PayQR заплатит 3 млн руб. тому, кто взломает платежный QR-код

PayQR заплатит 3 млн руб. тому, кто взломает платежный QR-код

Компания PayQR объявила оферту объемом 3 млн руб. с целью найти того, кто сможет доказать небезопасность использования одноименного банковского приложения для мобильных телефонов. Как сообщили в PayQR, срок заключения сделки — до 31 декабря 2015 г.

По словам представителей компании, хакеру потребуется сгенерировать QR-код, содержание которого будет сформировано без использования API PayQR, API авторизованных партнеров PayQR или регламента ГОСТ Р 56042-2014. При этом он должен корректно распознаваться мобильным приложением PayQR как старт процесса покупки или платежа. По созданному коду должен пройти перевод денежных средств по заложенным в нем реквизитам. Сам процесс генерации QR-кода и оплаты необходимо зафиксировать в видеоролике. Тому, кто сможет реализовать задачу так, чтобы процесс позднее удалось бы повторить кому-нибудь другому, PayQR заплатит 3 млн. руб., передает cnews.ru.

«Мы предлагаем монетизировать знания тех, кто считает, что коды PayQR можно взломать, и объявляем конкурс. Если кому-то удастся создать QR-код, не соответствующий государственному стандарту, и содержание которого сформировано без API PayQR или наших партнеров, чтобы приложение PayQR распознало его и осуществило платеж, то мы отблагодарим этого гениального хакера», — заявил Глеб Марков, генеральный директор PayQR.

Как отмечается, компания PayQR сертифицирована по международному стандарту безопасности в области обработки банковских карт PCI DSS версии 3.0, работает на базе банка с 20-летней историей (лицензия «Банка России» №2749-К) и имеет ряд патентов на способ совершения покупок и платежей с помощью мобильного телефона.

По утверждению разработчиков, бесплатное мобильное банковское приложение PayQR позволяет быстро и безопасно оплачивать штрафы ГИБДД, квитанции за услуги ЖКХ и другие платежные документы с QR-кодом, а также совершать покупки в любых местах, включая интернет-магазины, рестораны и розничные торговые точки. Благодаря PayQR сокращается время покупки или платежа. Сервис сохраняет все платежные данные клиентов у себя, при этом обеспечивает их защищенность и безопасность транзакций.

«Все просто: ни одно другое приложение не сможет обработать наши коды как платежную операцию. Считать их можно только с помощью нашего сервиса, и создать подобный код без API PayQR невозможно. Именно поэтому эти коды мы называем “кодами покупки”, а не просто QR-кодами», — заключил Глеб Марков.

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