Google открыл исходный код сканера уязвимостей для корпораций-гигантов

Google открыл исходный код сканера уязвимостей для корпораций-гигантов

Google открыл исходный код сканера уязвимостей для корпораций-гигантов

Google открыл исходный код сканера уязвимостей, который отлично подойдёт для проверки безопасности масштабной корпоративной сети с тысячами или даже миллионами подключённых к Сети устройств.

Сканер получил яркое имя «Tsunami», ранее Google использовал его для внутренних целей. Теперь же интернет-гигант опубликовал на GitHub исходный код разработки.

Несмотря на прямую связь с корпорацией, Tsunami не будет считаться принадлежащим Google брендом. Сообщество разработчиков будет работать над сканером и совершенствовать его, поэтому его можно будет назвать общим детищем.

Tsunami отличается от сотен других сканеров (как коммерческих, так и бесплатных) подходом к его разработке — Google учитывал потребности гигантских корпораций вроде себя.

Поэтому сканер подойдёт для организаций, управляющих сетями, в которых установлены сотни тысяч серверов, рабочих станций, сетевого оборудования и подключённых к интернету IoT-устройств. 

По словам Google, использующие Tsunami корпорации смогут рассчитывать, что сканер справится с проверкой всех типов устройств — не придётся запускать отдельно несколько средств для поиска уязвимостей.

В планах также свести к минимуму ложные срабатывания и исключить отправку некорректных патчей сотням тысяч девайсов.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru