Google повысит вознаграждение за критические уязвимости в Chrome

Google повысит вознаграждение за критические уязвимости в Chrome

В Google говорят, что довольны работой программы вознаграждения за новые данные о багах в программном обеспечении и сервисах Google. Более того, на днях в интернет-компании было принято решение поднять размеры вознаграждения за данные об уязвимостях. "За последнее время мы видим значительное падение объемов данных о проблемах с безопасностью по системе Chromium...

Это сигналы того, что отыскать баги в браузере Chrome становится все сложнее, а усилия, которые необходимо для этого прилагать сообществу Chromium значительно растут", - пишет в блоге Google Chrome один из разработчиков браузера Крис Эванс.

По его словам, Google решила добавить еще 1000-долларовый бонус за данные о багах, при том, что все ранее заявленные вознаграждения также остаются в силе. Как пояснли в Google, бонус выплачивается в том случае, если найденный баг может быть использован на практике для взлома системы или несанкционированного доступа к данным. Либо если уязвимость была найдена стабильной ветви браузера, которую Google уже задекларировала как безопасную, сообщает cybersecurity.ru.

Напомним, что на сегодня Google заплатила более 1 млн долларов за данные о багах в Chrome. Самые большие выплаты (60 000 долларов) получил Сергей Глазунов.

Вчера Google также выпустила новую версию Chrome 21.0.1180.79 для Windows, Mac и Linux. В данной пересобранной версии обновлен плагин Flash Player, который был подвержен уязвимости.

Нейросеть как цифровой костыль: учёные предупредили об ослаблении мышления

Активное использование искусственного интеллекта может постепенно ослаблять навыки, которые человек передаёт нейросети. К такому выводу пришли исследователи из университетов Ватерлоо, Торонто и Пердью. Впрочем, отправлять ChatGPT на костёр рано: проблема не в самом ИИ, а в привычке использовать его вместо собственной головы.

Учёные называют этот процесс когнитивной разгрузкой. Человек поручает внешнему инструменту запоминать информацию, искать решения и выстраивать рассуждения.

Результат появляется быстрее, но мозг получает меньше практики. Если так продолжается долго, самостоятельно выполнить знакомую задачу становится сложнее.

Показательный эксперимент провели почти с тысячей школьников, изучавших математику. Во время тренировок обычный помощник на базе GPT-4 улучшил их результаты на 48%.


Однако после отключения нейросети ученики написали проверочную работу на 17% хуже группы, которая занималась без ИИ. Другой вариант ИИ-репетитора работал иначе: не выдавал готовое решение, а подталкивал школьников к самостоятельному ответу. В этом случае заметного ухудшения результатов не обнаружили.


Похожий эффект исследователи наблюдали у врачей, применявших ИИ для поиска аденом во время колоноскопии. После возвращения к работе без алгоритма эффективность специалистов снизилась: показатель выявления образований упал с 28,4 до 22,4%.

Особенно опасной такая зависимость может стать в профессиях, где необходимо самостоятельно принимать сложные решения. Чем больше работы забирает алгоритм, тем реже человек тренирует собственные навыки.


Отказываться от нейросетей авторы не предлагают. Безопаснее использовать их для подсказок, объяснений, обратной связи и проверки собственных выводов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru