В 2019 году Facebook выплатил $2,2 млн за уязвимости

В 2019 году Facebook выплатил $2,2 млн за уязвимости

В 2019 году Facebook выплатил $2,2 млн за уязвимости

В 2019 году Facebook выплатил исследователям в области кибербезопасности $2,2 миллиона. Эта сумма сложилась из вознаграждений за найденные в системах интернет-гиганта уязвимости.

В общей сложности корпорация получила 15 тыс. отчётов об обнаруженных проблемах безопасности. Однако лишь за 1300 Facebook заплатил.

Деньги заработали исследователи более чем из 60 стран. По словам Facebook, среднее вознаграждение составило около $1500.

Для сравнения — выплаты Facebook в 2018 году оказались в два раза меньше ($1,1 млн). Тогда социальная платформа получила 700 качественных отчётов об уязвимостях.

А за 2017 год интернет-гигант заплатил $880 тыс. более чем за 400 сообщений об уязвимостях.

Самое большое вознаграждение в прошлом году получил исследователь Юсеф Саммуда — $65 тысяч. Саммуда сообщил о проблеме, способной привести к утечке.

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