Искусственный интеллект вычислит хакеров по исходному коду программ

Искусственный интеллект (19)

  1. C++ мини обучающийся консольный чат бот.

    501Простая программа на С++, просит ввести строку если такая строка есть в свьязке массивов строка – строка ответ на на первую, то выводит ответ, если нету записывает эту строку в первый массив, а во второй запрашивает ввод от пользователя. Исходник можно скачать здесь: catcut.

    net/ecBw Так-же есть канал проекта, где иногда появляються видео, исходники новых программ: https://www.youtube.

    com/channel/UCTVn_Azy0WTDGAh7OYNReJg?view_as=subscriber И да у канала есть свой сервер с иходниками, где в основном исходники на ассемблере ( почти все мусор ), а так-же есть на С++, операционная система на Си, и программа на Паскале: http://catcut.net/7Nqw При желании добавить свой исходник на сервер, пишите мне на почту: vitaliynovak555@gmail.com

    ( Да да анонимность не мой конек… )

    Прислал: Типа Программист | Visual C++ | Windows NT/2000/XP/Vista/7

  2. Простой в коде консольный ИИ или же бот. 270Просто запоминает че ему говорили и отвечает итд долго обьяснять Ну а сам по себе ну очень хорошо сделан в смысле оптимизации ( кому она нужна?:) )

    Скачать можно только с сайта ( через скороченую ссылку ( реклама при переходе ) )

    Прислал: ASMcoders | C/C++ | Windows NT/2000/XP/Vista/7

  3. второй вариант говорилки 11.0 Kbвторой вариант “говорилки” где-то подсмотрел и “доработал” немногоПрислал: apanaev_dmitriy | Borland Delphi | Любая ОС
  4. interiorfor.

    com – Дизайн интерьера 416Дизайн интерьера фото кухни, ванной комнаты, спальни и много идей обустройства интерьера в домеПрислал: tarick28 | C/C++ | Любая ОС

  5. Говорилка 979.4 KbПопытка создать электронного Болтуна. с моделированием поведения.Прислал: apanaev_dmitriy | Borland Delphi | Windows NT/2000/XP/Vista/7
  6. Волновой поиск пути 2.

    6 KbИспользованы только функции WinApiПрислал: kerneldos | C/C++ | Windows NT/2000/XP/Vista/7

  7. NoNameGame.rar 23.9 KbНесложная игрушка с правилами чем-то напоминающими крестики нолики, только посложнее и поинтереснее!Прислал: Kreaton | Visial Basic | Windows NT/2000/XP/Vista/7
  8. UnlaterCheckers.exe 920.0 KbШашки с ограниченным интелектом.Прога уяснила правила но думать не умеет.

    Играют два компа.Можно и двоим людям.Опции,цвет имена,расставить шашки.Прислал: gongex | Visial Basic | Windows NT/2000/XP/Vista/7

  9. X0.RAR 755.1 KbКрестики нолики с исскуственным интелектом!!! работает просто класс,игра сама учится на собственных победах!!!Прислал: casiora | Borland C++ Builder | Windows NT/2000/XP/Vista/7
  10. ++200800.exe 88.

    0 KbТесты с использованием формПрислал: Полякова | Borland C++ Builder | Windows NT/2000/XP/Vista/7

  11. PatchExtract.rar 440.6 KbПримерчик программы машинного зрения. Находит контур разворачивает по наибольшей оси инерции контура и выводит найденный фрагмент на экран. Используется OpenCV и С++Builder вывод видеопотока с веб камеры на TPanel или любой оконный компонент.

    На сайте много похожих программ, но из этой можно взять основные вещи. Как прикрутить OpenCV к Builder + сконверченные lib-библиотеки. Для работы требуется установка OpenCV к тому же там много полезных примеров.

    Мой сайт: http://www.smorodov.narod.ru

    Прислал: smorodov | Borland C++ Builder | Windows NT/2000/XP/Vista/7

  12. ContourMathing.rar 440.9 KbПримерчик программы машинного зрения. Находит степень похожести контуров. Используется OpenCV и С++Builder вывод видеопотока с веб камеры на TPanel или любой оконный компонент.

    На сайте много похожих программ, но из этой можно взять основные вещи. Как прикрутить OpenCV к Builder + сконверченные lib-библиотеки. Для работы программы нужна библиотека OpenCV (очень интересная и мощная весчь, с множеством примеров и хорошим хелпом, к тому же freeware).

    Мой сайт: http://www.

    smorodov.narod.ru

    Прислал: smorodov | Borland C++ Builder | Windows NT/2000/XP/Vista/7

  13. SY.PAS 219Ето типа общения зкомпом ну там всиво один ответПрислал: ssstigersss | Pascal | DOS
  14. Оchko.rar 18.1 KbПрислал: apn728570 | C/C++ | Windows NT/2000/XP/Vista/7
  15. Ecology.rar 901.

    7 KbEcology (Экология) Программа-симулятор борьбы за жизнь трех видов – в данном случае, травы, зайцев и волков. Реализована множественная логика: размножение, коэффициент рождаемости, миграция и т.п. Когда-то требовалось сделать как курсовую работу.

    В программе можно настраивать различные параметры: минимум и максимум для размножения, процент миграции и т.п.Прислал: frid-karatel | Borland C++ Builder | Windows NT/2000/XP/Vista/7

  16. esco-src-0.11.tar.gz 10.

    8 KbОсновной задумкой программы является интерпритирование как можно большего количества эзотерических языков Данная версия поддерживает следующие языки: – BrainFuck – Ook

    Проверена работоспособность под *nix и windows системами

    Прислал: freecoder | C/C++ | Любая ОС

  17. GetImage.zip 8.9 KbИсходник программы, которая определяет текст, изображенный на картинке. Умеет очищать картинку от мусора для более точного распознавания символов.

    Прислал: Denniz | Borland Delphi | Любая ОС

  18. MonsL1.zip 346.3 KbЛабораторная работа по нейроным сетям.
    Распознование буквПрислал: DamFear | Другой | Windows NT/2000/XP/Vista/7
  19. LibGA.zip 15.

    1 KbC++ библиотека генетических алгоритмов с примером использования.Прислал: Yuri Burger | C/C++ | Любая ОС

Источник: http://sources.codenet.ru/?cid=4

Программы для взлома – правда или миф?

Опубликовано: 2018-06-14 / Автор: Виктор Трунов

Пожалуй, у каждого человека хоть раз в жизни возникало желание получить доступ к аккаунту своего близкого человека. Катализатором такого желания выступают простой интерес, ревность, конкуренция на работе и т.д., поэтому люди очень часто пытаются войти в чужой профиль с помощью разнообразных программ для взлома.

Однако, эффективны ли такие утилиты? Помогут ли они решить поставленную задачу? Попробуем разобраться в этом чуть ниже.

Бруты

Бруты – это одни из наиболее доступных программ для взлома, которые можно без каких-либо проблем разыскать и скачать в Интернете. Принцип их работы до невозможности прост – ПО после запуска начинает в автоматическом режиме подбирать все возможные комбинации цифр и букв в логине и пароле страницы и делает это до тех пор, пока не получит к ней доступ.

По этой причине бруты эффективны только при взломе аккаунтов, в которых используются крайне примитивные ключи, например, «12345». Во всех остальных случаях подобное программное обеспечение будет просто бессильно.

Кроме того, при установке на свой компьютер брутов есть серьезный риск «подцепить» опасный вирус, который полностью заблокирует работу операционной системы и перешлет Ваши конфиденциальные данные компьютерным злоумышленникам, разработавшим данное ПО. Так что, при выборе софта для взлома рекомендуем быть крайне внимательными и осторожными.

Искусственный интеллект

Сейчас во Всемирной Сети все чаще можно найти программы для взлома аккаунтов в соцсетях, которые в своей работе используют некоторые навыки искусственного интеллекта. С его помощью ПО проводит детальный анализ страницы объекта взлома, учитывает важные детали и в результате определяет перечень наиболее вероятных паролей для профиля.

Не удалось устранить проблему?Обратитесь за помощью к специалисту!

Решите мою проблему

Естественно, эффективность таких утилит вследствие использования самого примитивного ИИ, на данный момент является мизерной. По словам хакеров, которые серьезно занимаются вопросами получения доступа к чужим профилям, эти программы способны осуществить взлом лишь в 0,001%.

Миф, в который продолжают верить

Подводя итоги всему изложенному выше, можно со всей уверенностью утверждать – для получения доступа к чужой странице посредством специальных программ, требуется невероятное стечение обстоятельств – установка ее хозяином простого пароля, размещение им информации о данных, содержащихся в ключе, непосредственно в своем профиле и т.д.

Абсолютное большинство распространяемых во всемирной сети ПО для взлома профилей в соцсетях и любых других аккаунтов, несмотря на слепую веру многих пользователей, абсолютно неэффективно. Более того, вы повышаете риск заноса вирусов в систему, тем самым способствуя разработчикам вирусов получить конфиденциальную информацию (важные данные и пароли для доступа к различным сайтам и сервисам).

Не удалось устранить проблему?Обратитесь за помощью к специалисту!

Решите мою проблему

Надеюсь, что статья была достаточно информативной и полезной.

Источник: https://onoutbukax.ru/software-for-hacking/

Искусственный интеллект научился плагиату программного кода

octol / GitHub

Исследователи из Кембриджского университета и компании Microsoft, используя машинное обучение, разработали программу, которая способна создавать другие программы, заимствуя код. Ознакомиться с работой ученых можно здесь, а ее краткое изложение приводит New Scientist. Для работы новой программе, получившей название DeepCoder, нужны лишь входные и выходные данные.

В настоящее время существует множество языков программирования низкого и высокого уровней. При этом программистам для успешной работы нередко приходится изучать несколько языков программирования. При это программирование как правило недоступно людям, не изучавшим машинные языки.

Новая программа DeepCoder, по утверждению разработчиков, в будущем позволит программировать даже тем людям, которые не знают ни одного языка. Для этого им достаточно лишь будет словами описать, какой результат желательно получить; программу в соответствии с представленным описанием DeepCoder составит сам.

Обратите внимание

В настоящее время новой программе для работы необходимы лишь входные и выходные данные, то есть некий набор значений на входе программы и другой набор значений на выходе. Опираясь на эти данные программа может определить закономерности.

После того, как закономерности, связывающие входные и выходные данные будут найдены, DeepCoder самостоятельно будет искать в других программах подходящие куски кода и из них составлять готовую собственную программу. В случае, если дать DeepCoder описание промежуточных шагов, программа составит готовый код в несколько раз быстрее.

В конце января прошлого года исследователи из Массачусетского технологического университета представили программу Prophet, способную самостоятельно искать ошибки в исходном коде других программ и исправлять их. Для анализа и исправления программа использует стохастическую модель и способна к платформонезависимому применению исправлений кода.

Для работы с исходным кодом другого программного обеспечения Prophet использует данные об эффективных патчах, исходный код которых и описание опубликованы в открытых источниках в интернете. Для исправления ошибок алгоритм использует полученные из интернета и автоматически измененные патчи.

Во время автоматического исправления ошибок программа способна анализировать взаимодействие дописанного ей исправленного кода с остальным кодом исправляемой программы. Prophet способна работать с исходным кодом программного обеспечения, состоящим не из нескольких сотен, а тысяч и десятков тысяч строк. При этом новый алгоритм способен к самообучению.

Василий Сычёв

Источник: https://nplus1.ru/news/2017/02/25/take

Запутать робота: как и зачем люди обманывают искусственный интеллект

Первый способ обмануть алгоритм заключается как раз в подмене данных в такой таблице решений. Так называемая poison attack («отравление») заключается в том, что злоумышленник намеренно «подсовывает» искусственному интеллекту неверные исходные данные, и на этапе обучения программа усваивает, например, что круг — это квадрат, и работает потом неверно.

Можно тщательно спрятать «яд», заложенный в таблицу, и отравить только какую-то часть «разума» ИИ. Например, если предположить, что вход в режимное помещение будет охранять роботизированная система, вполне можно заложить в алгоритм какой-то символ, при получении которого система будет разрешать доступ любому человеку.

В остальном ИИ будет работать нормально и не вызовет подозрений.

Второй пример касается атаки на алгоритм уже на этапе его применения. Зная тонкости работы ИИ, можно вынудить систему принимать неправильное решение с помощью различных приемов.

В сети много говорили про эксперименты с изображениями, когда программа принимает ошибочное решение о том, что изображено, если на фото добавляют цветной шум. В примере, изображенном ниже, после незаметного человеку изменения картинки искусственный интеллект начинает считать, что панда — это гиббон, с вероятностью 99,3%.

Другой успешный эксперимент провели ученые из Университета Карнеги. Они успешно выдавали себя за известных людей, используя оправы очков, оклеенные цветной бумагой.

Вредоносному воздействию поддаются не только технологии распознавания изображений. Семантический анализ и поведение чат-ботов также оказываются уязвимы.

Известны случаи, когда компьютерные программы специально учат давать неверные ответы на вопросы пользователей. Например, в 2016 году чат-бот Тай, созданный компанией Microsoft, начал грубо общаться с пользователями.

Важно

Как оказалось, его алгоритмы атаковала группа злоумышленников, которые, не имея никакого доступа к исходному коду, просто научили Тая неприличным фразам.

Однако все это становится совсем несмешно, когда мы говорим о реальной безопасности.

Ученые из четырех разных университетов США (а именно в Америке автомобили с автопилотом на данный момент сравнительно часто используются) замаскировали дорожные знаки таким образом, что искусственный интеллект автомобиля распознавал их неправильно.

Например, облепленный наклейками знак STOP автомобиль в 100% случаев распознавал как знак ограничения скорости. Знак поворота направо, напротив, был расценен как знак STOP.

Защитники концепции виртуального водителя сочли эксперимент провокацией.

По их версии беспилотный автомобиль не просто анализирует изображения, но воспринимает их в контексте и не может быть обманут простыми стикерами.

Однако группе исследователей из OpenAI удалось создать изображение, которое похоже на котенка с любой стороны и при любой точке обзора, но искусственным интеллектом оно распознается как настольный компьютер.

Почему ошибается ИИ?

Проблема заключается в том, что нейронная сеть анализирует изображения по блокам, в то время как человеческий глаз видит картинку целиком. В примерах, которые мы рассмотрели, количество наложенных пикселей было небольшим и не превышало 4%. Однако даже это приводит к сбою в 97% случаев.

На практике происходит следующее: искусственный интеллект разбивает обнаруженный знак на несколько областей и анализирует их на предмет принадлежности к определенной группе.

Производители автомобилей используют разные алгоритмы, но все они работают схожим образом: разбивают изображение на сегменты и классифицируют их.

Совет

Чтобы автомобиль понял, что перед ним знак «стоп», на этом объекте (допустим, что автопилот делит изображение на девять квадратов) должно быть три квадрата верхней границы, два квадрата с красными полосками, три квадрата нижней границы и так далее.

Таким образом, если шесть из девяти анализируемых зон знака по всем признакам относятся к знаку ограничения скорости, а остальные зоны не распознаются (например, если на них что-то наклеили), компьютер будет уверен, что перед ним знак ограничения скорости. Как вы думаете, остановился бы такой автомобиль на перекрестке?

Но это только один пример возможной опасности. По мере того как роботы будут принимать все более ответственные решения, атаки на искусственный интеллект станут не предметом исследований, а повседневной реальностью.

И хотя понимание уязвимостей ИИ на ранней стадии его развития дает ученым возможность устранить эти пробелы и сделать алгоритмы более эффективными, но эти же знания дают киберпреступникам возможность совершенствовать способы атак.

Будут ли атакованы программные продукты? На самом деле это уже происходит, причем под угрозой оказываются как традиционные компьютерные системы, так и средства защиты данных с внедрением ИИ.

Например, зная, как работает классический антивирус, злоумышленники регулярно перешифровывают тело вредоносной программы, чтобы она не распознавалась антивирусами, работающими по сигнатурам.

Но если использовать этот факт как дополнительную информацию для алгоритмов ИИ, идентифицировать вредоносную программу удается намного раньше.

Советы по защите ИИ

Существует несколько принципов, которые позволяют защитить инновационные алгоритмы, основанные на машинном обучении. И на мой взгляд, их необходимо использовать, чтобы обезопасить себя от возможных атак и сохранить репутацию компании.

Использовать только достоверные источники. Если вы не уверены в том, откуда были получены данные, или не можете гарантировать 100-процентную достоверность информации, лучше выбрать другие источники для обучения искусственного интеллекта.

Например, хорошим вариантом является получение информации с компьютеров пользователей систем, статистика, собранная вашими же приложениями, или другие данные, которые можно проверить.

Любая сторонняя информация может не только содержать шум и ошибки, но также оказаться специально «отравленной» злоумышленниками.

Проводить качественный анализ. Предварительная обработка данных необходима на всех этапах тренировки и применения алгоритмов.

Обратите внимание

Внимание к набору данных для тренировки нейронной сети позволяет исключить аномалии в нем, снижая риски обучения на некорректных примерах и возможность проведения подобных атак.

Например, использование картинок в оригинальном виде делает их уязвимыми к poison attack: мы не знаем, не наложил ли кто-нибудь пиксельные помехи на фотографии и иллюстрации. Однако небольшое предварительное размытие изображения сведет вероятность таких атак к нулю.

