Передовые ИИ-модели (типа Claude Mythos) научились мгновенно находить уязвимости в коде. Например, в рамках недавнего исследования Anthropic ИИ проверил более 1000 open-source проектов и всего за месяц обнаружил 23 019 уязвимостей, из которых более 6 тысяч оказались критического или высокого уровня опасности.
Раньше у компаний были недели или месяцы на то, чтобы найти баг и выпустить патч, теперь счет идет на часы. Но у команд объективно не хватает сил, чтобы вручную разбирать тысячи отчетов, проверять их и писать патчи.
Project Lightwell на $5 млрд. создается, чтобы помочь с этим. Более 20 000 инженеров и современные ИИ-технологии трудятся, чтобы автоматизировать защиту.
Как это работает?
⚪️ Специальная коммерческая платформа-хаб станет своеобразным фильтром. ИИ-системы будут автоматически проверять и тестировать исправления для огромных объемов открытого кода, гарантируя, что патчи безопасны и готовы к работе в реальных корпоративных системах.
⚪️ Взаимодействие с сообществом. Компании смогут отправлять в этот хаб найденные уязвимости, оперативно внедрять проверенные патчи в свои экосистемы и передавать эти исправления обратно разработчикам оригинальных проектов, чтобы защитить весь интернет.
⚪️ Агентный ИИ. IBM планирует использовать свои новые методы ИИ-агентов, которые могут автономно выполнять сложные цепочки задач по анализу кода, приоритизации угроз и укреплению зависимостей между библиотеками.
Этот проект — попытка перевести валидацию и выпуск защитных патчей на промышленные рельсы.
@DevOpsKaz 😛