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针对人工智能/机器学习开源应用程序、库和模型文件格式的漏洞赏金平台。

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2026-11-03
huntr.com
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核心能力

5 项
  • 漏洞提交平台
  • 漏洞赏金计划管理
  • 开源漏洞的CVE分配
展开全部 5 项
  • 漏洞提交平台
  • 漏洞赏金计划管理
  • 开源漏洞的CVE分配
  • 安全漏洞披露流程
  • 人工智能/机器学习安全重点

典型使用场景

4 项
  • 识别和解决人工智能/机器学习开源项目中的漏洞
  • 保护机器学习模型文件格式
  • 奖励安全研究人员发现和报告漏洞
展开全部 4 项
  • 识别和解决人工智能/机器学习开源项目中的漏洞
  • 保护机器学习模型文件格式
  • 奖励安全研究人员发现和报告漏洞
  • 改善人工智能/机器学习应用程序的整体安全态势

快速上手

1 项
  • 快速上手

    安全研究人员可以通过安全表单提交漏洞。huntr 验证报告,联系维护者,如果报告有效,研究人员将获得赏金。开源报告将在第90天公开,但维护者可以请求延期。

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  • 快速上手

    安全研究人员可以通过安全表单提交漏洞。huntr 验证报告,联系维护者,如果报告有效,研究人员将获得赏金。开源报告将在第90天公开,但维护者可以请求延期。

工具详细介绍进一步了解 huntr.com 的产品定位与使用说明展开阅读收起介绍

huntr 是全球首个针对人工智能/机器学习的漏洞赏金平台,为安全研究人员提供一个提交漏洞的统一平台,以确保人工智能/机器学习开源应用程序、库和机器学习模型文件格式的安全稳定。

适合人群

  • 安全研究人员
  • 人工智能/机器学习开发者
  • 开源维护者
  • MLSecOps 工程师

产品优势

  • 专注于人工智能/机器学习安全,正是一个日益关注的领域
  • 提供了一个结构化的漏洞披露平台
  • 提供漏洞赏金以激励安全研究
  • 促进研究人员与维护者之间的协作
  • 为开源漏洞提供CVE分配

使用注意

  • 维护者有31天的时间来回应报告,这可能导致解决的延迟
  • 与模型文件格式相关的报告不会公开披露
  • 研究人员提交补丁并申请修复赏金的功能尚不支持
产品表现洞察

huntr.com 数据分析

外部网站访问表现 · 与本站浏览量和用户评分分别统计

月访问量11.89万环比待补充
平均访问时长暂无数据分:秒
每次访问页数暂无数据页面 / 次
跳出率暂无数据来源标注的离开比例

访客国家与地区

来源占比

来源未明确统计范围

KZ20.31%

流量来源渠道

渠道构成

来源未明确统计范围

Direct 63.128057%自然搜索 17.20122%Referrals 10.708565%3个来源渠道
Direct63.13%
自然搜索17.20%
Referrals10.71%

常见问题

3 个问题
漏洞披露流程是怎样的?

研究人员通过安全表单提交漏洞。huntr 验证报告并联系维护者,给予其31天回应时间。如果报告有效,研究人员将获得赏金。开源报告将在第90天公开,维护者可根据需要请求延期。模型文件格式的报告不会公开披露。

如果维护者没有回应漏洞报告,会发生什么?

如果在31天内未收到回应,huntr 将在14天内手动处理高风险和严重漏洞报告。

开源漏洞报告何时公开?

所有开源漏洞报告将在第90天公开,但维护者可以请求延期。标记为信息性或无效的开源报告会立即公开。

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