Standoff 365 заплатит специалистам 1 млн руб. за собственные уязвимости

Standoff 365 заплатит специалистам 1 млн руб. за собственные уязвимости

Standoff 365 заплатит специалистам 1 млн руб. за собственные уязвимости

Платформа Standoff 365 сегодня запустила программу по поиску уязвимостей в собственных системах и сервисах. Максимальное вознаграждение, которое могут получить исследователи, — миллион рублей; его дадут за обнаружение самых опасных брешей.

Этим шагом представители Standoff 365 хотят показать, что платформа готова открыто подтвердить защищённость своих систем и продемонстрировать заботу о безопасности клиентов.

Решение о проверке собственных сервисов дополнительно продиктовано интересом киберпреступников к ИТ-компаниям. В четвёртом квартале 2022 года число атак на организации этой сферы увеличилось на 18%.

Проникнув в сети ИТ-компаний, злоумышленники могут провести дополнительные действия, нацеленные на их клиентов и пользователей продуктов.

Специалисты по кибербезопасности смогут «прощупать» все поддомены сайта платформы Standoff 365 (standoff365.com). Среди них, например, auth.standoff365.com, bugbounty.standoff365.com и range.standoff365.com.

За критические уязвимости исследователи получат 1 миллион рублей, за бреши высокой степени риска — 250 тысяч рублей, 50 тысяч и 15 тысяч рублей за средний и низкий уровни соответственно.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru