Киберполигон и Positive Technologies создадут аналоги HackerOne

Киберполигон и Positive Technologies создадут аналоги HackerOne

Киберполигон и Positive Technologies создадут аналоги HackerOne

Российские компании «Киберполигон» и Positive Technologies планируют запустить аналоги платформы HackerOne, известной площадки для поиска уязвимостей. Напомним, что недавно из-за геополитической ситуации HackerOne перестала выплачивать вознаграждения специалистам из России и Белоруссии.

Представители «Киберполигон» и Positive Technologies, учитывая потребности современных хакеров, анонсировали приличный размер вознаграждений, сравнимый с мировыми практиками. Это поможет заинтересовать серьёзных экспертов.

Согласно прогнозам ряда специалистов, которые передаёт издание «КоммерсантЪ», отечественным платформам придётся сначала заработать авторитет, и только после этого на них можно ожидать приличную активность.

Планируется, что платформа «Киберполигон» будет работать с 1 апреля, а аналог HackerOne от Positive Technologies запустится уже в мае. Интересно, что «Ростелеком» также хочет реализовать подобный проект, но по его статусу пока тишина.

По словам Луки Сафонова, генерального директора компании «Киберполигон», максимальная сумма вознаграждения за критическую уязвимость может составлять 3 миллиона рублей. Что касается платформы от Positive Technologies, исследователи могут получить за один баг от 5 до 400 тысяч рублей.

Напомним, что Mail.ru Group выплатила баг-хантерам более $2 миллионов за семь лет.

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