huntr 概述
huntr：AI/ML 安全的漏洞赏金平台
什么是 huntr？
Huntr 是世界上第一个专门为 AI 和机器学习 (ML) 项目设计的漏洞赏金平台。它作为一个中心枢纽，安全研究人员可以在此报告 AI/ML 开源应用程序、库和模型文件格式中的漏洞，从而帮助加强这些关键组件的安全性和稳定性。通过为漏洞披露提供一个结构化和激励性的环境，huntr 在日益增长的 AI 安全领域中发挥着至关重要的作用。
huntr 是如何运作的？
Huntr 促进了一个简化的漏洞报告和解决流程：
- 披露： 安全研究人员通过 huntr 平台上的安全表单识别并提交漏洞。
- 验证： huntr 团队联系受影响项目的维护者，并允许他们 31 天的时间来回复报告。如果未收到任何回复，huntr 将在 14 天内手动解决高危和严重报告。
- 奖励： 如果报告得到维护者或 huntr 的验证，研究人员将获得赏金作为对其贡献的奖励。
- 发布： 对于开源项目，漏洞报告将在 90 天后公开，以便维护者有时间解决该问题。维护者可以根据需要请求延期。有关模型文件格式的报告不会公开披露。
为什么 huntr 很重要？
随着 AI 和 ML 越来越多地融入我们生活的各个方面，确保这些系统的安全变得至关重要。Huntr 通过以下方式满足了这一需求：
- 激励漏洞发现： 通过提供赏金，huntr 鼓励安全研究人员积极寻找并报告 AI/ML 项目中的漏洞。
- 促进协作： Huntr 为研究人员和维护人员提供了一个协作解决安全问题的平台。
- 提高 AI/ML 安全性： 通过识别和解决漏洞，huntr 有助于提高 AI/ML 系统的整体安全性和稳定性。
huntr 适用于哪些人？
Huntr 对各种利益相关者都很有价值：
- 安全研究人员： 一个报告漏洞并赚取奖励的平台，为 AI/ML 项目的安全性做出贡献。
- AI/ML 项目维护者： 一种主动识别和解决项目中安全问题的方法。
- 使用 AI/ML 的组织： 提高对他们所依赖的 AI/ML 组件安全性的信心。
支持的 AI/ML 项目：
Huntr 支持 240 多个 AI/ML 程序，包括以下热门项目：
- NVIDIA/nvidia-container-toolkit
- apache/spark
- huggingface/text-generation-inference
- intel/neural-compressor
- mongodb/mongo-python-driver
- huggingface/transformers
- pytorch/pytorch
- scikit-learn/scikit-learn
- keras-team/keras
- apache/airflow
- numpy/numpy
- microsoft/LightGBM
- onnx/onnx
- jupyter/jupyter
- mlflow/mlflow
- aws/aws-cli
- nltk/nltk
- kubeflow/kubeflow
- apache/arrow
- apache/tvm
- microsoft/onnxruntime
- deepmind/sonnet
- NVIDIA/TensorRT
- triton-inference-server/server
- huggingface/tokenizers
- Netflix/metaflow
- elastic/elasticsearch-py
- pytorch/serve
- h5py/h5py
- aimhubio/aim
- joblib/joblib
- scikit-optimize/scikit-optimize
- keras-team/keras-tuner
- aws/sagemaker-python-sdk
- run-llama/llama_index
- facebookresearch/faiss
- facebookresearch/fairseq
- deepjavalibrary/djl
- microsoft/autogen
- microsoft/promptbench
- ollama/ollama
- huggingface/smolagents
这些项目涵盖了广泛的 AI/ML 应用程序，突显了 huntr 对 AI 安全的全面方法。
主要特点
- AI/ML 项目的漏洞赏金平台
- 安全漏洞披露流程
- 研究人员的激励奖励系统
- 研究人员和维护人员之间的协作
- 开源项目的公共漏洞报告
Huntr 受到 Protect AI 的支持，并在通往 MLSecOps 和更高级别 AI 安全的道路上处于领先地位。
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