Открыт исходный код инструмента для выявления уязвимостей в коде C, C++

Открыт исходный код инструмента для выявления уязвимостей в коде C, C++

Открыт исходный код инструмента для выявления уязвимостей в коде C, C++

Компания Galois открыла исходный код своего набора инструментов, который помогает обнаруживать уязвимости в софте, написанном на языках C и C++. Проект под названием MATE получил поддержку Управления перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США (DARPA).

MATE проводит статический анализ софта и может выявить баги в приложениях. В своей работе инструмент полагается на графическое представление исходного кода — Code Property Graph (CPG).

В набор инструментов включены несколько приложений: Flowfinder, MATE Notebooks, MATE POIs и Mantiserve. Flowfinder, например, предоставляет пользовательский интерфейс в браузере и помогает провести межпроцедурный анализ потоков данных.

Помимо этого, в наборе есть несколько автоматизированных анализаторов, предназначенных для детектирования уязвимостей, — Points of Interest (POIs). А Mantiserve поможет интегрировать CPG с инструментом Manticore для символьного выполнения.

По словам Galois, функциональность MATE поможет пользователям анализировать куски программ, которые слишком большие и сложные для простого символьного анализа. Кроме того, смежная задача MATE — помочь интеграции CPG и внедрению Python API в программы.

Подпишитесь на новости

Gartner: к 2028 году ИИ-кодинг станет дороже зарплаты разработчика

ИИ пишет код, а счёт за его работу начинает кусаться. По прогнозу Gartner, к 2028 году расходы на разработку с использованием больших языковых моделей обгонят среднюю зарплату программиста. Причины — рост потребления токенов и переход поставщиков к оплате по фактическому использованию.

Токены — единицы данных, которые обрабатывает модель. Чем активнее работают агенты и чем больше информации им передают, тем выше расходы.

Фиксированная подписка уступает место тарификации, при которой бюджет предсказать гораздо сложнее.

По оценке аналитика Gartner Нитиша Тьяги, разработчики обычно оптимизируют скорость и удобство работы. Дисциплина расходов сама собой не появится: без контроля затраты способны расти быстрее продуктивности.

Масла в огонь подливают чрезмерная автономность агентов, раздутый контекст и отсутствие регулярного разбора дорогих задач. А встроенные инструменты оптимизации расходов у поставщиков пока недостаточно зрелые.

Gartner рекомендует заранее определять, какие задачи поручать ИИ и сколько самостоятельности ему давать. Простую работу стоит направлять небольшим дешёвым моделям, сложную — более мощным. Контекст нужно очищать от лишнего, потребление токенов, а перерасход разбирать на ретроспективах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru