MAX подключил ИИ-анализ кода с помощью системы VK Security Gate

MAX подключил ИИ-анализ кода с помощью системы VK Security Gate

MAX подключил ИИ-анализ кода с помощью системы VK Security Gate

Цифровая платформа MAX интегрировала систему автоматического анализа кода VK Security Gate. Решение дополнили технологиями искусственного интеллекта, которые позволяют отслеживать изменения и подсказывать, как улучшить код.

VK Security Gate — это внутренняя разработка VK, которая ежедневно анализирует около 1,5 млрд строк кода.

Система автоматически ищет уязвимости, нарушения целостности и другие аномалии, а затем в реальном времени передаёт информацию специалистам по информационной безопасности.

По словам представителя VK, внедрение Security Gate в платформу MAX — это шаг к более проактивному подходу в обеспечении безопасности и повышению прозрачности разработки.

Напомним, в конце прошлого месяца мессенджер MAX оказался в центре скандала: его подозревают в слежке за пользователями, передаче данных за рубеж и использовании компонентов из недружественных стран.

Чтобы исправить ситуацию, разработчики запустили программу Bug Bounty и пригласили исследователей искать уязвимости в сервисе.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru