GitHub приобрел инструмент для анализа кода Semmle

GitHub приобрел инструмент для анализа кода Semmle

GitHub приобрел инструмент для анализа кода Semmle

Представители сервиса GitHub объявили о приобретении инструмента для анализа кода — Semmle. Semmle позволит разработчикам и исследователям в области кибербезопасности лучше выявлять потенциальные уязвимости в коде их продуктов.

Semmle помогает минимизировать ручную работу в процессе тестирования, предлагая собственный язык запросов и движок для анализа. Со временем GitHub планирует еще плотнее внедрить Semmle в рабочий процесс сервиса.

К сожалению, представители не раскрыли финансовые подробности сделки, однако можно немного поспекулировать. Например, известно, что инструмент Semmle изначально был результатом работы специалистов Оксфордского университета, в прошлом году его запустили официально с циклом финансирования в $21 млн.

В общей сумме компании удалось заработать $31 миллион перед приобретением.

Активными пользователями Semmle на данный момент являются такие узнаваемые имена, как Uber, NASA, Microsoft и Google. Инструмент помогает им анализировать код, отслеживать проекты и, само собой, выводит предупреждения, если что-то не так.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru