Google заплатит $20000 за взлом Chrome

Google заплатит $20000 за взлом Chrome

...

Компания Google заявила, что исследователь, успешно атаковавший систему безопасности обозревателя Chrome, получит $20000. Эта сумма предлагается в качестве главного приза конкурса Pwn2Own, который пройдет в рамках конференции CanSecWest в марте.

Дело в том, что в этом году на конкурс в качестве «подопытных» были представлены обозреватели Internet Explorer, Safari и Firefox. Google, не обнаружив в этом списке свой продукт, предложила увеличить главный приз с $15000 до $20000. И тот, кто первым взломает не только систему безопасности Chrome, но и встроенную «песочницу», получит денежное вознагражение и ноутбук CR-48. Напомним, что в прошлом году этот браузер взломать так никому и не удалось.

Ежегодный конкурс Pwn2Own, спонсором которого выступает компания HP TippingPoint, предоставляет исследователям в области безопасности возможность попробовать себя в качестве хакеров. Участникам предлагается продемонстрировать в действии собственноручно созданный эксплойт и попытаться получить полный контроль над целевой системой.

Помимо веб-приложений, участникам будет предложено попробовать атаковать систему безопасности мобильных платформ, установленных на популярных моделях смартфонов:  Dell Venue Pro (Windows 7), iPhone 4 (iOS), BlackBerry Torch 9800 (BlackBerry 6 OS) или Google Nexus S (Android.). За успешную атаку победитель получит денежный приз и телефон.

В этом году  призовой фонд был увеличен, и за каждое взломанное приложение полагается награда в $15000. Кроме того, победитель заберет с собой и устройство, на котором проводилась атака.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Google представил VaultGemma — LLM с дифференциальной приватностью

В семействе больших языковых моделей (БЯМ, LLM) с открытым кодом, разработанных в Google, прибавление. Новинка VaultGemma не запоминает конфиденциальные данные при обучении, что предотвращает их слив пользователям.

ИИ-модель, построенная на базе Gemma 2 и работающая по 1 млрд параметров, прошла предварительный тренинг с применением метода дифференциальной приватности (differential privacy) — он добавляет в процесс обучения эталонный шум для ограничения возможности запоминания.

К сожалению, такой подход снижает не только риск утечки конфиденциальных данных, но также точность и быстродействие LLM. Чтобы найти оптимальный баланс между приватностью, практичностью и затратами на вычисления, в Google провели специальное исследование.

Бенчмаркинг показал, что по производительности VaultGemma сравнима с моделями той же величины, но без гарантий конфиденциальности.

 

Подробная информация о новом opensource-проекте, способном ускорить создание приватных и безопасных ИИ-систем для медучреждений, финансовых институтов и госсектора, выложена на Hugging Face и Kaggle.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru