博客
关于我
微软Azure对外喊话了,30亿美金寻“bug赏金猎人”
阅读量:731 次
发布时间:2019-03-21

本文共 630 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

微软近期在安全领域展开了一系列举措,包括推出最高悬赏30万美元的漏洞赏金计划,并设立Azure安全实验室,旨在通过社区协作提升公有云的安全防御水平。

微软安全响应中心(MSRC)成立了Azure安全实验室,邀请安全研究人员参与测试和研究,旨在提升Azure平台的安全性。实验室采用独立、隔离的云环境,为研究人员提供模拟攻击和修复的场景,帮助识别潜在漏洞。此外,微软对漏洞赏金计划进行调整,最高奖金提升至40,000美元,同时正在确定20年Safe Harbor规则的承诺,以保护研究人员的权益。

微软之前12个月累计发放440万美元的漏洞奖金,这一系列举措不仅提升了产品安全性,也增强了研究者对云安全的信心。 Azure作为微软发展最快的业务之一,在全球公有云市场中占据重要地位。微软通过安全实验室和赏金计划,鼓励研究者积极参与,同时对外部安全社区形成协同效应。

对于希望参与漏洞挖掘和研究的开发者,Azure安全实验室提供了一个学习和实践的平台。研究人员不仅能够找到并修复漏洞,还能在授权的环境中执行攻击模拟,提升其安全研究能力。

总体来看,微软的这些措施有助于提升Azure云平台的安全性,同时通过社区参与提升整个生态系统的安全水平。对于技术爱好者而言,这种鼓励式的研究环境是一个非常有吸引力的机会,也为全球公有云安全治理提供了可行的策略。

欢迎每一位有志于探索和改善云安全的开发者加入Azure安全实验室,用实际行动为云服务的安全 contribute!

转载地址:http://pqqrz.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
OpenCV与AI深度学习 | 实战—使用YOLOv8图像分割实现路面坑洞检测(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战篇——基于YOLOv8和OpenCV实现车速检测(详细步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战|OpenCV实时弯道检测(详细步骤+源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实践教程|旋转目标检测模型-TensorRT 部署(C++)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 工业缺陷检测中数据标注需要注意的几个事项
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 干货 | 深度学习模型训练和部署的基本步骤
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 手把手教你用Python和OpenCV搭建一个半自动标注工具(详细步骤 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 水下检测+扩散模型:或成明年CVPR最大惊喜!
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 深度学习检测小目标常用方法
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 超越YOLOv10/11、RT-DETRv2/3!中科大D-FINE重新定义边界框回归任务
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 高效开源的OCR工具:Surya-OCR介绍与使用
查看>>
OpenCV与AI深度学习|16个含源码和数据集的计算机视觉实战项目(建议收藏!)
查看>>
Opencv中KNN背景分割器
查看>>
OpenCV中基于已知相机方向的透视变形
查看>>
OpenCV中的监督学习
查看>>
opencv中读写视频
查看>>
OpenCV中遇到Microsoft C++ 异常 cv::Exception
查看>>
opencv之cv2.findContours和drawContours(python)
查看>>
opencv之namedWindow,imshow出现两个窗口
查看>>
opencv之模糊处理
查看>>