开源软件安全 有近七成的参与者表示不会有不安全感，但同时也仍有 25% 的参与者表示会有此类担忧，开 源软件的安全问题仍然值得我们关注。 【专家点评】 红薯：开源软件由于其机制的关系，通过开源社区不断地发现问题并维护，其安全问题可能并 不是开发者们的主要关注点。其实除了技术⽅⾯的安全问题，开源合规性等许可证⽅⾯的安全 问题同样需要开发者们重视，许可证冲突问题所带来的法律⻛险影响⾮常⼤且很难被发现，尤

Benaich 等 作 者 联 合 撰 写 的 “ State of AI Report 2023”报告，从研究进展 (Research)、行业局 势 (Industry)、政策影响 (Politics)、安全问题 (Safety)、 未来预测 (Predictions) 五个维度出发，对人工智能发展 现状和未来预期进行了深度分析。从中我们看到：  英伟达凭借各国、初创公司、大型科技公司和研究人员 Stenberg 宣布，将 不再向各 Linux 发行版的邮件列表发送有关 curl 安全漏洞的提前预告。 curl 新的政策导致，在通知各发行版的时候，这些安全问题已经在公共的 git 存储库中提交了修复程序，而按照发行版邮件列表的政策规定，公开 的安全问题则属于” 禁运 “的话题。 curl 作者宣布不再向各发行版发送安全漏洞预警 在经历了多次治理风波后，为了解决导致领导层危机的潜在结构性问题， 结束组织内部混乱局面。2023

助编程用户激增期间，代码翻转（即需在两周内修复或恢复的代码）情况明显增加，这也表明代 码稳定性在下降。 同时，Snyk 的调查显示，超半数组织“偶尔”或“频繁”地遭遇了因低质量 AI 生成代码引 发的安全问题。 本文将探讨大模型生成代码的安全性与质量问题，并分析相关技术手段与未来发展方向。 大模型生成代码的常见安全和质量问题 大模型基于 Transformer 架构，经过大规模代码数据集的预训练，能够理解并生成符合上 成工具，是保障代码质 量的重要方向。这些工具可以在代码生成后，自动检测并修复潜在错误，减少开发者手动修复的 负担。例如，CodeFuse 的编译诊断修复 Agent 可以基于代码分析发现质量和安全问题，然后 91 / 111 基于预设规则或模型预测直接修复漏洞，从而提高代码的稳定性和可用性。 多模态模型的应用与上下文理解。未来的代码生成模型可能结合代码、自然语言和图像等多 模态信息，进

Trivy是一款专业的容器漏洞扫描工具，旨在帮 助用户识别并解决容器镜像中的安全漏洞。它 支持多种容器镜像格式和操作系统，并提供全 面的漏洞扫描功能。Trivy能检测操作系统和软 件组件的漏洞，以及配置错误等安全问题。此 外，Trivy还具备对容器镜像中的文件权限和可 疑配置选项等安全配置问题进行全面检查的能 力。借助Trivy，用户能够轻松地进行容器镜像 的安全评估和漏洞修复工作。 近日，Trivy v0.41

Log4j2 被曝出第一个高危漏洞 Log4Shell， 并在此之后持续爆雷，至 12 月 22 日已经发现了第三个高危漏洞 CVE-2021-45105。而由于 Log4j 在国际上的流行度，漏洞带来的安全问题是巨大的。根据谷歌安全团队的统计，截至 2021 年 12 月 16 日， 来自 Maven Central 的 35,863 个可用 Java 组件依赖于 Log4j。这意味着 Maven Central

被曝出第一个 高危漏洞 Log4Shell，并在此之后持续爆雷，至 12 月 22 日已经发现了第三个高危漏洞 CVE- 2021-45105。而由于 Log4j 在国际上的流行度，漏洞带来的安全问题是巨大的。根据谷歌安全 团队的统计，截至 2021 年 12 月 16 日，来自 Maven Central 的 35,863 个可用 Java 组 件依赖于 Log4j。这意味着 Maven