Google Project Zero ja Google DeepMind'i teadlased avaldasid aruande AI-süsteemi Big Sleep arendamisest, mis põhineb suurel keele mudelil Gemini 1.5 Pro ja on mõeldud koodi haavatavuste tuvastamiseks. Projekti saavutuseks oli Big Sleep'i abil esimese töökõlbliku ja varem teadmata haavatavuse tuvastamine olemasolevas projektis. Haavatavus tuvastati AI-süsteemi poolt SQLite andmebaasi koodibaasi ülevaatuse käigus ning põhjustab pinu alumise piiri ületamist (buffer underflow). Probleem tuvastati hiljuti aktsepteeritud koodis ja see lahendati enne, kui see jõudis SQLite 3.47.0 lõppversioonini.
Mudel võib toimida abivahendina valdkondades, kus on vajalik töömahuka käsitsi ülevaatamise teostamine, samuti uue koodi automaatse kontrollimise korraldamiseks, et tuvastada haavatavusi arengu varases staadiumis (enne probleemse koodi lõpliku versiooni väljalaskmist). Eeldatakse, et välja töötatav AI-mudel suudab tuvastada koodiga seotud turvaprobleeme, mida on keeruline kindlaks teha fuzzing-testimise meetoditega.
Täiendavalt tasub tuua välja Google'i tegevjuhi ütlus, et praegu genereeritakse ettevõttes rohkem kui veerand (25%) kogu loodud koodist suurte keelemudelite Gemini abil, mille järel kood vaadatakse üle ja kinnitatakse inseneride poolt. Rõhutatakse, et selline AI rakendamine on oluliselt kiirendanud tootearenduse protsessi.
Allikas: opennet.ru
