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OpenAI ने बग बाउंटी बढ़ाई, ज़्यादा से ज़्यादा 172,000 डॉलर का इनाम

OpenAI ने ChatGPT, Codex और API के लिए अपने वल्नरेबिलिटी रिपोर्टिंग प्रोग्राम में बदलाव किया है। असाधारण मामलों में इनाम करीब 172,000 डॉलर तक पहुंच सकता है।

OpenAI logo beside a padlock and lines of code, symbolizing the expanded bug bounty program for security researchers.
छवि: اليوم السابع

OpenAI ने अपने उत्पादों में सुरक्षा खामियां खोजने वाले रिसर्चर्स के लिए इनाम की राशि बढ़ा दी है। कंपनी के अपडेट के मुताबिक असाधारण मामलों में अतिरिक्त प्रोत्साहनों को जोड़ने पर इनाम करीब 172,000 डॉलर तक हो सकता है। यह बदलाव ChatGPT, Codex और API प्लेटफ़ॉर्म को कवर करने वाले वल्नरेबिलिटी रिपोर्टिंग प्रोग्राम पर लागू होगा।

इनाम में कितना इज़ाफ़ा

OpenAI ने अपनी आधिकारिक वेबसाइट पर जारी घोषणा में बताया कि मध्यम, उच्च और गंभीर श्रेणी की खामियों के लिए औसत इनाम सीमा चार गुना से ज़्यादा बढ़ाई गई है। प्रमुख उत्पादों में कुछ गंभीर खामियों के लिए बुनियादी इनाम अब 30,000 डॉलर तक पहुंच सकता है। असाधारण मामलों में प्रोत्साहन जुड़ने से पहले बुनियादी इनाम 100,000 डॉलर तक हो सकता है।

रिपोर्ट की गुणवत्ता पर ज़ोर

नया ढांचा केवल किसी समस्या को ढूंढ लेने पर नहीं, बल्कि रिपोर्ट की गुणवत्ता पर टिका है। जिन रिपोर्टों में खामी का फ़ायदा उठाए जाने का व्यावहारिक प्रमाण हो, और जिनमें यह साफ़ समझाया गया हो कि खामी किन हालात में पैदा होती है और उसका क्या असर पड़ता है, उन्हें कंपनी अतिरिक्त प्रोत्साहन देगी।

इसके अलावा OpenAI ने पांच स्तरों वाला लॉयल्टी सिस्टम शुरू किया है, जो लगातार सहयोग करने वाले रिसर्चर्स को पुरस्कृत करेगा। नई सुविधाओं को शुरुआती चरण में परखने के लिए अलग से विशेष अभियान भी चलाए जाएंगे।

पुराने मामलों पर भी असर

कंपनी ने कहा है कि नई इनाम सीमा उन पुरानी रिपोर्टों पर भी लागू होगी, जिनका भुगतान अभी नहीं हुआ है। घोषणा से पिछले 30 दिनों में इनाम पाने वाले कुछ रिसर्चर्स को अंतर की राशि का भुगतान भी किया जाएगा।

यह कदम स्वतंत्र रिसर्चर्स की भूमिका बढ़ाने की कोशिश है, ताकि खामियों का दुरुपयोग होने से पहले ही वे पकड़ में आ जाएं। हालांकि बुनियादी सीमा और अतिरिक्त शर्तें पूरी होने पर ही मिलने वाली रकम में फ़र्क़ है, इसलिए हर गंभीर खामी खोजने वाले को घोषित अधिकतम राशि अपने आप नहीं मिलती।

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