GitHub запустил ИИ-инструмент для автоматического устранения уязвимостей

GitHub запустил ИИ-инструмент для автоматического устранения уязвимостей

GitHub запустил ИИ-инструмент для автоматического устранения уязвимостей

Новый ИИ-инструмент GitHub, запущенный пока в бета-режиме, может сканировать код на ошибки и уязвимости, а также автоматически устранять их. Для этого разработчики задействовали Copilot в связке с движком CodeQL.

Владельцы репозитория обещают, что новая система способна исправить более 60% найденных брешей, при этом самим девелоперам не придётся править код самостоятельно.

В GitHub также отметили, что функциональность автофикса покрывает более 90% типов алертов в поддерживаемых языках (JavaScript, Typescript, Java и Python).

В настоящее время нововведение доступно для пользователей GitHub Advanced Security (GHAS).

 

«Безопасникам инструмент также будет очень полезен, поскольку избавит их от рутинного выявления и устранения типичных уязвимостей. В итоге они смогут сосредоточиться на стратегии защиты бизнеса», — объясняют представители GitHub.

 

В фоновом режиме новая фича использует движок CodeQL, который применяется для семантического анализа. Он помогает найти в коде бреши до его выполнения.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru