Google: Над ядром Linux должны работать ещё минимум 100 разработчиков

Google: Над ядром Linux должны работать ещё минимум 100 разработчиков

Google: Над ядром Linux должны работать ещё минимум 100 разработчиков

Команда безопасников Google резко раскритиковала разработку ядра Linux: дескать, код недостаточно хорош, поскольку каждую неделю выходят около 100 новых фиксов. По мнению экспертов, над ядром должны работать как минимум 100 дополнительных разработчиков.

Кис Кук, один из девелоперов в штате Google, посвятивший добрую часть своего времени работе над функциями безопасности ядра Linux, опубликовал свои мысли по поводу продолжающихся проблем.

«Каждый стабильный релиз ядра содержит около ста новых фиксов, выпускаемых еженедельно. Это создаёт нагрузку на вендоров, включат тех, которые поддерживают массу продуктов на Linux. В результате приходится либо выбирать только важные патчи, либо поставить себе крайне сложную задачу — установить их все», — пишет Кук.

Специалист частично винит в сложившейся ситуации язык программирования C: «если Linux продолжит использовать C, проблемы не закончатся». Кук также напомнил, что некоторые организации сознательно избегают частых обновлений, поскольку никогда не знаешь, какие проблемы тебе принесёт очередной апдейт.

Кук упомянул инструмент Google под названием Syzkaller, который в настоящее время сообщает о тысячах потенциальных проблем в ядре Linux. А решение тут одно — автоматизировать тестирование и фаззинг, постоянную интеграцию и другими способами облегчить процесс разработки.

Подпишитесь на новости

Наталья Касперская поставила под сомнение доверие к генеративному ИИ

Генеративный ИИ умеет писать тексты и код, но можно ли на него полагаться? Наталья Касперская считает, что с доверием к таким системам пока больше вопросов, чем ответов. В интервью корреспонденту Anti-Malware.ru Олесе Афанасьевой на BIS Summit она назвала критерий доверенности применительно к генеративному ИИ загадкой.

По объяснению Касперской, доверенная система должна работать с заранее заданными параметрами и обеспечивать предсказуемый результат.

Генеративный ИИ, по её оценке, под это определение не подпадает: он не способен каждый раз выдавать один и тот же результат.

«Критерий доверенности в применении к генеративному искусственному интеллекту для меня является загадкой», — заявила она.

Главная проблема, считает Касперская, — масштаб моделей. Огромное количество параметров и данных делает полноценную проверку такой системы практически недостижимой. Можно протестировать отдельные ответы и сценарии, но это ещё не доказывает надёжность всей модели.

«Вы можете сделать какие-то выборочные проверки, частичные. Они будут выборочными и частичными, они ничего не докажут», — подчеркнула Касперская.

Получается неудобный вопрос для бизнеса и государства: как доверять системе, поведение которой нельзя исчерпывающе проверить? По словам председателя правления АРПП «Отечественный софт», задача создания доверенного ИИ поставлена, но готового способа её решения она пока не видит.

Одними разговорами, считает Касперская, проблему не закрыть. Нужна совместная работа специалистов по ИИ и информационной безопасности, методистов и разработчиков стандартов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru