Разработчики обнаружили упоминание модели кибербезопасности Cyber в коде сайта DeepSeek

DeepSeek выпустила предварительную версию DeepSeek Harness, своего программного обеспечения для агентов с открытым исходным кодом, версия v0.2.2-alpha.2, которая была размещена на GitHub 28 октября. Основное нововведение — экспериментальный плагин под названием subagent_oar, который дает главному агенту возможность поручить автономную задачу установке Codex CLI или Claude Code на той же машине.

Ранее Harness поддерживал Claude Code и Codex; обновление v0.1.0-rc.8 в августе позволяло пользователям устанавливать их в виде пакетов профилей внутри своей системы subagent. Однако новый инструмент функционирует иначе. Он предоставляет главному агенту единую точку входа для распределения работы: при вызове subagent_oar агент выбирает либо codex, либо claude, после чего отправляет описание задачи, полный запрос и необязательный рабочий каталог. Инструмент немедленно возвращает идентификатор задачи, а по завершении работы уведомление о выполнении приносит окончательный ответ или сообщение об ошибке обратно в основную сессию.

Внешние инструменты работают независимо. Codex CLI и Claude Code сохраняют свои собственные настройки, модели, инструменты и процесс входа, поэтому пользователи должны установить и авторизоваться в каждом из них, а также убедиться, что хост Harness может их найти. Параметры провайдера могут передавать модель, уровень рассуждений, аргументы запуска, переменные окружения и таймаут, в зависимости от поддержки каждого рантайма.

Документация устанавливает четкие ограничения: основная беседа не перенаправляется, поэтому в запросе необходимо явно указать, какие файлы важны и что должно быть возвращено. Задачи являются одноразовыми, без возможности последующих вопросов, возобновления сессии или потоковой передачи прогресса в реальном времени. Возвращается только финальный ответ или сбой, а не внутреннее рассуждение внешнего агента или история его инструментов. Официальные примеры позволяют использовать записываемое рабочее пространство и отключают запросы разрешений, а отмена задачи не отменяет изменения файлов, которые внешний агент уже внес.

Другие дополнения помогают пользователям отслеживать делегированную работу. Экспериментальная функция запроса изменений может отображать статус и различия связанного запроса на слияние для сессии, работающей в собственном рабочем дереве Git. Плагин статистики разработчика детализирует использование контекста, кэша, а также время, затраченное на модели и инструменты, по каждому шагу и ходу. Вывод небольших фоновых задач теперь поступает в уведомлении о завершении, а руководство по ожиданию subagent сокращает необходимость многократного опроса.

Выпуск также позволяет пользователям обновлять пакеты сторонних плагинов, с возможностью отката в случае сбоя горячего обновления, и добавляет интерфейсный текст на японский, испанский, французский, немецкий, русский и бразильский португальский языки. Более ранние материалы сообщества, включая тесты мультиагентных настроек от создателей Bilibili, были созданы самими пользователями и не являются продуктами DeepSeek.

В течение последних суток в сфере кибербезопасности произошел значительный всплеск событий. Серьезные проблемы с безопасностью были выявлены в различных областях — от программного обеспечения для веб-сайтов и цифровых сертификатов до инструментов искусственного интеллекта и облачных платформ. Среди обнаруженных недостатков были уязвимости, позволяющие злоумышленникам выполнять свой код на сервере, а также случаи внедрения вредоносного кода непосредственно в обновления программного обеспечения.

Одним из громких инцидентов стало дело, касающееся цифровых сертификатов индийской компании eMudhra, которое привлекло внимание мирового сообщества в области кибербезопасности.

Возникает вопрос о причинах одновременного возникновения такого количества проблем. Ранее лидеры в области ИИ предупреждали, что мощные модели ИИ способны находить недостатки в программном обеспечении гораздо быстрее, чем люди. Общественность опасается, что если скорость обнаружения уязвимостей ИИ превысит скорость их устранения, безопасность и конфиденциальность пользователей по всему миру окажутся под угрозой.

Эти инциденты вновь продемонстрировали, что безопасность интернета не зависит исключительно от одной компании или веб-сайта. Доверие к интернету поддерживается взаимодействием множества компонентов, таких как браузеры, серверы, обновления ПО и цифровые сертификаты. Сбой в любом из этих элементов может повлиять на другие сервисы и компании. Хотя на данный момент о крупных потерях не сообщается, дальнейшая оценка ситуации еще требуется.

Наиболее значимым событием стал обнаружение двух критических уязвимостей в языковом программирования PHP. PHP широко используется для создания веб-сайтов и веб-приложений, и многие серверы работают на этой платформе. Индийское агентство по кибербезопасности CERT-In выпустило предупреждение об этих уязвимостях 21 октября, присвоив им идентификаторы CVE-2026-109618 и CVE-2026-109619.

Используя эти уязвимости, атакующие могли выполнять свой код на некоторых слабых серверах без необходимости авторизации. Это создавало риск получения контроля над сервером и воздействия на работающие на нем сервисы. Команда PHP выпустила новые обновления безопасности для исправления этих недостатков: для PHP 8.5 — 8.5.12, для PHP 8.4 — 8.4.27, для PHP 8.3 — 8.3.36 и для PHP 8.2 — 8.2.35. Пользователям пострадавших сайтов и серверов было рекомендовано оперативно установить соответствующие обновления.

После обнародования информации о рисках, активность злоумышленников значительно увеличилась. Согласно отчету Reuters от 22 октября, Cloudflare зафиксировал резкий скачок попыток атак на PHP после того, как информация об уязвимостях стала общедоступной. Если ранее такие попытки насчитывали тысячи, то после раскрытия их число достигло миллионов. Многие государственные службы и компании в разных странах начали ускоренно проверять свои системы и применять обновления безопасности.

Тем не менее, попытка атаковать систему и успешное хищение данных — это два разных процесса. Первоначальные отчеты не подтвердили наличие каких-либо масштабных успешных атак, связанных с этим инцидентом.

В истории с уязвимостями PHP присутствует и аспект, связанный с искусственным интеллектом. По данным OpenAI, одна из критических уязвимостей была обнаружена с помощью GPT-5.6 Sol в рамках инициативы компании «Patch the Planet». Независимо, компания Wiz также самостоятельно обнаружила и сообщила об обеих уязвимостях. После этого команда PHP и другие компании по безопасности совместно работали над их исправлением.

Этот случай демонстрирует, что искусственный интеллект может применяться не только для генерации контента или ответов на вопросы, но и для поиска скрытых уязвимостей в программном обеспечении. Подобные технологии могут помочь командам по безопасности быстрее идентифицировать недостатки и разрабатывать решения. Однако существует и обратная сторона: если злоумышленники начнут использовать аналогичные методы для поиска уязвимостей, подготовки атак и определения слабых систем, время реакции компаний сократится. Поэтому растет обеспокоенность тем, что атаки могут стать более быстрыми, несмотря на надежды на укрепление кибербезопасности с помощью ИИ.

Параллельно возникла проблема, связанная с цифровыми сертификатами индийской компании eMudhra. Эта компания занимается выпуском цифровых сертификатов, которые используются для обеспечения защищенного соединения в интернете. Такие сертификаты помогают браузерам определить, является ли веб-сайт надежным, и гарантируют, что защищенное соединение направляется на нужный ресурс.

Согласно CERT-In, восемь промежуточных сертификатов eMudhra имели уязвимость в том, что их частные криптографические ключи были сформированы небезопасным способом. Эти ключи...

В прошлый вторник (20-го) DeepSeek сделал общедоступным код DeepInfer — программное обеспечение, предназначенное для работы с ее моделями искусственного интеллекта (ИИ). Этот инструмент был создан с целью повышения эффективности обработки и сокращения времени, необходимого для генерации ответов.

С выпуском кода разработчики и корпорации получили возможность изучить работу программы и адаптировать ее для различных проектов, при условии соблюдения технических требований и условий использования. По словам самой DeepSeek, эта мера направлена на снижение энергопотребления и вычислительных ресурсов, делая работу моделей ИИ более эффективной. Однако практические результаты будут зависеть от условий использования и доступной инфраструктуры.

В настоящее время DeepInfer совместим конкретно с моделью DeepSeek-V4.1-Flash. Хотя открытие кода позволяет другим разработчикам исследовать и использовать эту технологию, важно отметить, что не вся система исполнения компании была обнародована, поскольку некоторые компоненты инфраструктуры остаются закрытыми.

Во время участия в программе Olhar Digital News физик Роберто «Пена» Спинелли, эксперт по машинному обучению, прокомментировал это нововведение. Исследователь разъяснил различие между предоставлением модели ИИ и выпуском программного обеспечения, которое отвечает за ее выполнение. Чтобы объяснить эту разницу, он использовал аналогию с автомобилем.

Пена подробно объяснил, что простое предоставление модели не равносильно предоставлению всех инструментов, необходимых для ее эффективной эксплуатации. В то время как модель содержит параметры, управляющие созданием ответов, программное обеспечение для вывода объединяет механизмы, которые обеспечивают его функционирование. Открытие этого кода может помочь разработчикам, планирующим внедрить собственные решения.

Эксперт сравнил ситуацию, сказав: «Раньше они делились только чертежом двигателя, который является самим искусственным интеллектом. То, что они делают сейчас, — это предоставление работы целой машины. Все программное обеспечение и механизм того, как они выполняют искусственный интеллект, были выпущены для общественности».

Это сравнение помогает понять разницу между двумя элементами, но есть оговорка: предоставление DeepInfer не означает, что все элементы инфраструктуры DeepSeek доступны. Тем не менее, доступ к коду позволяет программистам и исследователям изучать методологии исполнения, используемые компанией, и оценивать, как применять их в других работах.

Эта инициатива также может способствовать коммерческой стратегии DeepSeek. Делясь частью своей технологии, компания открывает возможности для других разработчиков использовать ее, вносить улучшения и создавать совместимые приложения. Такое принятие может расширить охват ее технологии на высококонкурентном рынке, где множество компаний соревнуются в предложении более доступных и эффективных моделей.

Пена добавил: «DeepSeek хочет создать экосистему, чтобы больше людей и компаний начали использовать ее продукты». Он продолжил: «Показывая, как собрать полную структуру, она побуждает публику отказываться от более дорогих платных платформ. Это последовательный способ утвердиться в крайне конкурентном секторе».

Выпуск DeepInfer подчеркивает, что конкуренция в области ИИ ограничивается не только способностью моделей генерировать ответы, но и эффективностью, требуемой для их выполнения. Делясь частью своей технологии, DeepSeek увеличивает варианты использования программного обеспечения и укрепляет свои позиции в отрасли. Влияние этой меры будет зависеть, среди прочего, от достигнутой производительности в различных средах и принятия разработчиками и компаниями.