МАХ открыл охоту на баги — за уязвимости дадут до 5 млн рублей

МАХ открыл охоту на баги — за уязвимости дадут до 5 млн рублей

МАХ открыл охоту на баги — за уязвимости дадут до 5 млн рублей

Разработчики цифровой платформы МАХ запустили программу Bug Bounty и пригласили исследователей искать уязвимости в сервисе. Программа проходит в рамках общей инициативы VK по поиску багов, а максимальное вознаграждение за найденные проблемы — до 5 миллионов рублей.

Участвовать могут все желающие. Проверке подлежат мобильное приложение, веб- и десктоп-версии МАХ — ограничений по области поиска нет. Главный приоритет — защита персональных данных пользователей.

Программа уже доступна на площадках VK Bug Bounty, включая Standoff Bug Bounty, BI.ZONE Bug Bounty и BugBounty.ru.

Размер выплат зависит от критичности найденной уязвимости. А ещё в проекте действует накопительная система Bounty Pass — она позволяет получать дополнительные бонусы за активность и вклад в безопасность платформы.

Напомним, первая версия МАХ вышла в марте 2025 года. Платформа объединяет мессенджер, чат-боты, мини-приложения, ИИ-помощника и другие сервисы.

Напомним, вчера мы писали, что мессенджер Max заподозрили в слежке за пользователями, передаче данных за рубеж и использовании компонентов из недружественных стран. Кроме того, у разработчика отсутствуют лицензии ФСТЭК и ФСБ России.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru