Rust снизил уязвимости памяти в Android до рекордно низких 20%

Rust снизил уязвимости памяти в Android до рекордно низких 20%

Rust снизил уязвимости памяти в Android до рекордно низких 20%

Google рассказала о результатах перехода Android на язык программирования Rust — и цифры заметные. Впервые за всю историю разработки доля уязвимостей, связанных с безопасностью работы с памятью, опустилась ниже 20% от общего числа уязвимостей в системе.

По словам Джеффа Ван дер Ступа из Google, Rust даёт примерно «в 1000 раз меньшую плотность уязвимостей», чем C и C++ в аналогичных модулях Android.

Но неожиданным бонусом стало другое: новый код быстрее проходит через процесс разработки. Как отметил представитель компании, изменения на Rust откатываются в 4 раза реже и требуют на четверть меньше времени на проверку кода. По сути, более безопасный путь оказался ещё и более быстрым.

Эти выводы подтверждают прошлогодние данные: количество ошибок памяти в Android упало с 223 в 2019 году до менее чем 50 в 2024-м.

Google отмечает, что код на Rust требует примерно на 20% меньше правок, чем C++, что также ускоряет разработку. Сейчас компания планирует расширять использование Rust — не только в системных компонентах, но и в ядре, прошивке и критичных приложениях. Уже сейчас в Chromium заменены парсеры PNG, JSON и веб-шрифтов на безопасные аналоги, написанные на Rust.

При этом в компании подчеркивают: Rust сам по себе не «серебряная пуля». Он — лишь часть общей стратегии по обеспечению безопасности памяти. Как пример, Google приводит найденную уязвимость CVE-2025-48530 в CrabbyAVIF — AVIF-парсере, написанном на Rust с использованием небезопасных блоков кода. Ошибка могла привести к удалённому выполнению кода, но её вовремя исправили до релиза.

Дополнительно оказалось, что проблему фактически нейтрализовал Scudo — пользовательский аллокатор памяти в Android, который защищает от переполнений буфера, use-after-free и других типичных ошибок.

Google отдельно подчёркивает: даже «unsafe»-блок в Rust не отключает общие механизмы безопасности языка. По их данным, даже небезопасный Rust всё равно значительно безопаснее аналогичного кода на C или C++.

Компания ожидает, что C и C++ будут использоваться и дальше, но переход на Rust даёт Android редкую комбинацию — безопасность, не мешающую скорости разработки.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

25% компаний уже столкнулись с атаками на ИИ: выводы с Swordfish PRO

Про искусственный интеллект сегодня не говорит только ленивый. Но стоит начать обсуждать безопасность — и тут же начинается путаница: какие атаки действительно грозят ML-моделям, как на них реагировать и что вообще такое MLCops? Мы съездили на Swordfish PRO DevSecOps Conf и узнали главное.

Собрали самые популярные стереотипы о применении ИИ в разработке — и попросили экспертов разнести их в пух и прах. Сперва — гостей конференции, потом — тех, кто уже работает с ИИ-секьюрити по полной.

«Атаки реальны — и происходят прямо сейчас»

Генеральный директор Swordfish Security Александр Пинаев сразу расставил точки над «i»:

«Эти атаки абсолютно реальны. Системы с большими языковыми моделями, выставленные в публичный доступ, уже сегодня атакуются самыми разными способами».

Управляющий партнёр ГК Swordfish Security Юрий Сергеев привёл свежую статистику:

«По нашему исследованию с Ассоциацией Финтех, четверть компаний в финсекторе уже столкнулась с атаками на ИИ-системы. Тренд лавинообразный — и это только начало».

 

Директор по развитию технологий ИИ в ГК Swordfish Security Юрий Шабалин добавил важную деталь: многие атаки остаются незамеченными.

«25% — это только те, кто понял, что их атаковали. На деле объектом атаки становится практически любая большая модель. Потому что инструмент взлома здесь — язык. Перефразируешь запрос чуть иначе — и модель выдаст то, что раньше “не могла”».

 

Когда атакует сам контент

Антон Башарин, управляющий директор AppSec Solutions, рассказал, как в компании обучали сканер OPSEC GENI:

«Мы тренировали его на доступных больших генеративных моделях. Отравление данных, подмена, дрифт — все эти атаки работают. ML-модели тоже подвержены эффекту “окна Овертона”: шаг за шагом нормализуешь отклонение — и поведение меняется».

Так что же делать бизнесу?

Мы задали экспертам один и тот же вопрос: какой главный совет они бы дали компаниям, которые уже сейчас хотят защититься в новой ИИ-реальности?

Вот что прозвучало:

Юрий Шабалин:

«Подходите к ИИ-нововведениям осознанно. Это не только возможности, но и риски».

Александр Пинаев:

«Начните с фреймворков. Наш, OWASP — любой. Посмотрите на классификацию угроз, на реальные примеры атак. Первый шаг — признать, что проблема существует. А дальше — просто разобраться, как именно вас могут атаковать».

Смотрите полный репортаж на любой удобной вам площадке: YouTube, VK, RuTube.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru