FireEye открыла программу по поиску уязвимостей сторонним экспертам

FireEye открыла программу по поиску уязвимостей сторонним экспертам

FireEye открыла программу по поиску уязвимостей сторонним экспертам

FireEye открыла свою программу по поиску уязвимостей всем исследователям в области кибербезопасности. Сообщить о багах представителям компании можно на площадке Bugcrowd.

Какое-то время программа FireEye работала в закрытом режиме, специалисты Bugcrowd пытались найти бреши в многочисленных сайтах компании.

За качественные отчёты о критических уязвимостях эксперты могли заработать от $1500 до $2500, за дыры высокой степени опасности — от $800 до $1250, за средние — от $200 до $500, наименее опасные — от $50 до $150.

Исследователи, однако, должны убедиться, что атакуют исключительно те ресурсы, которые участвуют в программе. Также стоит отправлять отчёты через соответствующие формы. Только так можно будет рассчитывать на денежное вознаграждение.

FireEye также подчёркивает, что социальная инженерия, DoS и физические атаки не попадают в программу по поиску проблем безопасности. Требующие административного или физического доступа бреши тоже не принесут экспертам денег.

В ближайшие месяцы FireEye обещает распространить программу по поиску уязвимостей на большее количество продуктов и сервисов. Подробную информацию можно найти на сайте Bugcrowd.

Подпишитесь на новости

ChatGPT посадили за руль Toyota Corolla, он справился с трассой из конусов

Чат-боту доверили не письмо начальнику, а руль, газ и тормоз настоящей машины. Команда DrivingBench подключила несколько ИИ-моделей к Toyota Corolla и проверила, смогут ли они проехать трассу из конусов на парковке в районе Сан-Франциско.

В эксперименте участвовали GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1, Grok 4.6 и GPT-5.6 Sol. Это модели общего назначения, без специального дообучения для вождения. Код, промпты и устройство испытаний команда раскрыла в отчёте DrivingBench.

Ноутбук передавал моделям изображения с камер и телеметрию. Их команды поступали в автомобиль через устройство comma four и программную прослойку на базе openpilot. Таким образом, чат-бот выбирал манёвры, а отдельная система превращала решения в действия машины.


Результаты получились неровными. Grok, Sol и Fable проехали лишь несколько метров и не завершили маршрут. Astra после нескольких попыток справилась. Между заездами модели предлагали разобрать ошибки и попробовать снова.

Человек всё время находился за рулём и был готов нажать тормоз. Скорость ограничили, маршрут проходил на парковке. Выпускать такого водителя в городской поток эксперимент не предлагает.


Самый занятный результат: универсальная языковая модель смогла управлять физической машиной, получая обратную связь через инструменты.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru