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.

ФСТЭК России определилась со списком угроз для ИИ-систем

В банке данных угроз (БДУ), созданном ФСТЭК России, появился раздел о проблемах, специфичных для ИИ. Риски в отношении ИБ, связанные с качеством софта, ML-моделей и наборов обучающих данных, здесь не рассматриваются.

Угрозы нарушения конфиденциальности, целостности или доступности информации, обрабатываемой с помощью ИИ, разделены на две группы — реализуемые на этапе разработки / обучения и в ходе эксплуатации таких систем.

В инфраструктуре разработчика ИИ-систем оценки на предмет безопасности информации требуют следующие объекты:

 

Объекты, подлежащие проверке на безопасность в инфраструктуре оператора ИИ-системы:

 

Дополнительно и разработчикам, и операторам следует учитывать возможность утечки конфиденциальной информации, а также кражи, отказа либо нарушения функционирования ML-моделей.

Среди векторов возможных атак упомянуты эксплойт уязвимостей в шаблонах для ИИ, модификация промптов и конфигурации агентов, исчерпание лимита на обращения к ИИ-системе с целью вызвать отказ в обслуживании (DoS).

В комментарии для «Ведомостей» первый замдиректора ФСТЭК Виталий Лютиков пояснил, что составленный ими перечень угроз для ИИ ляжет в основу разрабатываемого стандарта по безопасной разработке ИИ-систем, который планировалась вынести на обсуждение до конца этого года.

Представленная в новом разделе БДУ детализация также поможет полагающимся на ИИ госструктурам и субъектам КИИ данных скорректировать процессы моделирования угроз к моменту вступления в силу приказа ФТЭК об усилении защиты данных в ГИС (№117, заработает с марта 2026 года).

Ужесточение требований регулятора в отношении безопасности вызвано ростом числа атак, в том числе на ИИ. В этих условиях важно учитывать не только возможности ИИ-технологий, но и сопряженные с ними риски.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru