GitLab за 2019 год выплатил исследователям более $500 000 за уязвимости

GitLab за 2019 год выплатил исследователям более $500 000 за уязвимости

GitLab за 2019 год выплатил исследователям более $500 000 за уязвимости

GitLab за последний год выплатил исследователям в области кибербезопасности более полумиллиона долларов за вклад в развитие программы по поиску уязвимостей. Впервые программа была запущена на платформе HackerOne в 2014 году, однако на тот момент она была закрытой.

Уже в 2018 году компания выплатила $250 тысяч за найденные бреши.

Год назад GitLab решил пригласить всех желающих экспертов поучаствовать в обнаружении проблем безопасности.

По словам представителей, данная инициатива оказалась весьма успешной — компания получила 1378 отчётов от 513 специалистов со всего мира. Общая сумма выплаченных вознаграждений составила $565 650.

Основной отличительной чертой программы GitLab является полная свобода, которую компания предоставила исследователям. Даже если последние преступят какие-то рамки, GitLab обещает не принимать никаких юридических мер.

«Программа по поиску уязвимостей не давала расслабиться нашим разработчикам. Благодаря инициативе наша команда получила вызов и смогла обеспечить лучшую безопасность GitLab», — отметили в компании.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru