Инструмент Ghidra от АНБ скачали с GitHub более 500 тыс. раз

Инструмент Ghidra от АНБ скачали с GitHub более 500 тыс. раз

Инструмент Ghidra от АНБ скачали с GitHub более 500 тыс. раз

В марте Агентство национальной безопасности (АНБ) США выпустило инструмент под названием Ghidra. Однако никто (включая АНБ) и не предполагал, что этот релиз станет настолько популярен и принесёт такую пользу.

Некоторые аспекты исследования вредоносных программ долгое время требовали немалых вложений от исследователя. Особенно это касалось дорогостоящего программного обеспечения для изучения вредоносов.

Релиз инструмента АНБ Ghidra изменил эту ситуацию, позволив студентам и людям, для кого анализ киберугроз является хобби, принять участие в исследовании ландшафта вредоносных программ.

За эти шесть месяцев Ghidra скачали с GitHub более 500 тыс. раз.

«Мы даже поспорили внутри команды, сколько загрузок будет у нашего инструмента. В результате оказалось, что наши предположения были далеки от истины», — комментирует успех инструмента Брайан Найтон, исследователь АНБ.

Специалистов АНБ также приятно удивило активное участие разработчиков в модификации инструмента и внедрении новых возможностей в Ghidra.

Напомним, что в марте исследователи в области безопасности предупреждали, что недавно опубликованный АНБ инструмент для обратного инжиниринга, получивший название Ghidra, содержит уязвимость, которая позволяет удаленно выполнить код.

Здесь был ИИ: журналистам предложили маркировать нейросетевые материалы

Союз журналистов России выступил за обязательную маркировку материалов, созданных с применением искусственного интеллекта. Причём редакциям предлагают не ограничиваться лаконичным «сделано с помощью ИИ», а подробно объяснять, что именно он делал с текстом.

Согласно рекомендациям СЖР, дисклеймер следует размещать в начале или конце публикации.

В нём нужно указывать конкретную роль технологии: нейросеть могла подготовить черновик, перевести материал, отредактировать его или выполнить другую задачу.

Отдельно предлагается сообщать, участвовал ли человек в проверке результата. Таким образом, читатель сможет понять не только происхождение текста, но и выяснить, посмотрел ли на него живой редактор перед публикацией.

При этом СЖР рекомендует не маркировать как сгенерированный аутентичный контент, если ИИ не участвовал непосредственно в его создании. Это должно предотвратить путаницу.

Инициатива пока оформлена как рекомендации для прессы. Не определены также единая формулировка дисклеймера, критерии значимого участия ИИ и ответственность редакций за отсутствие маркировки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru