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.

ФСТЭК России определилась со списком угроз для ИИ-систем

В банке данных угроз (БДУ), созданном ФСТЭК России, появился раздел о проблемах, специфичных для ИИ. Риски в отношении ИБ, связанные с качеством софта, ML-моделей и наборов обучающих данных, здесь не рассматриваются.

Угрозы нарушения конфиденциальности, целостности или доступности информации, обрабатываемой с помощью ИИ, разделены на две группы — реализуемые на этапе разработки / обучения и в ходе эксплуатации таких систем.

В инфраструктуре разработчика ИИ-систем оценки на предмет безопасности информации требуют следующие объекты:

 

Объекты, подлежащие проверке на безопасность в инфраструктуре оператора ИИ-системы:

 

Дополнительно и разработчикам, и операторам следует учитывать возможность утечки конфиденциальной информации, а также кражи, отказа либо нарушения функционирования ML-моделей.

Среди векторов возможных атак упомянуты эксплойт уязвимостей в шаблонах для ИИ, модификация промптов и конфигурации агентов, исчерпание лимита на обращения к ИИ-системе с целью вызвать отказ в обслуживании (DoS).

В комментарии для «Ведомостей» первый замдиректора ФСТЭК Виталий Лютиков пояснил, что составленный ими перечень угроз для ИИ ляжет в основу разрабатываемого стандарта по безопасной разработке ИИ-систем, который планировалась вынести на обсуждение до конца этого года.

Представленная в новом разделе БДУ детализация также поможет полагающимся на ИИ госструктурам и субъектам КИИ данных скорректировать процессы моделирования угроз к моменту вступления в силу приказа ФТЭК об усилении защиты данных в ГИС (№117, заработает с марта 2026 года).

Ужесточение требований регулятора в отношении безопасности вызвано ростом числа атак, в том числе на ИИ. В этих условиях важно учитывать не только возможности ИИ-технологий, но и сопряженные с ними риски.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru