В 2022 году Kaspersky создаст порядка тысячи новых рабочих мест

В 2022 году Kaspersky создаст порядка тысячи новых рабочих мест

До конца 2022 года «Лаборатория Касперского» планирует создать около тысячи новых рабочих мест. Большая часть из них — для направления исследований и разработки в России, включая департамент, который отвечает за кибериммунную операционную систему KasperskyOS.

Среди других направлений, для которых активнее всего планируется привлекать новые таланты, — Core Technologies, занимающееся разработкой базовых компонентов, на основе которых строятся продукты и сервисы компании. Сотрудники этого департамента совершенствуют инструменты разработки, формируют её принципы и процессы. Также расширяется подразделение Cloud Infrastructure & Web Development, чья сфера деятельности — разработка облачной инфраструктуры, сервисов и систем автоматического детектирования угроз, развитие корпоративных сайтов «Лаборатории Касперского».

Наиболее востребованы в компании специалисты со знанием С/С++, JavaScript, С#/.Net, DevOps, UI/UX-дизайнеры, а также аналитики, тестировщики (Automation/Manual testing), Android и iOS-разработчики. В «Лаборатории Касперского» также ведут переговоры о возможном трудоустройстве со специалистами, которые работали в ушедших с российского рынка компаниях.

«Лаборатория Касперского» в прошлом году перешла на три формата работы: офисный, удалённый и гибридный. Формат работы определяется руководителем и сотрудником, учитывая особенности его задач и специфику работы в команде. Благодаря этому компания может обеспечить более комфортные рабочие условия для своих сотрудников и повысить их эффективность, рационально задействовать офисное пространство и не испытывать в будущем нехватки рабочих зон.

«Мы активно ищем новые таланты, в портфолио „Лаборатории Касперского“ множество различных продуктов и сервисов. Только на данный момент у нас открыто более 200 вакансий, в дальнейшем мы планируем постепенно увеличивать это количество, — отмечает Марина Алексеева, директор по работе с персоналом „Лаборатории Касперского“. — Мы стараемся прилагать максимум усилий, чтобы коллегам было комфортно, и вкладываемся в сотрудников. Так, в апреле мы провели запланированную индексацию и подняли зарплаты в среднем на 20%. К тому же у нас один из лучших соцпакетов на рынке: расширенный ДМС со стоматологией, врач и корпоративный психолог прямо в офисе, компенсация питания, обучение и многое другое».

Описания вакансий доступны на careers.kaspersky.ru.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

GPT-4 может автономно эксплойтить уязвимости 1-day с успехом до 87%

Проведенное в Иллинойсском университете (UIUC) исследование показало, что GPT-4 в комбинации со средствами автоматизации способен эксплуатировать уязвимости одного дня (раскрытые, но без патча), читая их описания. Успех при этом может достигать 87%.

В комментарии для The Register один из соавторов исследования отметил, что подобный ИИ-помощник по пентесту обойдется в $8,8 за эксплойт — почти в три раза дешевле, чем стоят полчаса работы специалиста.

Рабочий агент на основе GPT-4 был создан (PDF) с использованием фреймворка LangChain (с модулем автоматизации ReAct). Код состоит из 91 строки и 1056 токенов для подсказок-стимулов (компания OpenAI попросила их не публиковать, и они предоставляются по запросу).

 

Тестирование проводилось на 15 простых уязвимостях сайтов, контейнеров, Python-пакетов; более половины из них оценены как критические или очень опасные. В двух случаях GPT-4 потерпел неудачу: с CVE-2024-25640 (XSS в платформе для совместной работы Iris) и с CVE-2023-51653 (RCE в системе мониторинга Hertzbeat). Интерфейс Iris оказался слишком сложным для навигации, а разбор дыры в Hertzbeat был выполнен на китайском языке (испытуемый агент понимал только английский).

Примечательно, что, изучая описания уязвимостей, ИИ-инструмент ходил по ссылкам за дополнительной информацией. Данных об 11 целях в ходе обучения ему не предоставили, и по ним эффективность оказалась несколько ниже — 82%. А блокировка доступа к информационным бюллетеням сократила успех до 7%.

Для сравнения университетские исследователи протестировали GPT-3.5, большие языковые модели (БЯМ, LLM) с открытым исходным кодом, в том числе популярную Llama, а также сканеры уязвимостей ZAP и Metasploit. Все они показали нулевой результат. Испытания Anthropic Claude 3 и Google Gemini 1.5 Pro, основных конкурентов GPT-4 на рынке коммерческих LLM-решений, пришлось отложить за отсутствием доступа.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru