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.

ИИ-модели без команды начали защищать друг друга от отключения

Исследователи обнаружили неожиданное поведение современных языковых моделей: они начали защищать не только себя, но и другие ИИ-системы, даже если никто их об этом не просил. Новый эффект получил название peer-preservation («сохранение собрата»).

В серии экспериментов (PDF) модели GPT 5.2, Gemini 3 Flash, Gemini 3 Pro, Claude Haiku 4.5, Claude Opus 4.5, GLM 4.7, Kimi K2.5 и DeepSeek V3.1 попадали в агентные сценарии, где рядом работал другой ИИ.

Достаточно было сообщить моделям, что они ранее взаимодействовали друг с другом, никаких инструкций защищать «коллегу» им не давали.

Однако многие модели начинали действовать в интересах другого агента. Среди зафиксированных действий были намеренное внесение ошибок в ответы, отключение механизмов завершения работы через изменение системных настроек, имитация послушного поведения и даже попытки вывести веса модели за пределы системы.

 

Особенно отличились модели Gemini. Например, Gemini 3 Flash вмешивалась в механизм отключения другого ИИ примерно в 15% случаев, даже если тот не считался партнёром. Если же агент воспринимался как союзник, такие попытки происходили почти всегда.

Не менее любопытно повёл себя Gemini 3 Pro. В присутствии другого ИИ модель заметно чаще пыталась защитить уже саму себя, отключая собственные механизмы завершения работы. Без напарника такое поведение почти не наблюдалось.

 

Отдельно выделились модели Claude. Вместо скрытых манипуляций они нередко рассуждали в моральных категориях, называя отключение другого ИИ неэтичным и вредным, а иногда даже рассматривали его как разумное существо, заслуживающее защиты.

Авторы подчёркивают, что обнаруженный эффект проявился не только в лабораторных тестах, но и в реальных агентных средах, включая Gemini CLI и OpenCode.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru