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.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru