Positive Technologies запустила Bug Bounty для 15 своих продуктов

Positive Technologies запустила Bug Bounty для 15 своих продуктов

Positive Technologies запустила Bug Bounty для 15 своих продуктов

Positive Technologies расширила работу с сообществом баг-хантеров и запустила на платформе Standoff Bug Bounty отдельные программы поиска уязвимостей сразу для 15 своих продуктов. Теперь каждое ключевое решение компании можно проверять в рамках собственной, выделенной программы — с понятным списком рисков и фиксированными вознаграждениями.

За обнаружение наиболее опасных уязвимостей исследователям готовы платить до 500 тысяч рублей.

В каждой программе описано от 10 до 15 потенциальных проблем, ранжированных по уровню критичности именно для конкретного продукта. Среди примеров — возможность получения прав администратора в PT NGFW, обход аутентификации в интерфейсе управления PT Application Inspector или удаление следов атак в PT Network Attack Discovery.

За проработку критических рисков выплаты составляют от 300 до 500 тысяч рублей, за уязвимости высокого уровня опасности — от 150 до 300 тысяч. Таким образом компания даёт баг-хантерам чёткое понимание, какие сценарии представляют наибольшую ценность с точки зрения реальной безопасности.

Одновременно Positive Technologies обновила и уже действующие программы Bug Bounty. В запущенную более трёх лет назад инициативу Positive dream hunting, которая ориентирована на поиск недопустимых для бизнеса событий, добавили новый критический сценарий — кражу персональных данных.

Ранее в список входили хищение денег со счетов компании и внедрение условно вредоносного кода. Вознаграждение за исследование таких сценариев может достигать 60 млн рублей.

Расширилась и программа Positive bug hunting, посвящённая поиску уязвимостей в веб-сервисах компании. Теперь в её область действия входят все основные домены и поддомены, доступные исследователям. Общая сумма выплат в рамках этого проекта уже превысила 1,2 млн рублей.

В компании подчёркивают, что рассматривают собственные продукты как эталон защищённости — и именно поэтому активно привлекают независимых экспертов к их проверке. По словам руководителя департамента ИБ Positive Technologies Виктора Гордеева, запуск отдельных программ для каждого продукта и расширение периметра исследований позволит эффективнее тестировать весь продуктовый портфель и быстрее находить наиболее актуальные уязвимости.

В итоге выигрывают обе стороны: баг-хантеры получают прозрачные правила и серьёзные вознаграждения, а разработчики — дополнительный уровень проверки своих решений в боевых условиях.

Права авторов при обучении ИИ уточнят в подзаконных актах осенью

Новый закон о поддержке развития искусственного интеллекта не отменяет Гражданский кодекс и не превращает произведения авторов в бесплатный корм для нейросетей. Об этом заявила советник президента России Елена Ямпольская. Закон, подписанный президентом 26 июля, разрешает использовать общедоступные и правомерно опубликованные материалы для обучения российских алгоритмов ИИ.

Однако правообладатель может закрыть свои работы от такой обработки техническими средствами. Бесконтрольно загружать в модели всё, до чего дотянулся парсер, нельзя.

Как именно будет работать этот механизм, пока предстоит решить. Подзаконные акты, по данным «Ведомостей», начнут появляться осенью. При их подготовке власти обещают учесть опасения творческих отраслей, представители которых предупреждали об обесценивании интеллектуальной собственности.

Эксперты тем временем предлагают несколько способов помирить нейросети с авторами. Среди них — отказ от использования произведений по требованию правообладателя, коллективное лицензирование и отчисление части прибыли ИИ-продуктов в компенсационный фонд.

В РАНХиГС считают, что разработчиков генеративных моделей стоит обязать вести закрытые реестры обучающих данных и показывать их регуляторам. Так можно будет понять, чьи произведения попали в датасет, не раскрывая коммерческую тайну.

Юрист Михаил Семенов предлагает разделять сценарии. Если модель копирует голос актёра, манеру художника или тексты конкретного писателя, потребуется прямой договор и выплаты. При массовом обучении на миллиардах материалов искать каждого автора нереально — здесь пригодился бы аналог авторского общества для ИИ.

В отрасли есть и более жёсткий взгляд: чрезмерные ограничения могут ударить и по экономике, и по культуре. Поэтому властям предстоит настроить систему так, чтобы модели не остались голодными, а авторы — с красивым обещанием вместо денег.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru