Исследователи Digital Security помогают Яндексу устранить опасную уязвимость

Исследователи Digital Security помогают Яндексу устранить уязвимость

30-го января на 7-й встрече сообщества Defcon Russia руководитель департамента аудита информационной безопасности компании Digital Security Алексей Синцов раскрыл детали опасной уязвимости в почтовом сервисе компании «Яндекс», которая заняла призовое место в рамках прошедшего 25-го ноября 2011 г. конкурса на конференции ZeroNights 2011.



Уязвимость заключалась в том, что потенциальный нарушитель мог получить доступ к ограниченной конфиденциальной информации пользователей сервиса. Компания Яндекс высоко оценила степень критичности данной уязвимости и оперативно приняла все надлежащие меры для её устранения.

«Данный конкурс – это уникальное для нашей страны событие. Уязвимости есть везде, но не каждый готов к открытой работе со своими проблемами. Компания Яндекс попробовала себя в этом деле, и я уверен, что полученный результат оправдал такой подход. Для западных компаний подобная практика не нова: такие известные разработчики, как Google, Mozilla и Facebook, используют практически аналогичную модель работы с внешними исследователями. Например, не так давно DSecRG – исследовательский центр Digital Security – был отмечен компанией Google за найденную опасную уязвимость в Google Docs. Ведь, в конечном счете, чем больше людей будут искать и находить уязвимости – тем меньше их останется для плохих парней, а это делает сервис более защищенным» – прокомментировал Алексей Синцов.

30-го января на 7-й встрече сообщества Defcon Russia руководитель департамента аудита информационной безопасности компании Digital Security Алексей Синцов раскрыл детали опасной уязвимости в почтовом сервисе компании «Яндекс», которая заняла призовое место в рамках прошедшего 25-го ноября 2011 г. конкурса на конференции ZeroNights 2011." />

Яндекс с нуля обучил полностью суверенную языковую модель

Яндекс представил Alice AI Foundation LLM — базовую версию новой языковой модели, полностью обученной с нуля. Компания самостоятельно собрала корпус, выбрала архитектуру и гиперпараметры, не используя готовые зарубежные модели.

Как сообщают «Ведомости», Alice AI Foundation содержит 80 млрд параметров и обучена на 18 трлн токенов. Благодаря архитектуре Mixture of Experts при обработке каждого токена активируются только 3 млрд параметров — весь 80-миллиардный коллектив одновременно будить не приходится. Контекстное окно достигает 262 144 токенов.

По внутренним тестам Яндекса, модель делит лидерство с Qwen3.5-35B-A3B-Base на задачах AIME 2026 и превосходит Nemotron-3-Super-120B-A12B-Base в ряде тестов на программирование, используя в четыре раза меньше активных параметров. В русскоязычных фактологических заданиях она также обошла более крупную DeepSeek-V4-Flash-Base с 284 млрд параметров. Впрочем, результаты получены на инфраструктуре самой компании и ещё нуждаются в независимой проверке.

Для оценки знаний, актуальных русскоязычной аудитории, Яндекс разработал бенчмарки WikiWebFacts и HardMultiQA. Первый проверяет знание дат, событий, определений и персоналий, второй — умение работать со сложными вопросами из медицины, права, ИТ и искусства. Наборы заданий, эталонные ответы и протоколы оценки опубликованы вместе с моделью.

Инженеры также переработали оптимизатор, совместив обмен данными между видеокартами с вычислениями и примерно вдвое ускорив шаги оптимизации. Каскад классификаторов сократил затраты на отбор обучающих документов в десятки раз, сохранив около 95% полезных материалов.

Веса, технические материалы и бенчмарки уже доступны на Hugging Face под Apache 2.0. Но это претрейн, а не готовый чат-бот: перед внедрением модель придётся дообучить и настроить. В будущем она станет полигоном для единой рассуждающей модели и ИИ-агентов «Алисы».

Яндекс называет разработку полностью суверенной, однако официальный порядок присвоения такого статуса в России заработает только в марте 2027 года.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru