Багхантеры нашли на Госуслугах 34 уязвимости

Багхантеры нашли на Госуслугах 34 уязвимости

Багхантеры нашли на Госуслугах 34 уязвимости

Восемь тысяч “белых хакеров”, 34 уязвимости и 350 тыс. рублей максимальной выплаты — Минцифры отчиталось об участие “Госуслуг” на платформах BI.ZОNE Bug Bounty и Standoff 365. Доступа к внутренним данным госпортала у багхантеров не было.

Госуслуги “выставили” на bug bounty в феврале этого года. Публичные программы по поиску уязвимостей запустили сразу на двух платформах — BI.ZОNE Bug Bounty и Standoff 365.

За три месяца в эксперименте приняли участие более 8,4 тыс. багхантеров, рассказали в Минцифры. За критическую уязвимость “белым хакерам” обещали до 1 млн рублей, за мелкие баги — мерч с символикой проекта. Спонсировал программу “Ростелеком”.

В итоге максимальная выплата за найденный баг составила 350 тыс. рублей, минимальная — 10 тыс. рублей, отчитались в Минцифры. Всего было обнаружено 34 уязвимости, большинство из которых — со средним и низким уровнем критичности.

Общую сумму потраченных денег озвучивать не стали.

Всего в поисках уязвимостей на “Госуслугах” успели поучаствовать 

8,4 тыс. багхантеров. Средний возраст — 28 лет. Самому взрослому энтузиасту было 55 лет, самому юному — 17.

Работа исследователей помогла улучшить систему безопасности Госуслуг, признают в Минцифры. При этом доступа к внутренним данным портала у багхантеров не было, подчеркнули в ведомстве.

“Участники работали только на внешнем периметре, а найденные уязвимости полностью контролировались системами мониторинга, чтобы их нельзя было использовать для взлома”, — говорится в отчете.

“Готовность госучреждений публично проверять безопасность своих сервисов — важный шаг в построении по-настоящему надёжных и эффективных систем информационной безопасности”, — комментирует итоги проекта руководитель направления багбаунти Standoff 365 Анатолий Иванов.

Эксперт выразил надежду, что Минцифры станет примером для других организаций.

“Разместив программу на нашей платформе, министерство показало готовность и зрелость госструктур для багбаунти, — соглашается директор департамента анализа защищённости и противодействия мошенничеству, директор по стратегии BI.ZОNE Евгений Волошин. — За это короткое время ведомство уже смогло проверить многие ресурсы и повысить их защищённость”.

В Минцифры уже пообещали продолжать подобные эксперименты, а также расширить действие программы на другие ведомства.

В МФТИ подобрали работающие альтернативы GPU NVIDIA

Институт искусственного интеллекта МФТИ оценил возможности альтернативных графических процессоров (GPU) от китайских производителей. Параллельно в Физтехе был создан Центр компетенций, основной задачей которого стала помощь бизнесу в построении инфраструктуры для работы с искусственным интеллектом.

Российские компании столкнулись с увеличением сроков поставок, ограничениями на загрузку драйверов и отсутствием официальной поддержки оборудования NVIDIA, графические ускорители которой традиционно используются при построении ИИ-инфраструктуры.

В этих условиях бизнесу приходится пересматривать привычные подходы и искать альтернативные технологические решения.

Институт искусственного интеллекта МФТИ провёл комплексное исследование рынка альтернативных ускорителей, преимущественно китайского производства. В рамках работы специалисты изучали архитектурные особенности оборудования, состояние драйверов, совместимость с популярными фреймворками и поведение ускорителей под нагрузкой при выполнении различных задач — от работы с большими языковыми моделями и системами компьютерного зрения до распределённых вычислений.

По итогам испытаний наилучшие результаты показали видеокарты s4000 от Moore Threads и C500 от MetaX. Они продемонстрировали высокую производительность и стабильную работу во всех ключевых сценариях, включая длительную непрерывную нагрузку. В ряде тестов их производительность оказалась сопоставимой с NVIDIA A100, а в отдельных случаях — даже превосходила её.

«Мы оценивали скорость и воспроизводимость вычислений, устойчивость при росте нагрузки и стабильность поведения моделей на разных типах ускорителей. Эти параметры определяют пригодность систем для длительной эксплуатации. По итогам исследований мы сформировали программно-аппаратные конфигурации, обеспечивающие необходимую производительность языковых моделей на альтернативных платформах. Такой подход формирует предсказуемый жизненный цикл ИИ-решений и позволяет компаниям системно планировать эксплуатацию систем в собственных контурах», — рассказал научный директор Института искусственного интеллекта МФТИ Юрий Визильтер.

В МФТИ пообещали продолжить тестирование новых поколений ускорителей, а также подготовку практических рекомендаций по их использованию для решения типовых задач.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru