KernelCI обеспечит автоматизированное тестирование ядра Linux

KernelCI обеспечит автоматизированное тестирование ядра Linux

KernelCI обеспечит автоматизированное тестирование ядра Linux

Многие специалисты сходятся во мнении, что слабым местом Linux является недостаточно качественное тестирование. Однако теперь разработчики могут исправить это с помощью KernelCI, фреймворка для автоматического тестирования ядра Linux.

На прошедшей недавно в Лиссабоне конференции Linux Kernel Plumbers одной из самых обсуждаемых тем стало усовершенствование автоматического тестирования Linux-ядра.

В результате ведущие разработчики Linux объединили свои усилия для создания фреймворка KernelCI, который стал частью проекта Linux Foundation.

Напомним, что ядро Linux разрабатывает целое сообщество энтузиастов, выступающих за открытый исходный код. В процессе работы они используют Linux Kernel Mailing List (LKML).

Проблема такого метода заключается в недостатке сотрудничества по части использованного для тестирования софта. Рассел Карри, один из разработчиков ядра Linux, указывает на несостоятельность текущей системы тестирования, а также приводит в пример проекты GitHub и GitLab, на которых этот процесс организован гораздо лучше.

В этой ситуации задача KernelCI — обеспечить проверку работы Linux на большом количестве устройств, а также объединить усилия всех разработчиков, тестирующих ядро Linux.

38% крупных компаний делают свой ИИ, но защищать его умеют единицы

Российский бизнес всё активнее развивает собственные ИИ-сервисы, однако с их безопасностью дела обстоят заметно хуже. К такому выводу пришли эксперты К2 Кибербезопасность и «Лаборатории Касперского», опросившие специалистов более чем из 200 крупных компаний из сфер ИТ, финансов, телекоммуникаций, торговли, строительства и фармацевтики.

Исследование показало, что 38% крупных организаций уже имеют собственные команды, разрабатывающие ИИ-решения для внутренних процессов.

При этом в 75% случаев такие проекты полностью или частично не соответствуют практикам MLSecOps — подходу, который отвечает за безопасность систем искусственного интеллекта на всех этапах их жизненного цикла.

В целом компании не делают ставку на какой-то один инструмент. Более половины респондентов (59%) одновременно используют несколько типов ИИ-сервисов: отечественные и зарубежные решения, собственные разработки и продукты, созданные на заказ.

Наиболее востребованными остаются российские ИИ-сервисы — их используют 75% компаний. Зарубежные решения применяют 60% участников исследования. Такой расклад аналитики связывают с требованиями законодательства и политикой импортозамещения.

Однако внедрять ИИ бизнес научился быстрее, чем обеспечивать его безопасность. По данным исследования, лишь 18% компаний могут говорить о наличии управляемых процессов защиты собственных ИИ-разработок. Зрелые практики MLSecOps внедрены всего у 7% организаций.

Особенно тревожно выглядит другая цифра: в 60% случаев безопасность ИИ-проектов обеспечивают исключительно разработчики, без участия специалистов по информационной безопасности. Это увеличивает риск ошибок, утечек данных и появления новых уязвимостей.

Эксперты отмечают, что рынок MLSecOps пока только формируется, а многие компании ещё не понимают, как правильно защищать собственные ИИ-системы. При этом искусственный интеллект всё чаще становится частью критически важных бизнес-процессов, а значит цена ошибок будет только расти.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru