Система анализа софта CodeScoring добавлена в реестр российского ПО

Система анализа софта CodeScoring добавлена в реестр российского ПО

Система анализа софта CodeScoring добавлена в реестр российского ПО

Система композиционного анализа программного обеспечения CodeScoring официально добавлено в реестр российского ПО. Официальный дистрибьютор продукта в России — компания Web Control.

Современная разработка ИТ-продуктов активно применяет программные компоненты с открытым исходным кодом (OSS, Open Source Software). Практически всегда таких компонентов на порядок больше, чем проприетарных.

Использование OSS даёт значимое ускорение разработки, но при этом его бесконтрольное использование увеличивает риски для безопасности. Для управления этими рисками применяются решения класса композиционного анализа ПО (SCA, Software Composition Analysis), которые автоматически определяют используемые OSS зависимости, показывают найденные в них уязвимости и предоставляют информацию об их устранении.

Продукт CodeScoring может повысить безопасность использования Open Source на всех этапах обеспечения жизненного цикла разработки программного обеспечения. База знаний CodeScoring содержит собираемый из крупнейших репозиториев реестр компонентов, который регулярно обогащается данными об имеющихся в них уязвимостях и лицензиях, получаемых из различных источников. CodeScoring поддерживает ключевые OSS экосистемы популярных языков программирования, такие как Maven, PyPi, NPM, RubyGems и др.

CodeScoring содержит следующие функциональные возможности:

  • Автообнаружение зависимостей — анализ состава кода, автоматическое нахождение файлов манифестов пакетных менеджеров, выявление прямых и транзитивных зависимостей открытого программного обеспечения (OSS).
  • Ведение реестра компонентов программных проектов (SBoM).
  • Проверка совместимости Open Source лицензий — выявление лицензий для обнаруженных OSS зависимостей и проверка их совместимости между собой на основании интегрированных политик.
  • Выявление уязвимых Open Source компонентов в программных проектах на основании актуальной информации из авторитетных источников NVD NIST и GitHub Advisories.
  • Предоставление полной информации об уязвимостях, включая имеющиеся рекомендации по их устранению.
  • Отслеживание новых уязвимостей и изменения лицензионных соглашений в контролируемых программных проектах.
  • Реализация собственных политик применения открытых программных компонентов.
  • Интеграции в жизненный цикл разработки программного обеспечения (SDLC).

CodeScoring работает с наиболее распространенными репозиториями кода: GitHub, GitLab, BitBucket и Azure DevOps. Для полноценной работы в CI/CD пайплайне реализованы API и возможность интеграции через консольного агента.

ИИ сказал — ты согласился: учёные описали феномен когнитивной капитуляции

Исследователи из Университета Пенсильвании предложили новое объяснение тому, как люди взаимодействуют с ИИ. По их мнению, всё чаще пользователи не просто пользуются нейросетями, а буквально «сдаются» им. Этот феномен специалисты назвали «когнитивной капитуляцией» (cognitive surrender).

Если раньше люди использовали технологии вроде калькуляторов или GPS для отдельных задач — «разгружали» мозг, но сохраняли контроль, — то с ИИ ситуация меняется.

Всё чаще пользователи просто принимают ответы модели за истину, не проверяя и не анализируя их. Причём, как отмечают исследователи, это особенно заметно, если ответ звучит уверенно, гладко и без лишних сложностей. В таком случае у человека просто не включается внутренний «режим сомнения».

Чтобы проверить это, учёные провели серию экспериментов с участием более 1300 человек. Им предложили задачи на когнитивное мышление с подвохом, который требует не интуиции, а вдумчивого анализа.

Часть участников могла пользоваться ИИ-помощником, но с нюансом: модель специально давала неправильные ответы примерно в половине случаев. Результат оказался показательным.

 

Когда ИИ отвечал правильно, пользователи соглашались с ним в 93% случаев. Но даже когда он ошибался, люди всё равно принимали его ответ в 80% случаев. То есть большинство просто не перепроверяло результат, даже если он был неверным.

В среднем участники соглашались с ошибочным ИИ в 73% случаев и оспаривали его лишь в 19,7% случаев.

Более того, у тех, кто пользовался ИИ, уровень уверенности в своих ответах оказался выше — даже несмотря на то, что половина этих ответов была неправильной.

 

Интересно, что поведение менялось в зависимости от условий. Например, если участникам давали небольшие денежные стимулы за правильные ответы и мгновенную обратную связь, они чаще перепроверяли ИИ и исправляли ошибки. А вот дефицит времени, наоборот, усиливал зависимость от модели: под давлением дедлайна люди ещё охотнее доверяли ИИ.

Не все оказались одинаково уязвимы. Люди с более высоким уровнем так называемого флюидного интеллекта (fluid IQ) реже полагались на ИИ и чаще замечали его ошибки. А вот те, кто изначально воспринимал ИИ как авторитетный источник, чаще попадались на неверные ответы.

При этом сами исследователи подчёркивают: «когнитивная капитуляция» — не обязательно зло сама по себе. Если ИИ действительно работает лучше человека, логично ему доверять, особенно в задачах вроде анализа данных или оценки рисков.

Но есть важный нюанс: качество мышления в таком случае напрямую зависит от качества самой модели.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru