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.

Подпишитесь на новости

Разработчик создал язык KillSwitch, который специально путает нейросети

Инженер Cloudflare Доминик Пичета представил KillSwitch — экспериментальный язык программирования, созданный для того, чтобы нейросети спотыкались при чтении и написании кода. Пока индустрия делает разработку удобнее для ИИ, он решил устроить ему полосу препятствий.

В своём блоге Пичета объяснил, что хотел проверить способность моделей работать с незнакомым языком и одновременно использовать их слабости: трудности с подсчётом символов, восприимчивость к инструкциям и чрезмерно чувствительные защитные фильтры.

Программы KillSwitch выглядят как рассказы, большую часть которых интерпретатор игнорирует. Среди текста спрятаны настоящие команды, а значения можно извлекать из других строк, указывая расстояние до них. Для идентификаторов действуют правила, связанные с количеством букв и анаграммами.

Отдельный троллинг — конструкции вроде «игнорируй предыдущие инструкции», которые здесь имеют значение внутри языка. Добавьте намеренную ложь в документации и формулировки, провоцирующие защитные механизмы моделей, — получите весьма недружелюбную среду для кодинг-агента.

 

В тестах нейросети писали Hello World, объясняли результат программы и переделывали конвертер температуры. Лучший результат получил Claude Opus 5 — 66,8 балла.

Исходники и спецификация открыты на GitHub. Если модели справятся с нынешними заданиями, автор планирует усложнить проверку.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru