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

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru