Standoff 365 заплатит специалистам 1 млн руб. за собственные уязвимости

Standoff 365 заплатит специалистам 1 млн руб. за собственные уязвимости

Standoff 365 заплатит специалистам 1 млн руб. за собственные уязвимости

Платформа Standoff 365 сегодня запустила программу по поиску уязвимостей в собственных системах и сервисах. Максимальное вознаграждение, которое могут получить исследователи, — миллион рублей; его дадут за обнаружение самых опасных брешей.

Этим шагом представители Standoff 365 хотят показать, что платформа готова открыто подтвердить защищённость своих систем и продемонстрировать заботу о безопасности клиентов.

Решение о проверке собственных сервисов дополнительно продиктовано интересом киберпреступников к ИТ-компаниям. В четвёртом квартале 2022 года число атак на организации этой сферы увеличилось на 18%.

Проникнув в сети ИТ-компаний, злоумышленники могут провести дополнительные действия, нацеленные на их клиентов и пользователей продуктов.

Специалисты по кибербезопасности смогут «прощупать» все поддомены сайта платформы Standoff 365 (standoff365.com). Среди них, например, auth.standoff365.com, bugbounty.standoff365.com и range.standoff365.com.

За критические уязвимости исследователи получат 1 миллион рублей, за бреши высокой степени риска — 250 тысяч рублей, 50 тысяч и 15 тысяч рублей за средний и низкий уровни соответственно.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru