Llevo tiempo explorando cómo la inteligencia artificial generativa puede mejorar el trabajo en mi empresa de seguridad informática. Cada vez que descubro investigaciones nuevas, intento entenderlas y aplicar lo que aprendo. Hoy quiero compartirles algo interesante. El equipo de Llama-Index lanzó un video (https://youtu.be/sqPckknlgDc?si=cbxI_lisBB0b4PDu) donde presentan Llama-Index-Packs-Raft-Dataset, una herramienta que permite implementa esta nueva forma de adaptar modelos de lenguaje a temas específicos, detallado en este paper (https://arxiv.org/abs/2403.10131). Al probarlo, vi que funciona muy bien para crear archivos .jsonl, que ayudan a personalizar modelos de lenguaje.
Pero, hacer muchas pruebas significó usar mucho el modelo GPT-4 de OpenAI, y eso puede salir caro. Para mí, los costos no valían la pena solo para experimentar. Entonces, le vi más valor a esta pequeña herramienta he creado con CustomGPT llamada "LLM Fine-Tuning JSONL Wizard".
Pero, hacer muchas pruebas significó usar mucho el modelo GPT-4 de OpenAI, y eso puede salir caro. Para mí, los costos no valían la pena solo para experimentar. Entonces, le vi más valor a esta pequeña herramienta he creado con CustomGPT llamada "LLM Fine-Tuning JSONL Wizard".
Que de forma simple nos ayuda a crea archivos JSONL con cualquier tipo de información. Así, puedes personalizar un modelo de lenguaje con tus propios datos, como convertir un PDF en un archivo JSONL con preguntas y respuestas, sin gastar más que lo que ya pagas por tu suscripción a ChatGPT Plus o ChatGPT para Empresas (el que usamos en DragonJAR Seguridad Informática ya que no usa nuestros datos para entrenar su modelo). Si te interesa probarlo, aquí tienes el enlace a CustomGPT: djar.co/jsonl (recuerda que con las cuentas gratuitas de ChatGPT no te funcionará)
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Descubra las fortalezas y debilidades de sus activos digitales antes de que los ciberataques los exploten. La validación proactiva mediante servicios de
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Consultar sobre CVEs actuales en ChatGPT ya no es un problema con CVE Explorer, nuestro GPT personalizado diseñado para este propósito. Utilizamos GPT-4 para acceder a una amplia base de conocimientos sobre vulnerabilidades, obteniendo el contexto necesario para maximizar tu trabajo y asegurar resultados confiables. ¡Pruébalo ahora en https://djar.co/cvexplorer con tu cuenta de ChatGPT Plus o Empresarial! (No disponible para cuentas gratuitas) y coméntanos qué te parece.
¿Recuerdan a #Devin, el anunciado fin de los desarrolladores? Pues bien, un grupo de entusiastas y desarrolladores ha creado una versión de código abierto de lo presentado por @cognition_labs, que actualmente funciona bien. Esta versión incorpora una combinación de herramientas como una terminal, un editor de código y un navegador web, mostrando así el potencial sin explotar de los LLM en el desarrollo de software. Además, está creciendo rápidamente en GitHub, lo cual augura un buen futuro. https://github.com/OpenDevin/OpenDevin
El CVE-2024-3094 es un caso serio de código malicioso hallado en las versiones tarball del proyecto xz, específicamente comenzando con las versiones 5.6.0 y 5.6.1. Este código fue diseñado para extraer un archivo de objeto precompilado de un archivo de prueba enmascarado en el código fuente, lo cual, luego de ser extraído, modifica funciones específicas dentro del código de liblzma. Como consecuencia, cualquier software vinculado con esta biblioteca liblzma modificada podría interceptar y alterar la interacción de datos con la biblioteca. Esta vulnerabilidad fue clasificada como CWE-506, que se refiere a problemas de Embedded Malicious Code (Código Malicioso Incrustado).
La línea de tiempo relacionada con este CVE es la siguiente:
🟢 2021: El usuario JiaT7S crea su cuenta de GitHub.
La línea de tiempo relacionada con este CVE es la siguiente:
🟢 2021: El usuario JiaT7S crea su cuenta de GitHub.
🟡 2022-02-06: JiaT7S hace su primer commit al repositorio de xz en GitHub.
🔵 2023-06-28: Se detecta un cambio potencialmente malicioso en la implementación de adición de inflar CRC32 al repositorio liblzma.
🟣 2023-07-08: Se abre una PR en oss-fuzz para agregar fuzzeo a liblzma, lo cual resulta en cambios maliciosos ocultos.
🔴 2024-02-16: Se añade un archivo malicioso “build-to-host.m4” a oss-fuzz, el cual se empaca en los lanzamientos finales.
🔴 2024-03-09: Se descubre que la versión 5.6.0 y 5.6.1 de xz/liblzma tiene un backdoor oculto/encubierto.
🔴 29 de marzo de 2024: Andrés Freund, ingeniero de software principal en Microsoft, notifica a la comunidad OSS sobre el descubrimiento de este backdoor.
🔴 29 de marzo de 2024: Se publica el CVE-2024-3094.
La comunidad de seguridad de Red Hat, quien asignó el CVE, ha publicado detalles y referencias adicionales para entender y mitigar este problema. Es un caso claro de una amenaza sofisticada que resalta la importancia de la revisión de código y las prácticas seguras de CI/CD en el desarrollo de software de código abierto.
🔵 2023-06-28: Se detecta un cambio potencialmente malicioso en la implementación de adición de inflar CRC32 al repositorio liblzma.
🟣 2023-07-08: Se abre una PR en oss-fuzz para agregar fuzzeo a liblzma, lo cual resulta en cambios maliciosos ocultos.
🔴 2024-02-16: Se añade un archivo malicioso “build-to-host.m4” a oss-fuzz, el cual se empaca en los lanzamientos finales.
🔴 2024-03-09: Se descubre que la versión 5.6.0 y 5.6.1 de xz/liblzma tiene un backdoor oculto/encubierto.
🔴 29 de marzo de 2024: Andrés Freund, ingeniero de software principal en Microsoft, notifica a la comunidad OSS sobre el descubrimiento de este backdoor.
🔴 29 de marzo de 2024: Se publica el CVE-2024-3094.
La comunidad de seguridad de Red Hat, quien asignó el CVE, ha publicado detalles y referencias adicionales para entender y mitigar este problema. Es un caso claro de una amenaza sofisticada que resalta la importancia de la revisión de código y las prácticas seguras de CI/CD en el desarrollo de software de código abierto.
Simple oneliner para identificar si tienes una versión con backdoor de #XZUtils (5.6.0 o 5.6.1)
for ruta_xz in $(type -a xz | awk '{print $NF}' | uniq); do version=$(strings "$ruta_xz" | egrep -o "xz \(XZ Utils\) [0-9]+\.[0-9]+\.[0-9]+"); if [[ $version =~ "xz \(XZ Utils\) 5\.6\.0" || $version =~ "xz \(XZ Utils\) 5\.6\.1" ]]; then echo "Versiones con backdoor detectadas: $version en $ruta_xz"; else echo "No se encontraron versiones con backdoor: $version en $ruta_xz"; fi; done
for ruta_xz in $(type -a xz | awk '{print $NF}' | uniq); do version=$(strings "$ruta_xz" | egrep -o "xz \(XZ Utils\) [0-9]+\.[0-9]+\.[0-9]+"); if [[ $version =~ "xz \(XZ Utils\) 5\.6\.0" || $version =~ "xz \(XZ Utils\) 5\.6\.1" ]]; then echo "Versiones con backdoor detectadas: $version en $ruta_xz"; else echo "No se encontraron versiones con backdoor: $version en $ruta_xz"; fi; done
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