PayPal заплатит за выявление ошибок и уязвимостей в собственной системе

PayPal заплатит за выявление ошибок и уязвимостей в собственной системе

 PayPal решила присоединиться к постоянно растущему числу компаний, предлагающих денежное вознаграждение за выявление ошибок и уязвимостей в собственных системах. По словам главного директора по защите информации PayPal Майкла Барета, PayPal внесла изменения в существующую программу уведомления об ошибках и уязвимостях, и будет выдавать денежное вознаграждение за такие уведомления. Ранее подобную систему вознаграждений за «отлов» ошибок и уязвимостей ввели Google, Facebook,Mozilla, Samsung и ряд других компаний. По словам Барета, подобные программы достаточно эффективны и позволяют выявить намного больше потенциально опасных проблем, так как в процесс вовлекается множество сторонних специалистов.

По условиям программы, при выявлении какой-либо ошибки или уязвимости, выявивший ее специалист должен отправить уведомление о найденной ошибке/уязвимости в PayPal, используя существующую систему уведомлений и шифрование при помощи PGP ключа. Затем специалисты PayPal определят, к какой из четырех категорий относится данное уведомление.

- XSS (Cross Site Scripting),

 - CSRF (Cross Site Request Forgery),

 - SQL Injection,

 - Authentication Bypass

Также будет определяться степень угрозы. А затем разработчики PayPal устранят проблему, после чего обнаружившему ее специалисту PayPal выплатит определенную сумму, конечно же, посредством PayPal.

Следует отметить, что PayPal не разглашает сумму вознаграждения. В тоже время, по информации компании Sophos, Google увеличила максимальную сумму вознаграждения с $3133 до $20000. А также ввела специальную премию в размере $10000 за обнаружение внедрения SQL-кода, попытки обхода системы верификации пользователей и других серьезных уязвимостей.

В 2010 году Mozilla увеличила сумму вознаграждения за обнаружение серьезных ошибок и уязвимостей в ее продуктах до $3000 за каждую.

В свою очередь, Facebook выплачивает сумму не менее $500 за уведомление об уязвимостях в безопасности системы. По словам руководителя службы безопасности Facebook Джо Саливана, только за три недели, с момента введения системы вознаграждений, компания выплатила более $40000.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru