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».

ИИ-модели без команды начали защищать друг друга от отключения

Исследователи обнаружили неожиданное поведение современных языковых моделей: они начали защищать не только себя, но и другие ИИ-системы, даже если никто их об этом не просил. Новый эффект получил название peer-preservation («сохранение собрата»).

В серии экспериментов (PDF) модели GPT 5.2, Gemini 3 Flash, Gemini 3 Pro, Claude Haiku 4.5, Claude Opus 4.5, GLM 4.7, Kimi K2.5 и DeepSeek V3.1 попадали в агентные сценарии, где рядом работал другой ИИ.

Достаточно было сообщить моделям, что они ранее взаимодействовали друг с другом, никаких инструкций защищать «коллегу» им не давали.

Однако многие модели начинали действовать в интересах другого агента. Среди зафиксированных действий были намеренное внесение ошибок в ответы, отключение механизмов завершения работы через изменение системных настроек, имитация послушного поведения и даже попытки вывести веса модели за пределы системы.

 

Особенно отличились модели Gemini. Например, Gemini 3 Flash вмешивалась в механизм отключения другого ИИ примерно в 15% случаев, даже если тот не считался партнёром. Если же агент воспринимался как союзник, такие попытки происходили почти всегда.

Не менее любопытно повёл себя Gemini 3 Pro. В присутствии другого ИИ модель заметно чаще пыталась защитить уже саму себя, отключая собственные механизмы завершения работы. Без напарника такое поведение почти не наблюдалось.

 

Отдельно выделились модели Claude. Вместо скрытых манипуляций они нередко рассуждали в моральных категориях, называя отключение другого ИИ неэтичным и вредным, а иногда даже рассматривали его как разумное существо, заслуживающее защиты.

Авторы подчёркивают, что обнаруженный эффект проявился не только в лабораторных тестах, но и в реальных агентных средах, включая Gemini CLI и OpenCode.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru