GitHub выкатил ИИ-инструмент, дополняющий и предлагающий строки кода

GitHub выкатил ИИ-инструмент, дополняющий и предлагающий строки кода

GitHub выкатил ИИ-инструмент, дополняющий и предлагающий строки кода

GitHub представил нововведение, которое использует искусственный интеллект для помощи разработчикам в написании кода. В частности, новый инструмент может дополнять и предлагать строки кода или даже целые функции (по аналогии с предиктивным набором текста).

Проект получил имя GitHub Copilot, а для его разработки GitHub потребовалась помощь OpenAI. Самих разработчиков инструмент, конечно же, не заменит, но зато сможет существенно упростить им жизнь.

Создатели GitHub Copilot обучили своё нововведение на миллиардах строк кода, большая часть которых располагалась на самой площадке GitHub. Работает это так: если вы пишете код, GitHub Copilot отображает вам предложения, которыми можно воспользоваться для более быстрой работы.

Чтобы определить, над чем именно вы работаете в конкретный момент, GitHub Copilot пытается парсить закомментированные куски, а также имена функций, которые вы используете. Несколько демозаписей можно увидеть на официальном веб-сайте.

 

Например, вы можете описать функцию на примитивном английском в комментарии, а затем перевести её в настоящий код. А если вы кодите каждый день, GitHub Copilot может использоваться для работы с новым фреймворком или библиотекой.

При этом не обязательно изучать документацию от начала до конца, поскольку GitHub Copilot уже знает специфические функции и фичи конкретного фреймворка. Инструмент также легко интегрируется с Visual Studio Code — вы можете использовать его как расширение или же задействовать облачный вариант с GitHub Codespaces.

Со временем GitHub Copilot будет обучаться и совершенствоваться, а в настоящее время он лучше всего работает с Python, JavaScript, TypeScript, Ruby и Go.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

В Гарда Deception добавили MiTM-детектор и улучшили работу в филиалах

Компания «Гарда» выпустила обновление своей системы обмана «Гарда Deception». Новая версия предназначена для того, чтобы уменьшить нагрузку на ИТ-подразделения и повысить устойчивость инфраструктуры, а также упростить выявление действий злоумышленников в сетях заказчиков.

Буквально на днях мы обозревали версию Гарда Deception 2.1. Рассказали о ключевых функциональных возможностях, архитектуре, системных требованиях и кейсах использования системы.

Централизованное управление приманками через AD

Главное изменение — поддержка безагентного метода доставки и обновления приманок через групповые политики Microsoft Active Directory (AD GPO).

Это значит, что теперь ИБ-специалисты могут централизованно распространять и обновлять приманки, не вмешиваясь в работу сотрудников. Все обновления выполняются по расписанию и в скрытом режиме, что снижает влияние на пользовательские станции и делает сеть более стабильной.

Новый MiTM-детектор для LLMNR

Чтобы повысить точность выявления атак, в систему добавлен детектор атак на протокол LLMNR. Он способен фиксировать попытки Man-in-the-Middle в широковещательных протоколах, что позволяет отлавливать больше тактик, используемых злоумышленниками на ранних этапах проникновения.

Поддержка распределённых сетей

Для компаний с филиальной структурой появился модуль «Филиал/Branch». Он позволяет ловушкам работать автономно, даже если связь с центральным узлом временно пропадает — мониторинг при этом остаётся непрерывным. Такой режим особенно актуален для организаций с удалёнными офисами и производственными объектами.

Быстрее разбирать инциденты

Теперь события безопасности можно связывать с техниками MITRE ATT&CK прямо внутри «Гарда Deception». Это ускоряет анализ и помогает аналитикам быстрее понимать, какой сценарий атаки разворачивается и какие действия предпринимает злоумышленник.

Более реалистичные ложные персоны

Обновление добавило и новые возможности по созданию фейковых учётных записей. Можно загружать данные из CSV — например, списки отключённых сотрудников — а также использовать регулярные выражения для генерации идентификаторов и добавлять отчества. Чем реалистичнее приманка, тем выше шанс, что злоумышленник взаимодействует именно с ней, а не с реальными активами.

Руководитель продукта «Гарда Deception» Екатерина Харитонова отмечает, что новые функции направлены на повышение точности обнаружения атак и автоматизацию рутинных операций, чтобы сократить нагрузку на команды ИБ и упростить анализ угроз.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru