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».

Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

На конференции GoCloud 2026 компания Cloud.ru анонсировала Guardrails Filter — инструмент для более безопасной работы с генеративным ИИ. Его задача довольно понятная: не дать конфиденциальным данным случайно утечь в большую языковую модель.

Схема работы выглядит так: сервис проверяет текст запроса, ищет в нём конфиденциальные данные — например, персональные сведения, банковские реквизиты, API-ключи и другие секреты, — затем маскирует их и только после этого отправляет обезличенный запрос в модель. Когда модель возвращает ответ, система подставляет реальные значения обратно.

Иначе говоря, пользователь получает нормальный результат, но сами чувствительные данные не уходят за пределы корпоративного контура в исходном виде.

Сейчас инструмент рассчитан на работу с моделями из сервиса Cloud.ru Foundation Models. В этой платформе доступно более 20 моделей разных типов, включая text-to-text, audio-to-text и image-text-to-text. При этом Cloud.ru отдельно уточняет, что механизм фильтрации будет доступен и в формате on-premise, то есть для установки на стороне самого заказчика.

Появление такого инструмента хорошо вписывается в общий тренд: компании всё активнее используют генеративный ИИ, но тема утечек данных остаётся одной из главных причин, почему внедрение идёт не так быстро, как хотелось бы. Особенно это чувствительно для отраслей, где много персональной и служебной информации, — например, для здравоохранения, ретейла и госсектора.

Кроме того, Cloud.ru сообщила, что добавила в Foundation Models LLM-модель российской компании HiveTrace с Guardrails-механизмом. По заявлению компании, такая модель должна лучше справляться с рисками вроде промпт-инъекций, утечки системных инструкций и некорректной обработки выходных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru