Adobe открыла исходный код инструмента для поиска утёкших учётных данных

Adobe открыла исходный код инструмента для поиска утёкших учётных данных

Adobe открыла исходный код инструмента для поиска утёкших учётных данных

Компания Adobe открыла исходный код инструмента, способного идентифицировать сгенерированные случайным образом строки. Разработка будет также полезна для вычисления скомпрометированных учётных данных.

Инструмент получил имя Stringlifier. Он написан на Python и задействует машинное обучение, чтобы отличить сгенерированную случайным образом последовательность от нормальной последовательности текста.

В частности, детище Adobe отлично подойдёт для анализа логов приложений или записей, касающихся безопасности. Например, если понадобится вычислить случайно скомпрометированные учётные данные.

Stringlifier легко может распознать хеши, ключи API, сгенерированные пароли, а также случайные строки в исходном коде, логах или файлах конфигурации.

Исходный код инструмента разработчики опубликовали в собственном репозитории GitHub. По словам Adobe, Stringlifier уже использовался внутри компании для выявления случайных строк, аномалий в базах данных и т. п. Однако в связке с ним Abode использовала другую разработку — Tripod.

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