《2020年DevSecOps实践和开源管理报告》发布,40%受访者表示为解决开源漏洞而拖慢了交付计划
DevSecOps是在业界逐步普及的理念。从云计算到云原生,再到DevOps,每一次理念的转变都可能意味着开发流程的迭代。而安全是重要的基石,无论如何变革,都不容忽视。在不影响安全的情况下保持速度,将安全功能融入各个阶段。这种功能就是DevSecOps。
新思科技(Synopsys)宣布发布《2020年DevSecOps实践和开源管理报告》。该报告由新思科技网络安全研究中心(CyRC)总结制作,采访了1500名从事网络安全、软件开发、软件工程和Web开发的IT专业人员。该报告探讨了全球企业用于解决开源漏洞管理的策略以及日益严重的商业代码中过时或弃用的开源组件问题。
开源在当今的软件生态系统中扮演着至关重要的角色。绝大多数现代代码库都包含开源组件,开源通常占整个代码的70%或更多。然而,开源使用增长的同时,不受管理的开源带来的安全风险日益严重。实际上,《2020年开源安全和风险分析》报告(OSSRA)指出经过新思科技审计的代码库中,75%包含具有已知安全漏洞的开源组件。为了应对这种情况,受访者在审查新的开源代码组件时将识别已知的安全漏洞作为首要标准。
新思科技网络安全研究中心首席安全策略师Tim Mackey表示:“很明显,未修补的漏洞是造成开发人员困扰以及最终导致业务风险的主要原因。《2020年DevSecOps实践和开源管理报告》强调了企业如何竭力有效地追踪和管理其开源风险。”
Tim Mackey接着说:“超过一半(51%)的受访者表示他们需要两至三周的时间来应用开源补丁,这可能与以下的情况有关系,仅仅38%的受访者使用自动的软件组件分析(SCA)工具来确定使用了哪些开源组件以及何时发布更新。其余的组织可能采用手动的操作流程来管理开源,这些可能会拖慢开发和运营团队的速度,迫使他们在平均每天发布数十个新的安全披露的环境下来追赶安全。”
《2020年DevSecOps实践和开源管理报告》中值得注意的其他要点包括:
好文章,需要你的鼓励
在Meta Connect大会上,Meta展示了新一代Ray-Ban智能眼镜的硬件实力,配备神经腕带支持手势控制,电池续航翻倍,摄像头性能提升。然而AI演示却频频失败,包括Live AI烹饪指导、WhatsApp通话和实时翻译功能都出现问题。尽管Meta在智能眼镜硬件方面表现出色,但AI软件仍远未达到扎克伯格提出的"超级智能"目标。文章建议Meta考虑开放AI生态,允许用户选择其他AI服务商,这可能帮助Meta在AI硬件市场获得优势。
DeepSeek-AI团队通过强化学习技术开发出DeepSeek-R1系列推理模型,无需人工标注即可自主学习复杂推理。该模型在数学、编程等领域表现卓越,在AIME 2024中达到79.8%准确率,编程能力超越96%人类选手。研究团队还通过知识蒸馏技术将推理能力传递给小模型,使7B参数模型也能超越GPT-4o。这项突破为AI推理能力发展开辟新路径。
英伟达同意以50亿美元收购英特尔股份,双方将合作开发多代数据中心和PC产品。英伟达将以每股23.28美元的价格收购约4%的英特尔股份,成为其最大股东之一。两家公司将通过NVLink接口整合各自架构,实现CPU和GPU间的高速数据传输。英特尔将为英伟达AI平台定制x86处理器,并开发集成RTX GPU的x86系统级芯片,用于消费级PC市场。
微软研究院推出rStar-Math系统,通过创新的"深度思考"训练方法,让小型AI模型在数学推理能力上达到甚至超越OpenAI o1水平。该系统采用代码验证、过程偏好模型和四轮自进化训练,将70亿参数模型的数学能力从58.8%提升至90.0%,在美国数学奥林匹克竞赛中达到前20%水平,证明了精巧方法比模型规模更重要,为AI发展开辟了新路径。