Отрабатывать максимальное количество ситуаций на этапе тренировки алгоритма. В компании мы постоянно получаем данные от системы Active Protection и каждый день обучаем свою систему защиты, основываясь на реальных ситуациях, происходящих на компьютерах пользователей.

Учитывая, что было вчера или неделю назад, мы повышаем точность работы алгоритма. Синхронизация алгоритма с реальностью и отслеживание изменений очень важны.

И если даже они не предотвратят саму атаку, то помогут уменьшить ее последствия, так как алгоритм быстрее научится отрабатывать новые ситуации.

Не пренебрегать техническими приемами. Кроме правильной организации процесса работы с данными не стоит забывать и про технические приемы.

Например, использование методологии drop out позволяет обеспечить правильное функционирование нейронной сети даже при выходе из строя определенного количества «нейронов».

В конечном счете устойчивость работы алгоритма зависит от того, насколько надежную основу вы обеспечили для него.

Заключение

Использование ИИ с сфере кибербезопасности может обеспечить высокую точность распознавания вредоносного ПО. Однако все алгоритмы ИИ имеют уязвимости, которые можно использовать при наличии определенных знаний. Поэтому необходимо уделять достаточно внимания защите алгоритмов от возможных атак.

Простые примеры обмана нейронных сетей говорят о том, что злоумышленники имеют возможность атаковать любой искусственный интеллект. Более того, не исключено, что в ближайшем будущем сами вредоносные программы будут использовать алгоритмы искусственного интеллекта для проведения атак. Но бороться с этим можно, в этом материале рассказано как.

Источник: http://www.forbes.ru/tehnologii/359591-zaputat-robota-kak-i-zachem-lyudi-obmanyvayut-iskusstvennyy-intellekt

Как создать искусственный интеллект?

Что надо знать и с чего начать.

21 октября 20163 минуты124754

На этой неделе вы могли прочитать крайне мотивирующей кейс от Валерия Турова, где он рассказал об одной из своих целей, которая привела в профессию – желанию познать принцип работы и научиться создавать самому игровых ботов.

А ведь действительно, именно желание создать совершенный искусственный интеллект, будь то игровая модель или мобильная программа, сподвигла на путь программиста многих из нас.

Важно

Проблема в том, что за тоннами учебного материала и суровой действительностью заказчиков, это самое желание было заменено простым стремлением к саморазвитию.

Для тех, кто так и не приступил к исполнению детской мечты, далее краткий путеводитель по созданию настоящего искусственного разума.

Стадия 1. Разочарование

Когда мы говорим о создании хотя бы простых ботов, глаза наполняются блеском, а в голове мелькают сотни идей, что он должен уметь делать.

Однако, когда дело доходит до реализации, оказывается, что ключом к разгадке реальной модели поведения является…математика.

Если быть немного конкретнее, то вот список её разделов, которые необходимо проштудировать хотя бы в формате университетского образования:

  • Линейная алгебра;
  • Логика;
  • Теория графов;
  • Теория вероятностей и математическая статистика.

Это тот научный плацдарм, на котором будут строится ваше дальнейшее программирование. Без знания и понимания этой теории все задумки быстро разобьются о взаимодействие с человеком, ведь искусственный разум на самом деле не больше, чем набор формул.

Стадия 2. Принятие

Когда спесь немного сбита студенческой литературой, можно приступать к изучению языков.

Бросаться на LISP или другие функциональные языки пока не стоит, для начала надо научиться работать с переменными и однозначными состояниями.

Как для быстрого изучения, так и дальнейшего развития прекрасно подойдёт Python, но в целом можно взять за основу любой язык, имеющий соответствующие библиотеки.

Стадия 3. Развитие

Теперь переходим непосредственно к теории ИИ. Их условно можно разделить на 3 категории:

  1. Слабый ИИ – боты, которых мы видим в компьютерных играх, или простые подручные помощники, вроде Siri. Они или выполняют узкоспециализированные задачи или являются незначительным комплексом таковых, а любая непредсказуемость взаимодействия ставит их в тупик.

  2. Сильный ИИ – это машины, интеллект которых сопоставим с человеческим мозгом. На сегодняшний день нет реальных представителей этого класса, но компьютеры, вроде Watson очень близки к достижению этой цели.

  3. Совершенные ИИ – будущее, машинный мозг, который превзойдёт наши возможности. Именно об опасности таких разработок предупреждают Стивен Хоккинг, Элон Маск и кинофраншиза «Терминатор».

Естественно, начинать следует с самых простых ботов. Для этого вспомните старую-добрую игру «Крестики-нолики» при использовании поля 3х3 и постарайтесь выяснить для себя основные алгоритмы действий: вероятность победы при безошибочных действиях, наиболее удачные места на поле для расположения фигуры, необходимость сводить игру к ничьей и так далее.

Сыграв несколько десятков партий и анализируя собственные действия, вы наверняка сможете выделить все важные аспекты и переписать их в машинный код. Если нет, то продолжайте думать, а эта ссылка здесь полежит на всякий случай.

К слову, если вы всё-таки взялись за язык Python, то создать довольно простого бота можно обратившись к этому подробному мануалу. Для других языков, таких как C++ или Java, вам также не составит труда найти пошаговые материалы. Почувствовав, что за созданием ИИ нет ничего сверхъестественного, вы сможете смело закрыть браузер и приступить к личным экспериментам.

Стадия 4. Азарт

Теперь, когда дело сдвинулось с мёртвой точки, вам наверняка хочется создать что-то более серьёзное. В этом вам поможет ряд следующих ресурсов:

  • Diffbot;

Источник: https://geekbrains.ru/posts/how_to_create_ai

Трамп, ФБР, искусственный интеллект

Как герой Марк Твена, сильно обмазанный смолой в перьях от лавины слухов о киберскандалах во время выборной компании, Трамп пытается ото всего этого очистится. Поэтому в последнее время без устали заявляет о том, что защитит Америку от киберугроз, нанесет удар по киберпреступности, кибертерроризму и кибершпионажу.

Многие представляют команду Трампа архаичными палеоконсерваторами, не понимающими и не использующими достижения информационно-коммуникационных технологий. Это абсолютно не так.

В ходе избирательной кампании на него работали наиболее эффективные программы обработки Больших Данных и осуществление на этой основе целенаправленного воздействия на избирателей.

Совет

В число узкого круга Трампа входит Питер Тиль – один из тех, кто олицетворяет новый технологический прорыв.

Уже после инаугурации Трампа американские правоохранительные структуры, нацеленные на борьбу с нелегальной миграцией, наркотрафиком, преступностью всех видов провели целый ряд совещаний. На них шла речь о наиболее эффективном использовании информационно-коммуникационных технологий и прежде всего искусственного интеллекта для укрепления правопорядка в стране.

Фрагменты этих заседаний транслировались по кабельным каналам. Ниже представлена короткая выжимка из выступлений, которые дают представления о возможных направлениях использования правоохранительными органами последних достижений искусственного интеллекта, глубокого обучения и нейронных сетей.

Искусственный интеллект – это программно-аппаратный комплекс, обеспечивающий поддержку и/или принятие результативных решений в динамичной, неустойчивой среде в установленное время, на основе заведомо неполной, нечеткой и не имеющей полной доказательной базы информации.Применительно к одним задачам искусственный интеллект самостоятельно принимает решения, но в большинстве случаев является элементом гибридного интеллекта, взаимодействуя с человеком.

Данное определение является инженерным по трем обстоятельствам. Прежде всего, оно задает критерий.

Во-первых, результативность решений не носит абстрактного характера, а определяется в каждом конкретном случае постановщиком задачи.

В одних случаях у вычислительного интеллекта может отсутствовать право на единственную ошибку, а в других – результативным решением может оказаться показатель, выше уже сложившегося уровня успешности решения проблемы.

Во-вторых, данное определение не привязывается к конкретным видам харда или софта. Возможно, завтра у нас появятся полноценные квантовые компьютеры. В университете Нотр-Дам уже сегодня идут эксперименты по использовании в качестве элементной базы компьютера живых бактерий.

То же самое с софтом. Было бы самонадеянным утверждать, что и завтра вычислительные комплексы будут использовать машинное обучение и нейронные сети.

Обратите внимание

Наконец, третий, принципиальный момент в определении – это то, что вычислительный интеллект обязан научиться работать с неполной и частично лживой информацией.

Особое внимание ФБР уделяет скачкообразному увеличению быстродействия компьютеров.

Источник: https://fastsalttimes.com/sections/technology/1039.html

Поиск уязвимостей в программах с помощью анализаторов кода

В настоящее время разработано большое количество инструментальных средств, предназначенных для автоматизации поиска уязвимостей программ. В данной статье будут рассмотрены некоторые из них.

Введение

Статический анализ кода – это анализ программного обеспечения, который производится над исходным кодом программ и реализуется без реального исполнения исследуемой программы.

Программное обеспечение часто содержит разнообразные уязвимости из-за ошибок в коде программ.

Ошибки, допущенные при разработке программ, в некоторых ситуациях приводят к сбою программы, а следовательно, нарушается нормальная работа программы: при этом часто возникает изменение и порча данных, останов программы или даже системы. Большинство уязвимостей связано с неправильной обработкой данных, получаемых извне, или недостаточно строгой их проверкой.

Для выявления уязвимостей используют различные инструментальные средства, например, статические анализаторы исходного кода программы, обзор которых приведён в данной статье.

Классификация уязвимостей защиты

Когда требование корректной работы программы на всех возможных входных данных нарушается, становится возможным появление так называемых уязвимостей защиты (security vulnerability). Уязвимости защиты могут приводить к тому, что одна программа может использоваться для преодоления ограничений защиты всей системы в целом.

Классификация уязвимостей защиты в зависимости от программных ошибок:

  • Переполнение буфера (buffer overflow). Эта уязвимость возникает из-за отсутствия контроля за выходом за пределы массива в памяти во время выполнения программы. Когда слишком большой пакет данных переполняет буфер ограниченного размера, содержимое посторонних ячеек памяти перезаписывается, и происходит сбой и аварийный выход из программы. По месту расположения буфера в памяти процесса различают переполнения буфера в стеке (stack buffer overflow), куче (heap buffer overflow) и области статических данных (bss buffer overflow).
  • Уязвимости “испорченного ввода” (tainted input vulnerability). Уязвимости “испорченного ввода” могут возникать в случаях, когда вводимые пользователем данные без достаточного контроля передаются интерпретатору некоторого внешнего языка (обычно это язык Unix shell или SQL). В этом случае пользователь может таким образом задать входные данные, что запущенный интерпретатор выполнит совсем не ту команду, которая предполагалась авторами уязвимой программы.
  • Ошибки форматных строк (format string vulnerability). Данный тип уязвимостей защиты является подклассом уязвимости “испорченного ввода”. Он возникает из-за недостаточного контроля параметров при использовании функций форматного ввода-вывода printf, fprintf, scanf, и т. д. стандартной библиотеки языка Си. Эти функции принимают в качестве одного из параметров символьную строку, задающую формат ввода или вывода последующих аргументов функции. Если пользователь сам может задать вид форматирования, то эта уязвимость может возникнуть в результате неудачного применения функций форматирования строк.
  • Уязвимости как следствие ошибок синхронизации (race conditions). Проблемы, связанные с многозадачностью, приводят к ситуациям, называемым “состояние гонки”: программа, не рассчитанная на выполнение в многозадачной среде, может считать, что, например, используемые ею при работе файлы не может изменить другая программа. Как следствие, злоумышленник, вовремя подменяющий содержимое этих рабочих файлов, может навязать программе выполнение определенных действий.

Конечно, кроме перечисленных существуют и другие классы уязвимостей защиты.

Обзор существующих анализаторов

Для обнаружения уязвимостей защиты в программах применяют следующие инструментальные средства:

  • Динамические отладчики. Инструменты, которые позволяют производить отладку программы в процессе её исполнения.
  • Статические анализаторы (статические отладчики). Инструменты, которые используют информацию, накопленную в ходе статического анализа программы.

Статические анализаторы указывают на те места в программе, в которых возможно находится ошибка. Эти подозрительные фрагменты кода могут, как содержать ошибку, так и оказаться совершенно безопасными.

В данной статье предложен обзор нескольких существующих статических анализаторов. Рассмотрим подробнее каждый из них.

1. BOON

Инструмент BOON, который на основе глубокого семантического анализа автоматизирует процесс сканирования исходных текстов на Си в поисках уязвимых мест, способных приводить к переполнению буфера. Он выявляет возможные дефекты, предполагая, что некоторые значения являются частью неявного типа с конкретным размером буфера.

2. CQual

CQual – Инструмент анализа для обнаружения ошибок в Си-программах. Программа расширяет язык Си дополнительными определяемыми пользователем спецификаторами типа.

Программист комментирует свою программу с соответствующими спецификаторами, и cqual проверяет ошибки. Неправильные аннотации указывают на потенциальные ошибки.

Сqual может использоваться, чтобы обнаружить потенциальную уязвимость форматной строки.

3. MOPS

MOPS (MOdel checking Programs for Security) – инструмент для поиска уязвимостей в защите в программах на Си.

Его назначение: динамическая корректировка, обеспечивающая соответствие программы на Си статической модели.

MOPS использует модель аудита программного обеспечения, которая призвана помочь выяснить, соответствует ли программа набору правил, определенному для создания безопасных программ.

4. ITS4, RATS, PScan, Flawfinder

Для поиска ошибок переполнения буфера и ошибок форматных строк используют следующие статические анализаторы:

  • ITS4. Простой инструмент, который статически просматривает исходный Си/Си++-код для обнаружения потенциальных уязвимостей защиты. Он отмечает вызовы потенциально опасных функций, таких, например, как strcpy/memcpy, и выполняет поверхностный семантический анализ, пытаясь оценить, насколько опасен такой код, а так же дает советы по его улучшению.
  • RATS. Утилита RATS (Rough Auditing Tool for Security) обрабатывает код, написанный на Си/Си++, а также может обработать еще и скрипты на Perl, PHP и Python. RATS просматривает исходный текст, находя потенциально опасные обращения к функциям. Цель этого инструмента – не окончательно найти ошибки, а обеспечить обоснованные выводы, опираясь на которые специалист сможет вручную выполнять проверку кода. RATS использует сочетание проверок надежности защиты от семантических проверок в ITS4 до глубокого семантического анализа в поисках дефектов, способных привести к переполнению буфера, полученных из MOPS.
  • PScan. Сканирует исходные тексты на Си в поисках потенциально некорректного использования функций, аналогичных printf, и выявляет уязвимые места в строках формата.
  • Flawfinder. Как и RATS, это статический сканер исходных текстов программ, написанных на Си/Си++. Выполняет поиск функций, которые чаще всего используются некорректно, присваивает им коэффициенты риска (опираясь на такую информацию, как передаваемые параметры) и составляет список потенциально уязвимых мест, упорядочивая их по степени риска.

Все эти инструменты схожи и используют только лексический и простейший синтаксический анализ. Поэтому результаты, выданные этими программами, могут содержать до 100% ложных сообщений.

5. Bunch

Bunch – средство анализа и визуализации программ на Си, которое строит граф зависимостей, помогающий аудитору разобраться в модульной структуре программы.

6. UNO

UNO – простой анализатор исходного кода. Он был разработан для нахождения таких ошибок, как неинициализированные переменные, нулевые указатели и выход за пределы массива.

UNO позволяет выполнять несложный анализ потока управления и потоков данных, осуществлять как внутри- так и межпроцедурный анализ, специфицировать свойства пользователя.

Но данный инструмент не доработан для анализа реальных приложений, не поддерживает многие стандартные библиотеки и на данном этапе разработки не позволяет анализировать сколь-нибудь серьёзные программы.

7. FlexeLint (PC-Lint)

FlexeLint (PC-Lint) – этот анализатор предназначен для анализа исходного кода с целью выявления ошибок различного типа. Программа производит семантический анализ исходного кода, анализ потоков данных и управления.

В конце работы выдаются сообщения нескольких основных типов:

  • Возможен нулевой указатель;
  • Проблемы с выделением памяти (например, нет free() после malloc());
  • Проблемный поток управления (например, недостижимый код);
  • Возможно переполнение буфера, арифметическое переполнение;
  • Предупреждения о плохом и потенциально опасном стиле кода.

8. Viva64

Инструмент Viva64, который помогает специалисту отслеживать в исходном коде Си/Си++-программ потенциально опасные фрагменты, связанные с переходом от 32-битных систем к 64-битным. Viva64 встраивается в среду Microsoft Visual Studio 2005/2008, что способствует удобной работе с этим инструментом. Анализатор помогает писать корректный и оптимизированный код для 64-битных систем.

9. Parasoft C++test

Parasoft C++test – специализированный инструмент для Windows, позволяющий автоматизировать анализ качества кода Си++. Пакет C++test анализирует проект и генерирует код, предназначенный для проверки содержащихся в проекте компонентов. Пакет C++test делает очень важную работу по анализу классов C++.

После того как проект загружен, необходимо настроить методы тестирования. Программное обеспечение изучает каждый аргумент метода и возвращает типы соответствующих значений. Для данных простых типов подставляются значения аргументов по умолчанию; можно определить тестовые данные для определенных пользователем типов и классов.

Можно переопределить аргументы C++test, используемые по умолчанию, и выдать значения, полученные в результате тестирования. Особого внимания заслуживает способность C++test тестировать незавершенный код. Программное обеспечение генерирует код-заглушку для любого метода и функции, которые еще не существуют.

Важно

Поддерживается имитация внешних устройств и входных данных, задаваемых пользователем. И та и другая функции допускают возможность повторного тестирования. После определения тестовых параметров для всех методов пакет C++test готов к запуску исполняемого кода. Пакет генерирует тестовый код, вызывая для его подготовки компилятор Visual C++.

Возможно формирование тестов на уровне метода, класса, файла и проекта.

10. Coverity

Инструменты Coverity используются для выявления и исправления дефектов безопасности и качества в приложениях критического назначения.

Технология компании Coverity устраняет барьеры в написании и внедрении сложного ПО посредством автоматизации поиска и устранения критических программных ошибок и недостатков безопасности во время процесса разработки.

Инструмент компании Coverity способен с минимальной положительной погрешностью обрабатывать десятки миллионов строк кода, обеспечивая 100-процентное покрытие трассы.

11. Klocwork K7

Продукты компании Klocwork предназначены для автоматизированного статического анализа кода, выявления и предотвращения дефектов программного обеспечения и проблем безопасности.

Инструменты этой компании служат для выявления коренных причин недостатков качества и безопасности программного обеспечения, для отслеживания и предотвращения этих недостатков на протяжении всего процесса разработки.

12. Frama-C

Frama-C – открытый, интегрированный набор инструментов для анализа исходного кода на языке Си. Набор включает ACSL (ANSI/ISO C Specification Language) – специальный язык, позволяющий подробно описывать спецификации функций Си, например, указать диапазон допустимых входных значений функции и диапазон нормальных выходных значений.

Этот инструментарий помогает производить такие действия:

  • Осуществлять формальную проверку кода;
  • Искать потенциальные ошибки исполнения;
  • Произвести аудит или рецензирование кода;
  • Проводить реверс-инжиниринг кода для улучшения понимания структуры;
  • Генерировать формальную документацию.

13. CodeSurfer

CodeSurfer – инструмент анализа программ, который не предназначается непосредственно для поиска ошибок уязвимости защиты. Его основными достоинствами являются:

  • Анализ указателей;
  • Различные анализы потока данных (использование и определение переменных, зависимость данных, построение графа вызовов);
  • Скриптовый язык.

CodeSurfer может быть использован для поиска ошибок в исходном коде, для улучшения понимания исходного кода, и для реинженерии программ. В рамках среды CodeSurfer велась разработка прототипа инструментального средства для обнаружения уязвимостей защиты, однако разработанное инструментальное средство используется только внутри организации разработчиков.

14. FxCop

FXCop предоставляет средства автоматической проверки .NET-сборок на предмет соответствия правилам Microsoft .NET Framework Design Guidelines. Откомпилированный код проверяется с помощью механизмов рефлексии, парсинга MSIL и анализа графа вызовов. В результате FxCop способен обнаружить более 200 недочетов (или ошибок) в следующих областях:

  • Архитектура библиотеки;
  • Локализация;
  • Правила именования;
  • Производительность;
  • Безопасность.

FxCop предусматривает возможность создания собственных правил с помощью специального SDK. FxCop может работать как в графическом интерфейсе, так и в командной строке.

15. JavaChecker

JavaChecker – это статический анализатор Java програм, основанный на технологии TermWare.

Это средство позволяет выявлять дефекты кода, такие как:

  • небрежная обработка исключений (пустые catch-блоки, генерирование исключений общего вида и.т.п.);
  • сокрытие имен (например, когда имя члена класса совпадает с именем формального параметра метода);
  • нарушения стиля (вы можете задавать стиль программирования с помощью набора регулярных выражений);
  • нарушения стандартных контрактов использования (например, когда переопределен метод equals, но не hashCode);
  • нарушения синхронизации (например, когда доступ к синхронизированной переменной находится вне synchronized блока).

Набором проверок можно управлять, используя управляющие комментарии.

Вызов JavaChecker можно осуществлять из ANT скрипта.

16. Simian

Simian – анализатор подобия, который ищет повторяющийся синтаксис в нескольких файлах одновременно.

Программа понимает синтаксис различных языков программирования, включая C#, T-SQL, JavaScript и Visual Basic®, а также может искать повторяющиеся фрагменты в текстовых файлах.

Множество возможностей настройки позволяет точно настраивать правила поиска дублирующегося кода. Например, параметр порога (threshold) определяет, какое количество повторяющихся строк кода считать дубликатом.

Simian – это небольшой инструмент, разработанный для эффективного поиска повторений кода. У него отсутствует графический интерфейс, но его можно запустить из командной строки или обратиться к нему программно.

Результаты выводятся в текстовом виде и могут быть представлены в одном из встроенных форматов (например, XML). Хотя скудный интерфейс и ограниченные возможности вывода результатов Simian требуют некоторого обучения, он помогает сохранить целостность и эффективность продукта.

Simian подходит для поиска повторяющегося кода как в больших, так и в маленьких проектах.

Повторяющийся код снижает поддерживаемость и обновляемость проекта. Можно использовать Simian для быстрого поиска дублирующихся фрагментов кода во многих файлах одновременно. Поскольку Simian может быть запущен из командной строки, его можно включить в процесс сборки, чтобы получить предупреждения или остановить процесс в случае повторений кода.

Вывод

Итак, в данной статье были рассмотрены статические анализаторы исходного кода, которые являются вспомогательными инструментами программиста.

Все инструментальные средства разные и помогают отслеживать самые различные классы уязвимостей защиты в программах. Можно сделать вывод, что статические анализаторы должны быть точными, восприимчивыми.

Но, к сожалению, статические средства отладки не могут дать абсолютно надёжный результат.

Библиографический список

Источник: https://www.viva64.com/ru/a/0028/

Как стать Хакером? Базовые навыки хакерства. » Академия Хакеров – Как стать Хакером? Статьи для Хакера. Программы для взлома

Как стать Хакером? Предисловие.

