BI.ZONE представит платформу bug bounty на конференции OFFZONE 2022

BI.ZONE представит платформу bug bounty на конференции OFFZONE 2022

BI.ZONE представит платформу bug bounty на конференции OFFZONE 2022

Компания BI.ZONE планирует представить платформу для поиска уязвимостей (bug bounty) уже в этом месяце. Релиз платформы состоится 25 августа в рамках международной конференции по практической кибербезопасности OFFZONE.

BI.ZONE позиционирует свою разработку как хаб между бизнесом и независимыми исследователями — багхантерами. Компаниям продукт BI.ZONE поможет повысить защищенность IT-активов, содействуя в запуске программ bug bounty. Багхантерам благодаря платформе будет комфортнее проводить исследования безопасности: сообщать об уязвимостях, не опасаясь уголовного преследования, выбирать программы bug bounty по своим интересам и получать вознаграждение без организационных помех.

На OFFZONE 2022 команда BI.ZONE продемонстрирует интерфейс платформы, расскажет о том, для каких компаний предназначен продукт, а также объяснит, как будет выглядеть процесс получения вознаграждений для багхантеров.

«Появление отечественных платформ bug bounty — это возможность построить непрерывный процесс поиска уязвимостей в инфраструктуре. Мы изначально разрабатывали продукт с фокусом на международный рынок, учитывая лучшие мировые практики. В июне мы запустили предварительную регистрацию на платформе и были рады тому, с каким интересом к этому отнеслись багхантеры и бизнес», — прокомментировал Евгений Волошин, директор блока экспертных сервисов BI.ZONE.

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