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.

Подпишитесь на новости

В России сформулировали главную проблему ИИ — у него нет страха

Искусственному интеллекту не хватает страха перед ошибкой. Такую мысль высказал заместитель главы Минцифры России Александр Шойтов на конференции BIS Summit, посвящённой информационной безопасности бизнеса и ИТ.

«В ИИ нужно встроить систему страха, чтобы он боялся совершить ошибку, как человек», — заявил Шойтов в ходе дискуссии.

Речь, конечно, не о дрожащей нейросети, которая перед каждым ответом вспоминает ипотеку и разговор с начальником. Под страхом можно понимать встроенный механизм сомнения: способность модели оценивать последствия своих действий, признавать нехватку данных и останавливаться, если цена ошибки слишком высока.

Сейчас генеративный ИИ способен уверенно выдавать неверные ответы, придумывать факты и выполнять опасные команды без человеческого ощущения риска.

Для обычного чат-бота это заканчивается галлюцинацией, а для ИИ-агента с доступом к корпоративным системам — удалёнными файлами, утечкой данных или нарушением работы инфраструктуры.

На BIS Summit прозвучала и ещё более амбициозная идея — встроить в ИИ-модели совесть. Её озвучил Николай Лишин, заместитель руководителя ФМБА России. Если страх должен удерживать систему от ошибки, то совесть, по такой логике, должна помогать оценивать допустимость самого действия.

Получается своеобразный технический портрет идеального ИИ: достаточно умный, чтобы решить задачу, достаточно напуганный, чтобы всё перепроверить, и достаточно совестливый, чтобы вовремя отказаться. Осталось только написать для этого техническое задание.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru