70% opensource-проектов редко фиксятся или заброшены

70% opensource-проектов редко фиксятся или заброшены

70% opensource-проектов редко фиксятся или заброшены

Согласно результатам исследования, проведенного в ИБ-компании Lineaje, 95% уязвимостей в приложениях возникают по вине подключаемых компонентов с открытым кодом. В половине случаев ситуацию невозможно исправить из-за отсутствия патча.

Более того, 70% opensource-проектов, на которые полагается рабочий софт, уже не поддерживаются либо находятся в неудовлетворительном состоянии. Статистика получена на основе анализа более 7 млн пакетов с открытым исходным кодом.

Примечательно, что проекты, за состоянием которых хорошо следят, оказались в 1,8 раза более уязвимыми, чем заброшенные, — видимо, частые изменения повышают риск привнесения ошибок.

Подобная опасность также выше, когда над проектом работают менее 10 или более 50 человек. В первом случае риск просмотреть проблему безопасности на 330% превышает показатель для команды средней величины, во втором — на 40%.

Проблему усугубляет тот факт, что зависимость может содержать до 60 слоев разнородных компонентов с открытым кодом, объединенных в одну структуру — как лего. В этом случае сложно не только оценить риски, но и принять меры для смягчения последствий эксплойта.

Исследование также показало, что 15% opensource-компонентов в приложениях с зависимостями имеют множество версий, что тоже затрудняет латание дыр. Софт средней величины в ходе работы может подтягивать 1,4 млн строк кода, написанного на 139 языках, в том числе небезопасных по памяти.

Треть подключаемых пакетов (34%) имеют американское происхождение, 13% — российское. В 20% случаев разработчик из США — аноним; для России этот показатель вдвое ниже.

Частое общение с ИИ-ботами не проходит бесследно: из людей посыпался слоп

ИИ настолько стремительно вторгся в нашу жизнь, охватив многие ее аспекты, что начал даже оказывать влияние на манеру изъясняться. Люди, сами того не замечая, все чаще употребляют замысловатые словечки и фразы из репертуара ChatGPT.

Как оказалось, расширение использования больших языковых моделей (БЯМ, LLM) не только пошло им на пользу, но также записало на подкорку живых собеседников странный диалект, выработанный ИИ в ходе генерации текстов.

В июле прошлого года институт Макса Планка опубликовал результаты исследования влияния LLM на речевые коммуникации homo sapiens. Как оказалось, за 18 месяцев с момента запуска ChatGPT словарь пользователей YouTube сильно изменился, обогатившись такими выпадающими из стиля и контекста словами, как underscore (сделать акцент на…), comprehend (осмыслить, объять), bolster (консолидировать), inquiry (изыскание), meticulous (скрупулезный, доскональный, филигранный).

Недавно были выявлены похожие, но более анекдотичные случаи. Так, модераторы Reddit-веток, в которых участники сообществ со смаком обсуждают дерзкие проступки, никак не могут избавиться от слопа — постов, переписанных с помощью ИИ, а также участников дискуссий, разговаривающих в том же духе, которых невозможно отличить от чат-ботов.

Писатель Сэм Крисс (Sam Kriss) изучил последние публикации в New York Times Magazine и обнаружил, что их авторы явно злоупотребляют словом «delve» (штудировать), позаимствованным у ИИ.

Исследователь также отметил, что даже британские парламентарии не брезгуют советоваться с ChatGPT, подготавливая свою речь. Об этом свидетельствует фраза «I rise to speak», однажды озвученная за день 26 раз, — характерная для американского английского, но совершенно неуместная при выступлении в Вестминстерском дворце.

Еще один курьез, подмеченный Киссом: в сентябрьских объявлениях о закрытии Starbucks кофейни были названы «неотъемлемой частью вашего суточного режима, пробуждающей воспоминания», а также «местом, где наше конструктивное общение с партнерами с годами только крепло». Текст был явно навеян общением с ИИ, если только не создан с его непосредственным участием.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru