OpenAI только что ошеломила всех: их ИИ обнаружил почти 1 000 уязвимостей в ядре Linux. Это та самая кодовая база, которую десятилетиями постоянно проверяли специалисты со всего мира.
Традиционная модель безопасности опиралась на принцип «много глаз — меньше ошибок»: люди просматривали код, чтобы выявить уязвимости. Это работало, пока скорость атакующих ограничивалась человеческими возможностями. Но ИИ полностью меняет этот баланс.
Нэйтан Лабенц (ведущий AI:AM) считает, что это доказывает: ИИ способен существенно ускорять техническую работу, превосходя человеческий уровень, в том числе в таких задачах, как:
• Масштабный аудит безопасности (само собой)
• Оптимизация эффективности системного кода
• Поиск конструктивных доказательств или контрпримеров при формальной верификации
• Даже исследования самого ИИ — в подборе архитектур всё ещё есть немало простых возможностей для улучшения
Вывод: если в коде уровня ядра Linux (буквально самом тщательно проверяемом проекте с открытым исходным кодом на Земле) ИИ может обнаружить 1 000 ошибок, то в любой другой кодовой базе их, вероятно, гораздо больше. Преимущество открытого исходного кода, которым пользовались защитники, теперь обернулось против них.
Речь не о том, что ИИ заменит разработчиков, — ИИ меняет скорость и глубину технического анализа. Теперь вопрос в том, смогут ли защитники масштабировать применение ИИ для обеспечения безопасности быстрее, чем атакующие смогут воспользоваться найденными уязвимостями.
Традиционная модель безопасности опиралась на принцип «много глаз — меньше ошибок»: люди просматривали код, чтобы выявить уязвимости. Это работало, пока скорость атакующих ограничивалась человеческими возможностями. Но ИИ полностью меняет этот баланс.
Нэйтан Лабенц (ведущий AI:AM) считает, что это доказывает: ИИ способен существенно ускорять техническую работу, превосходя человеческий уровень, в том числе в таких задачах, как:
• Масштабный аудит безопасности (само собой)
• Оптимизация эффективности системного кода
• Поиск конструктивных доказательств или контрпримеров при формальной верификации
• Даже исследования самого ИИ — в подборе архитектур всё ещё есть немало простых возможностей для улучшения
Вывод: если в коде уровня ядра Linux (буквально самом тщательно проверяемом проекте с открытым исходным кодом на Земле) ИИ может обнаружить 1 000 ошибок, то в любой другой кодовой базе их, вероятно, гораздо больше. Преимущество открытого исходного кода, которым пользовались защитники, теперь обернулось против них.
Речь не о том, что ИИ заменит разработчиков, — ИИ меняет скорость и глубину технического анализа. Теперь вопрос в том, смогут ли защитники масштабировать применение ИИ для обеспечения безопасности быстрее, чем атакующие смогут воспользоваться найденными уязвимостями.