“CodeMender จาก DeepMind — AI ผู้พิทักษ์โค้ดที่ตรวจจับและซ่อมช่องโหว่ก่อนถูกโจมตี”
Google DeepMind เปิดตัว CodeMender เครื่องมือ AI ใหม่ที่ออกแบบมาเพื่อค้นหาและแก้ไขช่องโหว่ในซอฟต์แวร์แบบอัตโนมัติ โดยเฉพาะในโครงการโอเพ่นซอร์สที่มีขนาดใหญ่และซับซ้อน จุดเด่นของ CodeMender คือความสามารถในการทำงานเชิงรุกและเชิงรับ — ทั้งการแก้ไขช่องโหว่ที่พบ และการเขียนโค้ดใหม่เพื่อป้องกันช่องโหว่ในอนาคต
CodeMender ใช้โมเดล Gemini Deep Think ร่วมกับเครื่องมือวิเคราะห์โค้ดหลายประเภท เช่น static analysis, dynamic analysis, fuzzing, differential testing และ SMT solvers เพื่อระบุสาเหตุของช่องโหว่และสร้าง patch ที่ผ่านการตรวจสอบหลายขั้นตอน ก่อนจะส่งให้มนุษย์ตรวจสอบอีกครั้ง
ในช่วง 6 เดือนแรกของการใช้งาน CodeMender ได้ส่ง patch ความปลอดภัยจำนวน 72 รายการไปยังโครงการโอเพ่นซอร์ส รวมถึงโค้ดที่มีมากกว่า 4.5 ล้านบรรทัด หนึ่งในตัวอย่างคือการเพิ่ม annotation “-fbounds-safety” ให้กับไลบรารี libwebp ซึ่งเคยถูกใช้โจมตีแบบ zero-click บน iOS ในปี 2023
DeepMind ย้ำว่า CodeMender ไม่ได้มาแทนที่นักพัฒนา แต่เป็นผู้ช่วยที่สามารถลดภาระงานด้านความปลอดภัย โดยระบบจะตรวจสอบ patch ด้วยตัวเองก่อนส่งให้มนุษย์ และสามารถแก้ไขตัวเองได้หากพบข้อผิดพลาดระหว่างการตรวจสอบ
การเปิดตัว CodeMender ยังมาพร้อมกับการอัปเดต Secure AI Framework เป็นเวอร์ชัน 2.0 และการเปิดตัว AI Vulnerability Reward Program เพื่อส่งเสริมการรายงานช่องโหว่ในระบบ AI โดยมีการจ่ายเงินรางวัลรวมแล้วกว่า $430,000
ข้อมูลสำคัญจากข่าว
DeepMind เปิดตัว CodeMender เครื่องมือ AI สำหรับตรวจจับและแก้ไขช่องโหว่ในซอฟต์แวร์
ใช้ Gemini Deep Think ร่วมกับ static/dynamic analysis, fuzzing และ SMT solvers
ทำงานแบบ proactive และ reactive — ทั้งแก้ไขและป้องกันช่องโหว่
ส่ง patch แล้ว 72 รายการในช่วง 6 เดือนแรก รวมถึงโค้ดขนาด 4.5 ล้านบรรทัด
ตัวอย่างการใช้งานคือการเพิ่ม “-fbounds-safety” ใน libwebp เพื่อป้องกัน buffer overflow
ระบบตรวจสอบ patch ด้วยตัวเองก่อนส่งให้มนุษย์ตรวจสอบ
สามารถแก้ไขตัวเองได้หากพบข้อผิดพลาดระหว่างการตรวจสอบ
เปิดตัวควบคู่กับ Secure AI Framework 2.0 และ AI Vulnerability Reward Program
มีการจ่ายเงินรางวัลรวมกว่า $430,000 สำหรับการรายงานช่องโหว่ AI
DeepMind ย้ำว่า CodeMender เป็นผู้ช่วย ไม่ใช่ตัวแทนของนักพัฒนา
ข้อมูลเสริมจากภายนอก
Gemini Deep Think เป็นโมเดลที่เน้นการวางแผนและการให้เหตุผลเชิงลึก
SMT solvers ใช้ในการตรวจสอบความถูกต้องเชิงตรรกะของโค้ด
libwebp เคยถูกใช้โจมตีใน CVE-2023-4863 ซึ่งเป็นช่องโหว่ zero-click บน iOS
differential testing ช่วยเปรียบเทียบผลลัพธ์ก่อนและหลังการแก้ไขเพื่อหาข้อผิดพลาด
Secure AI Framework 2.0 เน้นการควบคุม agentic systems ให้ปลอดภัยและตรวจสอบได้
https://www.techradar.com/pro/security/deepminds-latest-ai-tool-wants-to-detect-and-repair-software-vulnerabilities-before-they-get-attacked
Google DeepMind เปิดตัว CodeMender เครื่องมือ AI ใหม่ที่ออกแบบมาเพื่อค้นหาและแก้ไขช่องโหว่ในซอฟต์แวร์แบบอัตโนมัติ โดยเฉพาะในโครงการโอเพ่นซอร์สที่มีขนาดใหญ่และซับซ้อน จุดเด่นของ CodeMender คือความสามารถในการทำงานเชิงรุกและเชิงรับ — ทั้งการแก้ไขช่องโหว่ที่พบ และการเขียนโค้ดใหม่เพื่อป้องกันช่องโหว่ในอนาคต
CodeMender ใช้โมเดล Gemini Deep Think ร่วมกับเครื่องมือวิเคราะห์โค้ดหลายประเภท เช่น static analysis, dynamic analysis, fuzzing, differential testing และ SMT solvers เพื่อระบุสาเหตุของช่องโหว่และสร้าง patch ที่ผ่านการตรวจสอบหลายขั้นตอน ก่อนจะส่งให้มนุษย์ตรวจสอบอีกครั้ง
ในช่วง 6 เดือนแรกของการใช้งาน CodeMender ได้ส่ง patch ความปลอดภัยจำนวน 72 รายการไปยังโครงการโอเพ่นซอร์ส รวมถึงโค้ดที่มีมากกว่า 4.5 ล้านบรรทัด หนึ่งในตัวอย่างคือการเพิ่ม annotation “-fbounds-safety” ให้กับไลบรารี libwebp ซึ่งเคยถูกใช้โจมตีแบบ zero-click บน iOS ในปี 2023
DeepMind ย้ำว่า CodeMender ไม่ได้มาแทนที่นักพัฒนา แต่เป็นผู้ช่วยที่สามารถลดภาระงานด้านความปลอดภัย โดยระบบจะตรวจสอบ patch ด้วยตัวเองก่อนส่งให้มนุษย์ และสามารถแก้ไขตัวเองได้หากพบข้อผิดพลาดระหว่างการตรวจสอบ
การเปิดตัว CodeMender ยังมาพร้อมกับการอัปเดต Secure AI Framework เป็นเวอร์ชัน 2.0 และการเปิดตัว AI Vulnerability Reward Program เพื่อส่งเสริมการรายงานช่องโหว่ในระบบ AI โดยมีการจ่ายเงินรางวัลรวมแล้วกว่า $430,000
ข้อมูลสำคัญจากข่าว
DeepMind เปิดตัว CodeMender เครื่องมือ AI สำหรับตรวจจับและแก้ไขช่องโหว่ในซอฟต์แวร์
ใช้ Gemini Deep Think ร่วมกับ static/dynamic analysis, fuzzing และ SMT solvers
ทำงานแบบ proactive และ reactive — ทั้งแก้ไขและป้องกันช่องโหว่
ส่ง patch แล้ว 72 รายการในช่วง 6 เดือนแรก รวมถึงโค้ดขนาด 4.5 ล้านบรรทัด
ตัวอย่างการใช้งานคือการเพิ่ม “-fbounds-safety” ใน libwebp เพื่อป้องกัน buffer overflow
ระบบตรวจสอบ patch ด้วยตัวเองก่อนส่งให้มนุษย์ตรวจสอบ
สามารถแก้ไขตัวเองได้หากพบข้อผิดพลาดระหว่างการตรวจสอบ
เปิดตัวควบคู่กับ Secure AI Framework 2.0 และ AI Vulnerability Reward Program
มีการจ่ายเงินรางวัลรวมกว่า $430,000 สำหรับการรายงานช่องโหว่ AI
DeepMind ย้ำว่า CodeMender เป็นผู้ช่วย ไม่ใช่ตัวแทนของนักพัฒนา
ข้อมูลเสริมจากภายนอก
Gemini Deep Think เป็นโมเดลที่เน้นการวางแผนและการให้เหตุผลเชิงลึก
SMT solvers ใช้ในการตรวจสอบความถูกต้องเชิงตรรกะของโค้ด
libwebp เคยถูกใช้โจมตีใน CVE-2023-4863 ซึ่งเป็นช่องโหว่ zero-click บน iOS
differential testing ช่วยเปรียบเทียบผลลัพธ์ก่อนและหลังการแก้ไขเพื่อหาข้อผิดพลาด
Secure AI Framework 2.0 เน้นการควบคุม agentic systems ให้ปลอดภัยและตรวจสอบได้
https://www.techradar.com/pro/security/deepminds-latest-ai-tool-wants-to-detect-and-repair-software-vulnerabilities-before-they-get-attacked
🛡️ “CodeMender จาก DeepMind — AI ผู้พิทักษ์โค้ดที่ตรวจจับและซ่อมช่องโหว่ก่อนถูกโจมตี”
Google DeepMind เปิดตัว CodeMender เครื่องมือ AI ใหม่ที่ออกแบบมาเพื่อค้นหาและแก้ไขช่องโหว่ในซอฟต์แวร์แบบอัตโนมัติ โดยเฉพาะในโครงการโอเพ่นซอร์สที่มีขนาดใหญ่และซับซ้อน จุดเด่นของ CodeMender คือความสามารถในการทำงานเชิงรุกและเชิงรับ — ทั้งการแก้ไขช่องโหว่ที่พบ และการเขียนโค้ดใหม่เพื่อป้องกันช่องโหว่ในอนาคต
CodeMender ใช้โมเดล Gemini Deep Think ร่วมกับเครื่องมือวิเคราะห์โค้ดหลายประเภท เช่น static analysis, dynamic analysis, fuzzing, differential testing และ SMT solvers เพื่อระบุสาเหตุของช่องโหว่และสร้าง patch ที่ผ่านการตรวจสอบหลายขั้นตอน ก่อนจะส่งให้มนุษย์ตรวจสอบอีกครั้ง
ในช่วง 6 เดือนแรกของการใช้งาน CodeMender ได้ส่ง patch ความปลอดภัยจำนวน 72 รายการไปยังโครงการโอเพ่นซอร์ส รวมถึงโค้ดที่มีมากกว่า 4.5 ล้านบรรทัด หนึ่งในตัวอย่างคือการเพิ่ม annotation “-fbounds-safety” ให้กับไลบรารี libwebp ซึ่งเคยถูกใช้โจมตีแบบ zero-click บน iOS ในปี 2023
DeepMind ย้ำว่า CodeMender ไม่ได้มาแทนที่นักพัฒนา แต่เป็นผู้ช่วยที่สามารถลดภาระงานด้านความปลอดภัย โดยระบบจะตรวจสอบ patch ด้วยตัวเองก่อนส่งให้มนุษย์ และสามารถแก้ไขตัวเองได้หากพบข้อผิดพลาดระหว่างการตรวจสอบ
การเปิดตัว CodeMender ยังมาพร้อมกับการอัปเดต Secure AI Framework เป็นเวอร์ชัน 2.0 และการเปิดตัว AI Vulnerability Reward Program เพื่อส่งเสริมการรายงานช่องโหว่ในระบบ AI โดยมีการจ่ายเงินรางวัลรวมแล้วกว่า $430,000
✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว
➡️ DeepMind เปิดตัว CodeMender เครื่องมือ AI สำหรับตรวจจับและแก้ไขช่องโหว่ในซอฟต์แวร์
➡️ ใช้ Gemini Deep Think ร่วมกับ static/dynamic analysis, fuzzing และ SMT solvers
➡️ ทำงานแบบ proactive และ reactive — ทั้งแก้ไขและป้องกันช่องโหว่
➡️ ส่ง patch แล้ว 72 รายการในช่วง 6 เดือนแรก รวมถึงโค้ดขนาด 4.5 ล้านบรรทัด
➡️ ตัวอย่างการใช้งานคือการเพิ่ม “-fbounds-safety” ใน libwebp เพื่อป้องกัน buffer overflow
➡️ ระบบตรวจสอบ patch ด้วยตัวเองก่อนส่งให้มนุษย์ตรวจสอบ
➡️ สามารถแก้ไขตัวเองได้หากพบข้อผิดพลาดระหว่างการตรวจสอบ
➡️ เปิดตัวควบคู่กับ Secure AI Framework 2.0 และ AI Vulnerability Reward Program
➡️ มีการจ่ายเงินรางวัลรวมกว่า $430,000 สำหรับการรายงานช่องโหว่ AI
➡️ DeepMind ย้ำว่า CodeMender เป็นผู้ช่วย ไม่ใช่ตัวแทนของนักพัฒนา
✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก
➡️ Gemini Deep Think เป็นโมเดลที่เน้นการวางแผนและการให้เหตุผลเชิงลึก
➡️ SMT solvers ใช้ในการตรวจสอบความถูกต้องเชิงตรรกะของโค้ด
➡️ libwebp เคยถูกใช้โจมตีใน CVE-2023-4863 ซึ่งเป็นช่องโหว่ zero-click บน iOS
➡️ differential testing ช่วยเปรียบเทียบผลลัพธ์ก่อนและหลังการแก้ไขเพื่อหาข้อผิดพลาด
➡️ Secure AI Framework 2.0 เน้นการควบคุม agentic systems ให้ปลอดภัยและตรวจสอบได้
https://www.techradar.com/pro/security/deepminds-latest-ai-tool-wants-to-detect-and-repair-software-vulnerabilities-before-they-get-attacked
0 ความคิดเห็น
0 การแบ่งปัน
41 มุมมอง
0 รีวิว