Google увеличивает вознаграждение за найденные баги

Google увеличивает вознаграждение за найденные баги

Искать баги в Chrome стало выгоднее: компания Google увеличила максимальное вознаграждение за найденные уязвимости с $5 000 до $15 000. Минимальная награда составляет $500, а на сайте Google теперь подробно объясняется, за какие уязвимости положено вознаграждение, и в каком размере.

За последние годы, когда действовала программа выплаты вознаграждений за баги, компания Google оплатила более 700 уязвимостей на сумму более $1,25 млн.

За отдельные экстраординарные уязвимости Google может выплатить и большую сумму. Например, в сентябре 2014 года одному из хакеров выдали $30 000, передает xakep.ru.

Максимальное вознаграждение присуждается тем, кто вместе с уязвимостью предоставляет рабочий эксплоит, который можно сразу использовать. Сотрудники отдела безопасности Google поясняют, что можно сначала сообщить об уязвимости, а эксплоит прислать позже.

Кроме увеличенного вознаграждения, компания Google также открыла доску почёта, где указаны все, приславшие информацию об уязвимостях (разумеется, публикация имени осуществляется по желанию). Тут же размещается и ссылка на веб-страницу, которую укажет хакер.

В качестве жеста доброй воли, компания Google выплатит увеличенный размер вознаграждения за все уязвимости, присланные после 1 июля 2014 года.

Rubytech запустила российскую LLM на китайских GPU без NVIDIA

Группа Rubytech протестировала российскую языковую модель Cotype 3 от MWS AI на китайских графических ускорителях. Испытания проводились на программно-аппаратном комплексе «Машина искусственного интеллекта» Скала^р. Результат: модель работала стабильно, а производительность в популярных сценариях инференса оказалась сопоставима с конфигурациями на NVIDIA H100.

В тестовой системе использовались восемь китайских GPU. При обработке контекста объёмом 27 тыс. токенов среднее время генерации первого токена составило около 8 секунд, а межтокенная задержка — от 111 мс. По оценке Rubytech, этого достаточно для корпоративных ИИ-сервисов.

Но железо само себя не настроит. Инженеры адаптировали драйверы, программное окружение и средства оркестрации. В отдельных сценариях оптимизация позволила ускорить работу в 2-2,2 раза по сравнению со штатной средой китайских GPU. Контейнерная архитектура должна упростить развёртывание моделей и переход от тестов к промышленной эксплуатации.

Главный вывод испытаний — корпоративную ИИ-инфраструктуру можно строить без обязательной привязки к ускорителям NVIDIA. Особенно это актуально для госсектора, компаний с государственным участием и организаций КИИ, которым нужны локальное размещение моделей, контролируемая инфраструктура и возможность масштабироваться без лотереи с поставками H100.

Rubytech также заявляет, что китайские GPU в отдельных сценариях способны снизить совокупную стоимость владения. Правда, революцию пока придержали: речь идёт не о полном отказе от NVIDIA, а о появлении ещё одного рабочего варианта.

Дальше компания планирует испытать новое поколение китайских ускорителей и расширить список российских моделей и корпоративных ИИ-сервисов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru