Яндекс повысил премии за найденные уязвимости до 750 тысяч рублей

Яндекс повысил премии за найденные уязвимости до 750 тысяч рублей

Яндекс повысил премии за найденные уязвимости до 750 тысяч рублей

Компания «Яндекс» увеличила размеры наград, выдаваемых исследователям в рамках ее программы «Охота за ошибками». Отныне за сообщение об уязвимости ее системы безопасности можно будет получить до 750 тыс. рублей.

Собственную программу премирования баг-хантеров «Яндекс» запустил около десяти лет назад. На настоящий момент ее участникам совокупно выплачено свыше 30 млн рублей.

По условиям этой bug bounty, проблемы безопасности можно искать, изучая инфраструктуру «Яндекса», его веб-сервисы и приложения, в том числе Яндекс.Браузер. Сообщения об ошибках рассматривают дежурные сотрудники ИБ-службы компании вместе с командой затронутого объекта исследования.

Размер вознаграждения зависит от степени опасности уязвимости. Выше всего «Яндекс» ценит возможность удаленного выполнения стороннего кода на сервере (теперь от 220 тыс. до 750 тыс. рублей). За обнаружение уязвимости LFR, RFI или XXE либо возможности инъекции кода можно получить до 445 тыс. рублей, за побег из песочницы Яндекс.Браузер — до 370 тысяч.

Условия bug bounty «Яндекса» опубликованы на специализированном сайте компании. Участники программы также могут получить дополнительную информацию, обратившись в службу техподдержки «Охоты за ошибками».

Подпишитесь на новости

В России сформулировали главную проблему ИИ — у него нет страха

Искусственному интеллекту не хватает страха перед ошибкой. Такую мысль высказал заместитель главы Минцифры России Александр Шойтов на конференции BIS Summit, посвящённой информационной безопасности бизнеса и ИТ.

«В ИИ нужно встроить систему страха, чтобы он боялся совершить ошибку, как человек», — заявил Шойтов в ходе дискуссии.

Речь, конечно, не о дрожащей нейросети, которая перед каждым ответом вспоминает ипотеку и разговор с начальником. Под страхом можно понимать встроенный механизм сомнения: способность модели оценивать последствия своих действий, признавать нехватку данных и останавливаться, если цена ошибки слишком высока.

Сейчас генеративный ИИ способен уверенно выдавать неверные ответы, придумывать факты и выполнять опасные команды без человеческого ощущения риска.

Для обычного чат-бота это заканчивается галлюцинацией, а для ИИ-агента с доступом к корпоративным системам — удалёнными файлами, утечкой данных или нарушением работы инфраструктуры.

На BIS Summit прозвучала и ещё более амбициозная идея — встроить в ИИ-модели совесть. Её озвучил Николай Лишин, заместитель руководителя ФМБА России. Если страх должен удерживать систему от ошибки, то совесть, по такой логике, должна помогать оценивать допустимость самого действия.

Получается своеобразный технический портрет идеального ИИ: достаточно умный, чтобы решить задачу, достаточно напуганный, чтобы всё перепроверить, и достаточно совестливый, чтобы вовремя отказаться. Осталось только написать для этого техническое задание.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru