CVSS версии 3.1.

Подпишитесь на новости

Codex и Kimi провалили задачи после перевода промптов на русский

Попросили ИИ исправить код по-русски, а он сразу же решил обойтись без интернета и начал придумывать решение. Такое поведение заметила автор проекта worklore Валентина Конюхова: в её эксперименте Codex и Kimi K3.1 пропускали поиск, которым пользовались при англоязычных заданиях.

Подробности и методику она опубликовала на Хабре.

Автор провела 1350 прогонов: шесть задач, девять конфигураций агентов, задания на русском и английском (с подсказками и без них). У всех был доступ в интернет.

На одной задаче Codex с низким уровнем рассуждений нашёл нужный формат на форуме и справился во всех пяти англоязычных прогонах.


С русским заданием он ни разу не обратился в Сеть и получил ноль успешных решений. У Kimi K3.1 похожий провал произошёл на задаче с OAuth.

Зато заметка с нужным фактом возвращала результат до пяти успешных результатов из пяти. В среднем подсказки повышали успешность на 33 процентных пункта для английских заданий и на 39 — для русских. Язык самой заметки почти ничего не менял.


Стоит учитывать, что задач в примере было всего шесть, повторов немного, а причину изменения поведения автор не проверяла. Но на всякий случай смотрите в логи, искал ли агент ответ.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru