Bug Bounty от Яндекса может принести 2,8 млн руб. за критическую брешь

Bug Bounty от Яндекса может принести 2,8 млн руб. за критическую брешь

Bug Bounty от Яндекса может принести 2,8 млн руб. за критическую брешь

Новый конкурс в программе по поиску уязвимостей (Bug Bounty) от «Яндекс» порадует белых хакеров неплохими суммами вознаграждения. Исследователи могут получить 2,8 миллионов рублей за обнаружение критической бреши в сервисах российского интернет-гиганта.

Само собой, конечная сумма, которую сможет получить хакер, будет зависеть от степени риска, простоты эксплуатации и уровня влияния на безопасность пользовательских и партнерских данных. В «Яндексе» уточнили, что конкурс продлится до 31 августа.

Увеличенная сумма вознаграждения ждет исследователей за отчеты в двух категориях: IDOR (небезопасный прямой доступ к объектам через ошибки в API); технические уязвимости, открывающие доступ к конфиденциальной внутренней информации.

В случае выявления одной из таких проблем, «Яндекс» обещает отдать ей приоритет и устранить максимально быстро. Для поиска уязвимостей этичные хакеры должны использовать исключительно собственные тестовые аккаунты. Пытаться получить доступ к данным других пользователей категорически запрещено.

Полную информацию о суммах вознаграждений, а также список багов и уязвимостей, доступных для поиска, «Яндекс» опубликовала по этой ссылке.

Подпишитесь на новости

Наталья Касперская поставила под сомнение доверие к генеративному ИИ

Генеративный ИИ умеет писать тексты и код, но можно ли на него полагаться? Наталья Касперская считает, что с доверием к таким системам пока больше вопросов, чем ответов. В интервью корреспонденту Anti-Malware.ru Олесе Афанасьевой на BIS Summit она назвала критерий доверенности применительно к генеративному ИИ загадкой.

По объяснению Касперской, доверенная система должна работать с заранее заданными параметрами и обеспечивать предсказуемый результат.

Генеративный ИИ, по её оценке, под это определение не подпадает: он не способен каждый раз выдавать один и тот же результат.

«Критерий доверенности в применении к генеративному искусственному интеллекту для меня является загадкой», — заявила она.

Главная проблема, считает Касперская, — масштаб моделей. Огромное количество параметров и данных делает полноценную проверку такой системы практически недостижимой. Можно протестировать отдельные ответы и сценарии, но это ещё не доказывает надёжность всей модели.

«Вы можете сделать какие-то выборочные проверки, частичные. Они будут выборочными и частичными, они ничего не докажут», — подчеркнула Касперская.

Получается неудобный вопрос для бизнеса и государства: как доверять системе, поведение которой нельзя исчерпывающе проверить? По словам председателя правления АРПП «Отечественный софт», задача создания доверенного ИИ поставлена, но готового способа её решения она пока не видит.

Одними разговорами, считает Касперская, проблему не закрыть. Нужна совместная работа специалистов по ИИ и информационной безопасности, методистов и разработчиков стандартов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru