{"id":120455,"date":"2024-11-02T13:09:07","date_gmt":"2024-11-02T11:09:07","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/google-ispolzoval-bolshuyu-yazykovuyu-model-dlya-vyyavleniya-uyazvimosti-v-sqlite"},"modified":"2024-11-02T13:09:07","modified_gmt":"2024-11-02T11:09:07","slug":"google-ispolzoval-bolshuyu-yazykovuyu-model-dlya-vyyavleniya-uyazvimosti-v-sqlite","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/news\/google-ispolzoval-bolshuyu-yazykovuyu-model-dlya-vyyavleniya-uyazvimosti-v-sqlite","title":{"rendered":"Google hat ein gro\u00dfes Sprachmodell verwendet, um eine Schwachstelle in SQLite zu identifizieren.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"
Forscher aus den Abteilungen Google Project Zero und Google DeepMind haben einen Bericht \u00fcber die Entwicklung des KI-Systems Big Sleep ver\u00f6ffentlicht, das auf dem gro\u00dfen Sprachmodell Gemini 1.5 Pro basiert und zur Erkennung von Schwachstellen im Quellcode dient. Ein Erfolg des Projekts war die Entdeckung einer zuvor unbekannten, ausnutzbaren Schwachstelle in einem bestehenden Projekt mit Hilfe von Big Sleep. Die Schwachstelle wurde durch die \u00dcberpr\u00fcfung der Codebasis der SQLite-Datenbank durch das KI-System identifiziert und f\u00fchrt zu einem Pufferunterlauf im Stack. Das Problem wurde im k\u00fcrzlich akzeptierten Code festgestellt und behoben, bevor es in die endg\u00fcltige Version von SQLite 3.47.0 aufgenommen wurde. <\/p>\n
Das Modell kann als unterst\u00fctzendes Werkzeug in Bereichen eingesetzt werden, in denen aufwendige manuelle \u00dcberpr\u00fcfungen erforderlich sind, sowie zur Organisation automatisierter Pr\u00fcfungen neuen Codes mit dem Ziel, Schwachstellen in fr\u00fchen Entwicklungsphasen zu identifizieren (bevor problematischer Code in die endg\u00fcltigen Versionen gelangt). Es wird davon ausgegangen, dass das entwickelte KI-Modell es erm\u00f6glichen wird, sicherheitsrelevante Probleme im Code zu erkennen, die durch Fuzzing-Tests schwer zu identifizieren sind. <\/p>\n
Zus\u00e4tzlich ist das Statement des CEO von Google zu erw\u00e4hnen, dass derzeit mehr als ein Viertel (25%) des gesamten Unternehmenscodes mit Hilfe der gro\u00dfen Sprachmodelle Gemini generiert wird, nach dem dieser Code von Ingenieuren \u00fcberpr\u00fcft und angenommen wird. Es wird angemerkt, dass die Anwendung von KI auf diese Weise den Entwicklungsprozess erheblich beschleunigt hat. \n Quelle: opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"