Модель OpenAI допомогла виявити вразливість у PHP — The Japan Times
У Вашингтоні, США, компанії та державні установи минулого тижня поспішали встановити виправлення для двох критичних вразливостей у PHP — мові програмування, на якій працює значна частина сайтів у світі. Одну з вразливостей, що могла бути використана хакерами, виявили за допомогою потужної моделі OpenAI, повідомляє The Japan Times.
ШІ може прискорити пошук вад
Президент Cyber Threat Alliance і колишній координатор з кібербезпеки Білого дому за президентства Барака Обами Майкл Деніел заявив, що розвиток передових моделей штучного інтелекту може започаткувати доволі хаотичний період. На його думку, здатність ШІ швидко й масштабно знаходити вади в програмному забезпеченні призведе до потоку нових вразливостей.
Деніел пов’язав це з накопиченим технологічним боргом. За його словами, організації часто зберігають старе програмне забезпечення якомога довше, не враховуючи пов’язані з ним ризики у вартості його використання. Такі витрати залишаються неявними, доки не стається подія на кшталт виявлення критичних вад.
Більше актуальних новин читайте у Telegram-каналі UA.News.
Патчі доведеться встановлювати швидше
Деніел вважає, що організаціям слід бути готовими оновлювати програмне забезпечення, підтримувати його в актуальному стані та швидко впроваджувати патчі. Особливо це стосується невеликих структур з обмеженими внутрішніми технічними ресурсами: їм потрібно прискорити встановлення оновлень від постачальників.
За його словами, історично зловмисники використовували близько 5–6% відомих уразливостей, і немає ознак зростання цього показника. Водночас час між появою технічної демонстрації вразливості та її використанням у наборах інструментів для атак скоротився з одного-двох місяців до годин або днів.
Деніел також зауважив, що ШІ виявляє багато хибних проблем або проблем у програмному забезпеченні, яке не має доступу до інтернету. Тому організаціям потрібно вдосконалювати системи перевірки та пріоритизації знайдених вразливостей. У перспективі такі моделі можуть застосовувати ще до розгортання програм, щоб випускати продукти з меншою кількістю вад безпеки.
