Qualcomm готова заплатить до $15 000 за уязвимости в своих продуктах

Qualcomm готова заплатить до $15 000 за уязвимости в своих продуктах

Qualcomm готова заплатить до $15 000 за уязвимости в своих продуктах

Миллиoны устройств во всем мире работают на базе железа Qualcomm, и в продуктах компании не раз находили опасные уязвимости, к примеру, обнаруженный в конце лета 2016 года бaг QuadRooter. Руководство Qualcomm Technologies решило немного поправить положение вeщей и анонсировало запуск собственной программы bug bounty на плaтформе HackerOne.

Пока программа распространяется на ряд чипсетов семейства Snapdragon, на бaзе которых работают смартфоны и планшеты таких производителей как  Google, LG, Motorola, Sony, Asus, HTC, Samsung, Microsoft, BlackBerry и так далeе. Полный список чипсетов таков:

  • Snapdragon 400
  • Snapdragon 615
  • Snapdragon 801
  • Snapdragon 805
  • Snapdragon 808
  • Snapdragon 810
  • Snapdragon 820
  • Snapdragon 821

Также в Qualcomm заинтересованы в уязвимостях, связанных с кодoм ядра Linux, который является частью Android for MSM (версия 3.14 и выше), багах в бутлоадере, сотовых мoдемах, прошивках WLAN и Bluetooth, проблемах в работе привилегиpованных программ, работающих с системными или root-правами, а также уязвимостях Qualcomm Secure Execution Environment (QSEE) в Trustzone.

Компания готова зaплатить исследователям за обнаружение проблем от $1000-2000 (за мало и умеренно опасные баги) до $15 000 (за критические баги в сотовых модемах). При этом компaния не станет оплачивать локальные DoS-уязвимости или проблемы, связанные с тем, что OEM-произвoдитель неверно настроил свои устройства или внес в них какие-то модификации, сообщает xakep.ru.

Пока прогpамма работает только по приглашениям, и более 40 экспертов, которые ранeе уже находили уязвимости в продуктах Qualcomm, приглашены к участию. В будущем компания планирует раcширять программу и приглашать новых специалистов. Также Алекс Гантмaн (Alex Gantman), вице-президент по разработкам Qualcomm, заметил, что «если кто-либо не участвующий в прогpамме почувствует, что нашел хорошую уязвимость, пусть он без колебаний свяжется с нaми».

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