HackerOne: PayPal, Uber, Mail.ru наиболее щедро платят за баги

HackerOne: PayPal, Uber, Mail.ru наиболее щедро платят за баги

HackerOne: PayPal, Uber, Mail.ru наиболее щедро платят за баги

Платформа HackerOne на этой неделе поделилась сведениями о компаниях, наиболее щедро вознаграждающих за найденные в их системах уязвимости. В первую десятку вошли Verizon Media, PayPal, Uber, Intel, Twitter, GitLab, Mail.ru, GitHub, Valve и Airbnb.

В процессе изучения условий вознаграждения за обнаруженные баги команда HackerOne опиралась на суммы, выплаченные с момента основания платформы и по апрель 2020 года.

По словам HackerOne, Verizon выплатил более $9,4 млн с февраля 2014 года. При этом максимальное разовое вознаграждение составило $70 000. В среднем американский оператор сотовой связи отвечал исследователям в течение восьми часов.

PayPal выплатил в общей сумме $2,8 млн в период с августа 2018 года по апрель 2020-го. Представители платёжной системы отвечали в среднем через четыре часа после обращения, а максимальная разовая выплата составила $30 000.

Uber расположился на третьем месте с $2,4 миллионами, выплаченными с декабря 2014 года. Одному из экспертов компания выплатила $50 000.

Далее идут Intel ($1,9 млн), Twitter ($1,3 млн) и GitLab ($1,2 млн). После них — Mail.ru с $1,1 млн.

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