The OpenNET Project / Index page

[ новости /+++ | форум | wiki | теги | ]

/ Для программиста / Отладка и профилирование
·23.11.2022 Facebook опубликовал Hermit, инструментарий для повторяемого выполнения программ (37 +1)
  Facebook (запрещён в РФ) опубликовал код инструментария Hermit, формирующего окружение для детерминированного выполнения программ, позволяющее при разных запусках добиться получения неизменного результата и повторения хода выполнения при использовании одних и тех же входных данных. Код проекта написан на языке Rust и распространяется под лицензией BSD...
·19.09.2022 Facebook открыл код фреймворка для выявления утечек памяти в JavaScript (117)
  Компания Facebook (запрещена в РФ) открыла исходные тексты инструментария memlab, предназначенного для анализа срезов состояния динамически распределяемой памяти (кучи), определения стратегии оптимизации работы с памятью и выявления утечек памяти, возникающих при выполнении кода на языке JavaScript. Код открыт под лицензией MIT...
·15.09.2022 В Ubuntu реализована возможность динамического получения отладочной информации (48 +15)
  Разработчики дистрибутива Ubuntu представили сервис debuginfod.ubuntu.com, позволяющий при отладке поставляемых в дистрибутиве программ обойтись без установки отдельных пакетов с отладочной информацией из репозитория debuginfo. При помощи нового сервиса пользователи получили возможность динамической загрузки отладочных символов с внешнего сервера непосредственно во время отладки. Указанная возможность поддерживается начиная с выпуска GDB 10 и Binutils 2.34. Отладочная информация предоставляется для пакетов из репозиториев main, universe, restricted и multiverse всех поддерживаемых выпусков Ubuntu...
·29.06.2022 Релиз фреймворка для реверс-инжиниринга Rizin 0.4.0 и GUI Cutter 2.1.0 (18 +11)
  Состоялся релиз фреймворка для реверс-инжиниринга Rizin и связанной с ним графической оболочки Cutter. Проект Rizin начался как форк фреймворка Radare2 и продолжил его развитие с уклоном на удобный API и фокусом на анализ кода без форензики. С момента форка проект перешел на принципиально отличный механизм сохранения сессии ("проектов") в виде состояния на базе сериализации. Кроме того, кодовая база значительно переработана в сторону удобства сопровождения. Код проекта написан на языке Си и распространяется под лицензией LGPLv3...
·10.05.2022 Intel опубликовал ControlFlag 1.2, инструмент для выявления аномалий в исходных текстах (23 +9)
  Компания Intel опубликовала выпуск инструментария ControlFlag 1.2, позволяющего выявлять ошибки и аномалии в исходных текстах, используя систему машинного обучения, натренированную на большом объёме существующего кода. В отличие от традиционных статических анализаторов, ControlFlag не применяет готовых правил, в которых трудно предусмотреть все возможные варианты, а отталкивается от статистики использования всевозможных языковых конструкций в большом числе существующих проектов. Код ControlFlag написан на языке С++ и открыт под лицензией MIT...
·02.05.2022 Опубликован анализатор, выявивший 200 вредоносных пакетов в NPM и PyPI (97 +13)
  Фонд OpenSSF (Open Source Security Foundation), сформированный организацией Linux Foundation и нацеленный на повышение безопасности открытого ПО, представил открытый проект Package Analysis, развивающий систему анализа наличия вредоносного кода в пакетах. Код проекта написан на языке Go и распространяется под лицензией Apache 2.0. Предварительное сканирование репозиториев NPM и PyPI при помощи предложенного инструментария позволило выявить более 200 ранее не замеченных вредоносных пакетов...
·02.05.2022 Выпуск отладчика GDB 12 (33 +16)
  Представлен релиз отладчика GDB 12.1 (первый выпуск серии 12.x, ветка 12.0 использовалась для разработки). GDB поддерживает отладку на уровне исходных текстов для широкого спектра языков программирования (Ada, C, C++, D, Fortran, Go, Objective-C, Modula-2, Pascal, Rust и т.д.) на различных аппаратных (i386, amd64, ARM, Power, Sparc, RISC-V и т.д.) и программных платформах (GNU/Linux, *BSD, Unix, Windows, macOS)...
·21.04.2022 Bloomberg открыл код memray, инструмента профилирования памяти для Python (72 +18)
  Компания Bloomberg открыла исходные тексты memray, инструментария для профилирования памяти в приложениях на языке Python. Программа отслеживает операции выделения памяти в Python и предлагает наглядный интерфейс для анализа и оптимизации потребления памяти различными участками кода, а также подключаемыми модулями, написанными на C/C++. Отчёты могут формироваться как в интерактивной форме, так и генерироваться в формате HTML. В состав входит CLI-интерфейс для управления профилированием и библиотека, которую можно использовать для отслеживания операций с памятью в сторонних проектах. Код опубликован под лицензией Apache 2.0. Работа поддерживается только на платформе Linux...
·18.02.2022 GitHub внедрил систему машинного обучения для поиска уязвимостей в коде (62 –6)
  GitHub объявил о добавлении в сервис Code scanning экспериментальной системы машинного обучения для выявления распространённых типов уязвимостей в коде. На этапе тестирования новая функциональность пока доступна только для репозиториев с кодом на языках JavaScript и TypeScript. Отмечается, что применение системы машинного обучения позволило заметно расширить спектр выявляемых проблем, при анализе которых система теперь не ограничивается проверкой типовых шаблонов и не привязывается к известным фреймворкам. Из выявляемых новой системой проблем упоминаются ошибки, приводящие к межсайтовому скриптингу (XSS), искажению файловых путей (например, через указание "/.."), подстановке SQL- и NoSQL-запросов...
·08.02.2022 Выпуск cppcheck 2.7, статического анализатора кода для языков C++ и С (53 +19)
  Вышла новая версия статического анализатора кода cppcheck 2.7, позволяющего выявлять различные классы ошибок в коде на языках Си и Си++,...
·26.11.2021 Проект elfshaker развивает систему контроля версий для ELF-файлов (96 +25)
  Опубликован первый выпуск проекта elfshaker, развивающего систему управления версиями для двоичных файлов, оптимизированную для отслеживания изменений в исполняемых файлах в формате ELF. Система хранит бинарные патчи между файлами, позволяет извлекать нужную версию по ключу, что значительно ускоряет выполнение операции "git bisect" и сильно сокращает размер используемого дискового пространства. Код проекта распространяется под лицензией Apache-2.0...
·19.11.2021 Выпуск ControlFlag 1.0, инструмента для выявления ошибок в коде на языке Си (198 –8)
  Компания Intel опубликовала первый значительный релиз инструментария ControlFlag 1.0, позволяющего выявлять ошибки и аномалии в исходных текстах, используя систему машинного обучения, натренированную на большом объёме существующего кода. В отличие от традиционных статических анализаторов, ControlFlag не применяет готовых правил, в которых трудно предусмотреть все возможные варианты, а отталкивается от статистики использования всевозможных языковых конструкций в большом числе существующих проектов. Код ControlFlag написан на языке С++ и открыт под лицензией MIT...
·14.11.2021 Google представил систему fuzzing-тестирования ClusterFuzzLite (19 +7)
  Компания Google представила проект ClusterFuzzLite, позволяющий организовать fuzzing-тестирование кода для раннего выявления потенциальных уязвимостей на этапе работы систем непрерывной интеграции. В настоящее время ClusterFuzz может использоваться для автоматизации fuzzing-тестирования pull-запросов в GitHub Actions, в Google Cloud Build и в Prow, но в дальнейшем ожидается появление поддержки и других CI-систем. Проект базируется на платформе ClusterFuzz, созданной для координации работы кластеров fuzzing-тестирования, и распространяются под лицензией Apache 2.0...
·02.11.2021 Выпуск PHPStan 1.0, статического анализатора для кода на языке PHP (37 +16)
  После шести лет разработки состоялся первый стабильный релиз статического анализатора PHPStan 1.0, позволяющего находить ошибки в коде на языке PHP без его выполнения и использования unit-тестов. Код проекта написан на языке PHP и распространяется под лицензией MIT...
·24.10.2021 Intel открыл код системы машинного обучения ControlFlag для выявления ошибок в коде (83 +14)
  Компания Intel открыла наработки, связанные с исследовательским проектом ControlFlag, нацеленным на создание системы машинного обучения для повышения качества кода. Подготовленный проектом инструментарий позволяет на основе модели, обученной на большом объёме существующего кода, выявлять различные ошибки и аномалии в исходных текстах, написанных на высокоуровневых языках, таких как C/C++. Система подходит для определения в коде различных видов проблем, от определения опечаток и неверного сочетания типов, до выявления пропущенных проверок значения NULL в указателях и проблем при работе с памятью. Код ControlFlag написан на языке С++ и открыт под лицензией MIT...
Следующая страница (раньше) >>



Спонсоры:
PostgresPro
Inferno Solutions
Hosting by Hoster.ru
Хостинг:

Закладки на сайте
Проследить за страницей
Created 1996-2022 by Maxim Chirkov
Добавить, Поддержать, Вебмастеру