Facebook открыл код платформы для поиска багов в Android-приложениях

Facebook открыл код платформы для поиска багов в Android-приложениях

Facebook открыл код платформы для поиска багов в Android-приложениях

Facebook решил открыть исходный код платформы Mariana Trench, с помощью которой разработчики искали уязвимости и баги в Android-версии своих приложений. По словам интернет-гиганта, с помощью Mariana Trench удалось выявить более 50% от общего числа брешей в софте Facebook.

«Mariana Trench разработана для сканирования кодовых баз большого размера. С её помощью можно выявлять потенциальные уязвимости и недочёты приложений до того, как они попадут в релиз», — так описывают платформу сами разработчики.

В сущности, Mariana Trench позволяет девелоперам устанавливать определённые правила для потоков данных, благодаря чему можно выявлять ошибки и потенциальные уязвимости. Такой подход особенно полезен для поиска векторов утечки конфиденциальной информации или возможности внедрить произвольный код.

Потоки данных, нарушающие установленные правила, либо отправляются обратно безопасникам, либо разработчикам. Как отметил сам Facebook, более половины от общего числа выявленных уязвимостей были найдены с помощью Mariana Trench. Речь идёт о дырах в таких приложениях, как Facebook, Instagram, WhatsApp и т. п.

Кстати, эта платформа далеко не первая разработка Facebook, чей исходный код был представлен общественности. До этого интернет-гигант то же самое проделал с Zoncolan и Pysa.

«Есть разница между патчингом и тщательной проверкой, позволяющей убедиться в чистоте кода. Это два разных подхода, каждый из которых требует своих инструментов для реализации», — подчёркивает корпорация.

Доступ к коду Mariana Trench можно получит на GitHub, но Facebook также выпустил Python-пакет в репозитории PyPi.

Нейросеть как цифровой костыль: учёные предупредили об ослаблении мышления

Активное использование искусственного интеллекта может постепенно ослаблять навыки, которые человек передаёт нейросети. К такому выводу пришли исследователи из университетов Ватерлоо, Торонто и Пердью. Впрочем, отправлять ChatGPT на костёр рано: проблема не в самом ИИ, а в привычке использовать его вместо собственной головы.

Учёные называют этот процесс когнитивной разгрузкой. Человек поручает внешнему инструменту запоминать информацию, искать решения и выстраивать рассуждения.

Результат появляется быстрее, но мозг получает меньше практики. Если так продолжается долго, самостоятельно выполнить знакомую задачу становится сложнее.

Показательный эксперимент провели почти с тысячей школьников, изучавших математику. Во время тренировок обычный помощник на базе GPT-4 улучшил их результаты на 48%.


Однако после отключения нейросети ученики написали проверочную работу на 17% хуже группы, которая занималась без ИИ. Другой вариант ИИ-репетитора работал иначе: не выдавал готовое решение, а подталкивал школьников к самостоятельному ответу. В этом случае заметного ухудшения результатов не обнаружили.


Похожий эффект исследователи наблюдали у врачей, применявших ИИ для поиска аденом во время колоноскопии. После возвращения к работе без алгоритма эффективность специалистов снизилась: показатель выявления образований упал с 28,4 до 22,4%.

Особенно опасной такая зависимость может стать в профессиях, где необходимо самостоятельно принимать сложные решения. Чем больше работы забирает алгоритм, тем реже человек тренирует собственные навыки.


Отказываться от нейросетей авторы не предлагают. Безопаснее использовать их для подсказок, объяснений, обратной связи и проверки собственных выводов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru