Valve: Игнорировать сообщения эксперта об уязвимостях Steam было ошибкой

Valve: Игнорировать сообщения эксперта об уязвимостях Steam было ошибкой

Valve: Игнорировать сообщения эксперта об уязвимостях Steam было ошибкой

Valve сдалась и признала свою ошибку в части отсутствия оперативной реакции на информацию об уязвимостях в клиенте Steam. Более того, корпорация даже назвала игнорирование эксперта и его бан в программе поиска уязвимостей ошибкой.

Быстро спохватившись — видимо, испугавшись реакции сообщества и публикации второй 0-day в Steam, — Valve выпустила соответствующий патч и даже обновила правила программы поиска багов.

В настоящее время компания также занимается выяснением обстоятельств бана исследователя Василия Кравца, который жаловался, что его сообщения об уязвимостях игнорируются разработчиками.

Напомним, что российский исследователь в области кибербезопасности Василий Кравец опубликовал детали ещё одной уязвимости в клиенте Steam — это уже вторая 0-day, раскрытая Василием за последние две недели.

Кравец подчеркнул, что у него не было возможности сообщить Valve ещё об одной проблеме безопасности по той причине, что компания просто забанила его в своей программе по поиску багов (располагается на площадке HackerOne).

Ранее мы писали, что на просторах Сети появилась новая изощренная мошенническая схема, с помощью которой злоумышленники атакуют пользователей Steam. Специальный сайт, который якобы бесплатно раздаёт игры, на деле используется для взлома аккаунтов Steam.

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