Mozilla увеличивает вознаграждение за баги в Firefox до $10 000

Mozilla увеличивает вознаграждение за баги в Firefox до $10 000

Mozilla увеличивает вознаграждение за баги в Firefox до $10 000

Компания Mozilla внесла некоторые изменения в программу по поиску уязвимостей в браузере Firefox. Теперь исследователи смогут рассчитывать на более крупные вознаграждения за выявленные проблемы безопасности.

Mozilla запустила свою программу поиска багов в далёком 2004 году. В период с 2017 по 2019 год корпорация выплатила специалистам около $1 млн за 350 уязвимостей.

Средняя сумма выплаты обычно составляет приблизительно $2700, однако стандартное разовое вознаграждение равно $4000.

Теперь же Mozilla планирует увеличить сумму выплат за найденную опасную уязвимость до $10 000. Однако такие деньги получит тот исследователь, кто сопроводит сообщение о бреши качественным отчётом.

Среди таких серьёзных уязвимостей, например, можно выделить обход песочницы, возможность выполнения кода и обход запросов на инсталляцию от WebExtension.

Чуть менее опасные бреши — повреждение памяти, утечки данных пользователей — теперь могут принести исследователям от $3000 до $5000.

«Мы хотели в очередной раз подчеркнуть, что сумма вознаграждения зависит не от изначального уведомления об уязвимости, а скорее от результата, которое оно принесёт», — объясняет в блоге Mozilla.

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