Positive Technologies заплатит 60 млн руб. за закладку в коде продуктов

Positive Technologies заплатит 60 млн руб. за закладку в коде продуктов

Positive Technologies заплатит 60 млн руб. за закладку в коде продуктов

Positive Technologies предлагает исследователям вознаграждение в размере 60 миллионов рублей, если они смогут внедрить условно вредоносный код в продукты компании. За демонстрационную кражу денег со счетов Positive Technologies теперь тоже можно получить до 60 млн руб.

Алексей Новиков, директор экспертного центра безопасности Positive Technologies, подчеркнул:

«На сегодняшний день программа баг-баунти, ориентированная на недопустимые события, является единственным способом убедиться в эффективности выстроенной системы защиты».

Подход Positive Technologies отличается привлечением сторонних специалистов для подтверждения способов реализации недопустимых событий. В компании считают, что уже в этом году её примеру последуют другие организации.

К слову, независимые исследователи уже пробовали внедрить закладку в продукты Positive Technologies на киберполигоне Standoff 12. На тот момент никому не удалось «подсадить» вредоносный код.

Теперь благодаря новой программе эксперты смогут заработать 60 миллионов рублей, если у них получится разместить условно рабочую сборку с вредоносными кодом на сервере обновлений gus.ptsecurity.com. Главное — соблюдать правила программы.

Например, согласно правилам, нельзя использовать модифицированный билд. Стоит также учитывать, что механизмы безопасности Positive Technologies исключают возможность распространения тестового вредоносного обновления в продукты, которые поставляются клиентам компании.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Языковые модели тупеют от мусорных данных из интернета

Группа исследователей из Университета Техаса и Университета Пердью предложила необычную идею: большие языковые модели (LLM), вроде ChatGPT, могут «тупить» от некачественных данных примерно так же, как люди — от бесконечных часов в соцсетях.

В отчёте специалисты выдвигают «гипотезу гниения мозга LLM». Суть проста: если продолжать дообучать языковую модель на «мусорных» текстах из интернета, она со временем начнёт деградировать — хуже запоминать, терять логику и способность к рассуждению.

Авторы понимают, что отличить хороший контент от плохого сложно. Поэтому они решили изучить 100 миллионов твитов с HuggingFace и отобрать те, что подходят под определение «junk».

В первую группу попали короткие твиты с большим количеством лайков и репостов — те самые, которые вызывают максимальное вовлечение, но несут минимум смысла. Во вторую — посты с «низкой семантической ценностью»: поверхностные темы, кликбейт, громкие заявления, конспирология и прочие «триггерные» темы.

 

Чтобы проверить качество отбора, результаты GPT-4o сверили с оценками трёх аспирантов — совпадение составило 76%.

Учёные обучили четыре разные языковые модели, комбинируя «мусорные» и «качественные» данные в разных пропорциях. Потом прогнали их через тесты:

  • ARC — на логическое рассуждение,
  • RULER — на память и работу с длинным контекстом,
  • HH-RLHF и AdvBench — на этические нормы,
  • TRAIT — на анализ «личностного стиля».

Результаты оказались любопытными: чем больше в обучающем наборе было «интернет-мусора», тем хуже модель справлялась с задачами на рассуждение и память. Однако влияние на «этичность» и «черты личности» было неоднозначным: например, модель Llama-8B с 50% «мусора» даже показала лучшие результаты по «открытости» и «низкой тревожности».

Исследователи сделали вывод: переизбыток интернет-контента может привести к деградации моделей и призвали разработчиков тщательнее отбирать данные для обучения. Особенно сейчас, когда всё больше онлайн-текста создаётся уже самими ИИ — и это может ускорить эффект так называемого model collapse, когда модели начинают обучаться на собственных ошибках.

Учёные шутят: если так пойдёт и дальше, возможно, придётся вернуться к книгам — хотя бы ради того, чтобы «накормить» модели чем-то действительно качественным.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru