За уязвимости в Google Chrome теперь можно получить до $250 000

За уязвимости в Google Chrome теперь можно получить до $250 000

За уязвимости в Google Chrome теперь можно получить до $250 000

Google более чем в два раза увеличила суммы вознаграждений за обнаруженные в Chrome уязвимости. Теперь в программе Vulnerability Reward можно получить максимально 250 тысяч долларов за баг.

Отныне корпорация будет дифференцировать уязвимости, связанные с повреждением памяти, основываясь на качестве отчёта и стремлении исследователя предоставить максимально подробную информацию о степени риска.

Размер денежных вознаграждений, как уже отмечалось выше, существенно вырастет.

Это касается как базовых отчётов с PoC (proof-of-concept), демонстрирующих повреждение памяти в Chrome (можно получить до 25 тыс. долларов), так и высококачественных уведомлений, содержащих эксплойт для удалённого выполнения кода.

«Пришло время усовершенствовать программу по поиску уязвимостей — Chrome VRP, а также поднять сумму денежных вознаграждений. Это поможет стимулировать формирование высококачественных отчётов и мотивирует исследователей глубже изучать проблемы безопасности в Chrome», — пишет инженер по безопасности Chrome Эми Ресслер.

«Максимальная сумма вознаграждений — 250 тысяч долларов. Её можно получить за демонстрацию удалённого выполнения кода в процессе за пределами песочницы».

Нейросеть как цифровой костыль: учёные предупредили об ослаблении мышления

Активное использование искусственного интеллекта может постепенно ослаблять навыки, которые человек передаёт нейросети. К такому выводу пришли исследователи из университетов Ватерлоо, Торонто и Пердью. Впрочем, отправлять ChatGPT на костёр рано: проблема не в самом ИИ, а в привычке использовать его вместо собственной головы.

Учёные называют этот процесс когнитивной разгрузкой. Человек поручает внешнему инструменту запоминать информацию, искать решения и выстраивать рассуждения.

Результат появляется быстрее, но мозг получает меньше практики. Если так продолжается долго, самостоятельно выполнить знакомую задачу становится сложнее.

Показательный эксперимент провели почти с тысячей школьников, изучавших математику. Во время тренировок обычный помощник на базе GPT-4 улучшил их результаты на 48%.


Однако после отключения нейросети ученики написали проверочную работу на 17% хуже группы, которая занималась без ИИ. Другой вариант ИИ-репетитора работал иначе: не выдавал готовое решение, а подталкивал школьников к самостоятельному ответу. В этом случае заметного ухудшения результатов не обнаружили.


Похожий эффект исследователи наблюдали у врачей, применявших ИИ для поиска аденом во время колоноскопии. После возвращения к работе без алгоритма эффективность специалистов снизилась: показатель выявления образований упал с 28,4 до 22,4%.

Особенно опасной такая зависимость может стать в профессиях, где необходимо самостоятельно принимать сложные решения. Чем больше работы забирает алгоритм, тем реже человек тренирует собственные навыки.


Отказываться от нейросетей авторы не предлагают. Безопаснее использовать их для подсказок, объяснений, обратной связи и проверки собственных выводов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru