Google: Более 35 000 Java-пакетов уязвимы перед Log4Shell

Google: Более 35 000 Java-пакетов уязвимы перед Log4Shell

Google: Более 35 000 Java-пакетов уязвимы перед Log4Shell

Команда Google просканировала крупнейший на сегодняшний день репозиторий Java-пакетов — Maven Central и пришла к выводу, что 35 863 пакета используют уязвимые версии библиотеки Apache Log4j. Таким образом, масштабы бреши Log4Shell продолжают удивлять экспертов.

Среди пакетов с проблемными версиями Log4j есть и те, что уязвимы перед самым первым эксплойтом для CVE-2021-44228 (Log4Shell). Однако часть пакетов страдает от второй выявленной бреши — CVE-2021-45046, приводящей к удалённому выполнению кода.

В отчёте команды Google Open Source Insights специалисты указывают на тот факт, что обычно серьёзная Java-уязвимость затрагивает лишь 2% пакетов в Maven Central. Судя по всему, с Log4Shell дела обстоят куда хуже, ведь 35 тыс. пакетов составляют около 8% от коллекции Maven Central.

Джейм Уэттер и Ники Рингленд из команды Google ещё раз подчеркнули важность обновить уязвимые пакеты и использовать пропатченную версию библиотеки, однако сами специалисты считают, что патчинг в отдельных случаях будет происходить годами, а рассчитывать на полное устранение брешей пакетов в Maven Central просто наивно.

Проблема в том, что Log4j не всегда включена в пакет как прямая зависимость, она также может быть зависимостью другой зависимости. В этом случае разработчики уязвимых пакетов должны ждать обновлений от других девелоперов, а этот процесс может затянуться.

VK Tech научила ИИ-агентов помнить всё важное и не начинать работу с нуля

VK Tech добавила в платформу VK AI Space многоуровневую память для ИИ-агентов. Теперь они смогут сохранять контекст, переиспользовать готовые материалы и учитывать прошлые правки сотрудников. В компании рассчитывают, что это сократит долю повторно решаемых задач на 40–50%.

Память разделена на четыре слоя. Сессионная хранит ход текущего диалога и активные задачи.

Пользовательская запоминает профиль и предпочтения сотрудника. Проектная собирает материалы, решения и правила конкретного проекта. Наконец, собственная память агента фиксирует его рабочий опыт: какие подходы дали результат и что затем исправил человек.

В итоге агент превращается из цифровой рыбки с памятью на три секунды в полноценного участника команды. Например, при подготовке тендера он может сформировать ответы на основе корпоративной базы знаний.

Сотрудник внесёт правки, а система сохранит их вместе с исходными данными. В следующем тендере команде уже не придётся заново искать документы и согласовывать те же формулировки.

Тот же принцип работает при расследовании инцидентов, подготовке проектных отчётов и запуске продуктов. Агент сможет найти похожий случай, вспомнить принятое решение и учесть аргументы, которые к нему привели.

При этом новая функция не выдаёт ИИ универсальный пропуск ко всем корпоративным данным. Агент получает доступ только к информации, которую вправе видеть работающий с ним сотрудник. Пользователь может проверить содержимое памяти и удалить лишнее.

Данные хранятся внутри контура компании и не передаются внешним сервисам. В VK Tech считают, что такой подход позволит превратить опыт отдельных специалистов в общий актив: знания не исчезают вместе с закрытым диалогом, а накапливаются и переходят от одной задачи к другой.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru