Microsoft разрешила искать уязвимости в Xbox, можно заработать $20 тыс.

Microsoft разрешила искать уязвимости в Xbox, можно заработать $20 тыс.

Microsoft разрешила искать уязвимости в Xbox, можно заработать $20 тыс.

Microsoft запустила программу по поиску уязвимостей в своей игровой консоли Xbox. Теперь геймеры и исследователи в области кибербезопасности смогут сообщать о проблемах сети Xbox Live и смежных сервисов.

Предоставив информацию об актуальной уязвимости, эксперт может рассчитывать на вознаграждение, сумма которого варьируется от $500 до $20 000.

Такие деньги корпорация готова выплатить за качественные отчёты о проблемах безопасности, приводящих к удалённому выполнению кода. Сообщения специалистов также должны содержать рабочий PoC-код для эксплуатации бреши.

Основные факторы, которые будут влиять на сумму вознаграждения, — качество отчёта и опасность выявленной уязвимости. Если исследователь не представил хорошо подготовленный отчёт, Microsoft всё равно упомянет его при выпуске патча.

Специалистам следует учитывать пару моментов: проблемы безопасности стоит искать в полностью обновлённом Xbox Live и всех сопутствующих сервисах, в отчётах должны быть описаны (или представлены в видеоформате) шаги эксплуатации бага.

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