За уязвимости в Google Chrome теперь можно получить до $250 000

За уязвимости в Google Chrome теперь можно получить до $250 000

За уязвимости в Google Chrome теперь можно получить до $250 000

Google более чем в два раза увеличила суммы вознаграждений за обнаруженные в Chrome уязвимости. Теперь в программе Vulnerability Reward можно получить максимально 250 тысяч долларов за баг.

Отныне корпорация будет дифференцировать уязвимости, связанные с повреждением памяти, основываясь на качестве отчёта и стремлении исследователя предоставить максимально подробную информацию о степени риска.

Размер денежных вознаграждений, как уже отмечалось выше, существенно вырастет.

Это касается как базовых отчётов с PoC (proof-of-concept), демонстрирующих повреждение памяти в Chrome (можно получить до 25 тыс. долларов), так и высококачественных уведомлений, содержащих эксплойт для удалённого выполнения кода.

«Пришло время усовершенствовать программу по поиску уязвимостей — Chrome VRP, а также поднять сумму денежных вознаграждений. Это поможет стимулировать формирование высококачественных отчётов и мотивирует исследователей глубже изучать проблемы безопасности в Chrome», — пишет инженер по безопасности Chrome Эми Ресслер.

«Максимальная сумма вознаграждений — 250 тысяч долларов. Её можно получить за демонстрацию удалённого выполнения кода в процессе за пределами песочницы».

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