GoogleInteligencia artificial apoyó el vehículo de seguridad Mucho sueño Abre una nueva página en seguridad cibernética. Compañía Profundo Y Proyecto cero Este sistema basado en LLM desarrollado por equipos, 20 vulnerabilidades en software de código abierto en la primera etapa determinado. Sonido – biblioteca de videos en el objetivo Ffmpeg y herramienta de edición visual ImageMagick Hubo proyectos populares como.
La vicepresidenta de Google, Heather Adkins,Hallazgos en la cuenta X con el público compartido. Aunque los detalles y los efectos de los huecos A pesar de que aún no se ha anunciado al públicoMantener dicha información oculta hasta que se completen los parches de seguridad es una aplicación estándar en el sector.
Aunque las determinaciones de Big Sleep han sido confirmadas por expertos humanos, cada déficit fue encontrado y reproducido por todos ellos. Portavoz de la compañía Kimberly SamraUsó las siguientes afirmaciones:
Para garantizar que los informes sean de calidad y aplicables, se incluye un experto en la etapa final; Sin embargo, la fase de descubrimiento pertenece a un gran sueño.
Vicepresidente de Ingeniería de Google Royal HansenEste éxito es «un nuevo punto de inflexión en el descubrimiento de la vulnerabilidad automática». aspecto define. Porque el gran sueño comenzó a mostrar que la inteligencia artificial funciona no solo en teoría sino también en la práctica. Por supuesto, Big Sleep no es el único jugador en esta área. Runsybil y otros vehículos soportados por inteligencia artificial como Xbow En el mundo de la recompensa de errores se hace un nombre por sí mismo. Especialmente XbowLa tabla de liderazgo de los Estados Unidos en la plataforma Hackerone ha estado en la cima.
Sin embargo, estos desarrollos también traen algunas discusiones. Los desarrolladores de software advierten de vez en cuando que los sistemas de inteligencia artificial producen «alucinaciones, es decir, déficits informados que en realidad no existen. Tales informes falsos se denominan» AI Slop ve y se han convertido en un tema serio de discusión en el mundo de la recompensa de errores. Sin embargo, los expertos llaman la atención sobre la calidad de la ingeniería detrás de proyectos como Big Sleep. El socio fundador de Runsybil, Vlad Ionescu«Big Sleep es un proyecto real. El equipo del proyecto ha experimentado, y DeepMind tiene el poder de dar el derecho a este trabajo». Expresa su confianza en el proyecto.
En resumen, los cazadores de errores soportados por la inteligencia artificial ya no son no solo el concepto, sino que trabajan y producen resultados. Sin embargo, las preguntas como cómo usar estos vehículos en el sector y qué estándares se evaluarán aún no se han aclarado.