Этот вопрос возникает у многих ребят во время первых исследований сети, программ и алгортимов. Если ты задумался о том, как стать Хакером, и это серьезно, разреши пожать тебе руку – твой исследовательский подход вызывает уважение!

Впервые, я задумался о том, как стать хакером, лет в 17. Уже не помню, что мне сподвигнуло вбить этот запрос в поисовую систему, но догадываюсь, что мои помыслы были не самыми чистыми… С тех пор прошло много лет, я изменился, изменились и мои стремления.

Сейчас я увлекаюсь программированием, и создаю серьезные веб-проекты. Команда, благодаря которой был создан этот сайт, развалилась… Да и сама концепция сайта претерпела изменения. Подробней об этом можешь почитать на странице “О проекте”. Но мы отвлеклись от вопроса “Как стать хакером?”.

На тему хакерства уже создано не мало различных руководств, и я не вижу особого смысла все их переделывать. В задачу этой статьи входит систематизировать данные из многих источников, и составить на их основе одно большое руководство.

Совет

В итоге, читая его, ты сможешь лучше понять – в какую сторону двигаться, чтобы достичь своей цели – стать Хакером.

Мне лишь остается пожелать тебе крепкого коннекта на твоем большом и интересном пути.

Основные навыки хакера

1. Изучай программирование.

Без этого навыка очень трудно стать хакером. И если тебе кажется, что программирование это очень сложно – не правда. Базовые нвыки программирования можно получить самостоятельно за несколько упорных дней, проведенных перед монитором, в изучении соответствующих статей.

Лично меня никто никогда не учил программированию, просто в 17 лет я почувствовал стремление к написанию собственных программ. И учился самостоятельно, проводя ночи в изучении книг и чтении статей. С тех пор я перестал тратить время на компьютерные игры, и компьютер стал моим рабочим местом.Именно рабочим. Весь мой заработок идет из Интернета.

Вспоминая, сколько дней я убил на игры, мне становится жалко потерянного времени.

2. Приручи Интернет

Может быть, ты виртуозно владеешь Сетью, общаешься в социалках, и имеешь свой сервер CS с друзьями. Но это все фигня… Ты должен понимать, как устроен Интернет, разбираться во взаимодействии сервера и браузера, знать значение заголовков (HTTP) передаваемых серверу клиентом. Без этих знаний ответ на вопрос как стать хакером не найти.

Изучи историю Интернет, освой базовые понятия, научись понимать, что такое IP, Proxy. Это важно, правда.

3. Освой язык Гипертекстовой разметки.

Это самое первое, что ты должен сделать. Я говорю про HTML в связке с CSS. Может быть ты и делал сайты на ucoz либо на narod.ru используя стандартные шаблоны, но назвать это сайто строением нельзя ни в коем случае.

Сам HTML тебе понадобится не только для того, чтобы создавать собственные сайты, но и для того, чтобы взаимодействовать с сервером, и обращаться к php скриптам, не смущаясь от строк вида:input autocomplete=”off” class=lst type=text name=q maxlength=2048 value=”как стать хакером”

4. Не задавай глупых вопросов

Обратите внимание

Я про хакерские форумы и сайты, а также про сервисы типа “Вопрос-Ответ” от Гугла. В Интернете полно информации, и ты в силах многое изучить самостоятельно.Если же наступил момент, когда действительно нужна помощь, запомни несколько правил:

будь вежлив. Ты просишь помощи у более опытных людей, и никто ничего тебе не обязан.

раскрой вопрос. Выложи результаты своих поисков, и то, чего ты добился, чтобы люди поняли, что ты уже совершал самостоятельные попытки в поисках ответа на свой вопрос.

напиши правильное решение. Если ты самостоятельно нашел ответ на свой вопрос, не нужно писать что-то типа: “Всем спасибо, проблема решена, сам справился.” Помни, что твою ветку форума будут находить через поиск люди, которые еще не нашли ответа на этот вопрос. Подумай об этом, когда закрываешь тему – выкладывай правильное решение.

5. Изучай английский.

Английский язык – общепринят в Интернет. И пусть мы обзавелись собственным доменом типа .рф, но от инглиша никуда не уйти. Для всех мировых сервисов, английский язык – это стандарт. И чем раньше ты начнешь его изучать, тем лучше для тебя.

6. Помогай новичкам.

Пускай ты пока и не так много знаешь, но не нужно скрывать информацию от других ребят, знания которых на уровне, много меньшем чем у тебя. Представь, что все на свете скрывали бы необходимую информацию, многому ли тогда ты бы научился?

Это касается и твоих будущих программ.. Не скрывай исходные коды от других. Пиши Open Source приложения, ведь это двигатель прогресса.

7. Освой базовые навыки взлома

Но перед этим немного морали: Кодекс Хакера.

Затем, можешь изучить Технологию XSS атак. Но тебе уже понадобятся знания HTML и немного PHP.

Изучи, как нужно скрывать следы после взлома. В первую очередь. Для начала можешь прочитать статью про Анонимность в сети. Если интересно, можешь почитать, как нестандартными способома украсть ICQ: Атака на ICQ

Далее преведен текст из одного известного HACK-F.A.Q.

Я ничего не знаю, но хочу стать хакером. С чего начать?

Поверь, хочешь жить спокойно, лучше не начинать…

Но я все-таки очень хочу, что же делать?

Ну что ж, тогда стоит начать с того, чтобы не задавать этот вопрос в форуме.

Сперва определимся, кто такой хакер: это существо, у которого есть компьютер (ну это обязательно), две руки (одна для мышки, другая, конечно же, для пива), голова (для наушников), и холодильник (ну пиво же не теплым пить!).

Если у тебя все это есть, значит у тебя есть все шансы стать настоящим хакером 😉 Ах, да, чуть не забыл, еще у хакера должен быть нестандартный образ мышления!

Зачем хакеру нестандартный образ мышления?

Источник: http://hack-academy.ru/vzlom/newhacker/364-kak-stat-xakerom-bazovye-navyki-xakerstva.html

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector