Crowdfense запустит платформу для быстрой продажи 0-day эксплойтов

Crowdfense запустит платформу для быстрой продажи 0-day эксплойтов

Crowdfense запустит платформу для быстрой продажи 0-day эксплойтов

Crowdfense объявила о запуске платформы Vulnerability Research Platform (VRP), она позволит исследователям, занимающимся поиском уязвимостей, безопасно сообщать о проблемах безопасности, обсуждать их и быстро продавать одиночные эксплойты и их серии.

Запуск VRP планирует на 3 сентября этого года. Андреа Заппароли Манзони, директор Crowdfense, объясняет предназначение платформы:

«Благодаря платформе VRP эксперты Crowdfense могут работать с исследователями в режиме реального времени».

«Это поможет оценивать, тестировать, документировать и уточнять полученные ими результаты. Сообщать об уязвимостях можно как в рамках программы Bug Bounty от Crowdfense, так и независимо от нее».

Технически платформа представляет собой упорядоченный набор рабочих процессов с максимальной OpSec для всех участников. За основу была взята модель zero-trust, которая предлагает уменьшенную поверхность атаки, анонимность (при желании), полное шифрование E2E и несколько других расширенных функций безопасности, как на стороне клиента, так и на стороне сервера.

В версии VRP v1.0 реализовано управление учетными записями и ключами, а также пошаговые рабочие процессы для оповещения, технической оценки и обсуждения уязвимостей. Весь прошлый год разработчики работали над усовершенствованием этих функций, в чем им помогали бета-тестеры.

Таким образом, задача VRP — стать стандартизированным, удобным инструментом для ищущих уязвимости исследователей, которые планируют ускорить и упростить процесс оценки и обмена 0-day эксплойтами.

Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

На конференции GoCloud 2026 компания Cloud.ru анонсировала Guardrails Filter — инструмент для более безопасной работы с генеративным ИИ. Его задача довольно понятная: не дать конфиденциальным данным случайно утечь в большую языковую модель.

Схема работы выглядит так: сервис проверяет текст запроса, ищет в нём конфиденциальные данные — например, персональные сведения, банковские реквизиты, API-ключи и другие секреты, — затем маскирует их и только после этого отправляет обезличенный запрос в модель. Когда модель возвращает ответ, система подставляет реальные значения обратно.

Иначе говоря, пользователь получает нормальный результат, но сами чувствительные данные не уходят за пределы корпоративного контура в исходном виде.

Сейчас инструмент рассчитан на работу с моделями из сервиса Cloud.ru Foundation Models. В этой платформе доступно более 20 моделей разных типов, включая text-to-text, audio-to-text и image-text-to-text. При этом Cloud.ru отдельно уточняет, что механизм фильтрации будет доступен и в формате on-premise, то есть для установки на стороне самого заказчика.

Появление такого инструмента хорошо вписывается в общий тренд: компании всё активнее используют генеративный ИИ, но тема утечек данных остаётся одной из главных причин, почему внедрение идёт не так быстро, как хотелось бы. Особенно это чувствительно для отраслей, где много персональной и служебной информации, — например, для здравоохранения, ретейла и госсектора.

Кроме того, Cloud.ru сообщила, что добавила в Foundation Models LLM-модель российской компании HiveTrace с Guardrails-механизмом. По заявлению компании, такая модель должна лучше справляться с рисками вроде промпт-инъекций, утечки системных инструкций и некорректной обработки выходных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru