Яндекс увеличил призовой фонд bug bounty в 2,5 раза — до 100 млн рублей

Яндекс увеличил призовой фонд bug bounty в 2,5 раза — до 100 млн рублей

Яндекс увеличил призовой фонд bug bounty в 2,5 раза — до 100 млн рублей

В этом году компания «Яндекс» выделила 100 млн рублей на выплаты багхантерам, ищущим уязвимости в ее продуктах и инфраструктуре. Участникам «Охоты за ошибками» обещают вознаграждение даже в том случае, когда общая сумма превысит этот порог.

С начала года в рамках программы bug bounty «Яндекс» уже выплатил 35,5 млн рублей. Большую часть этой суммы составили награды участникам январского конкурса: на тот момент призы за RCE и SQLi были увеличены в десять раз, и несколько находок были оценены в 3,7 млн, 7,5 млн. и 12 млн рублей.

Сейчас организаторы «Охоты за ошибками» платят за каждую найденную уязвимость в два раза больше, чем в прошлом году. Так, например, возможность SQL-инъекции оценивается в ₽900 тыс., тогда как ранее за нее можно было получить лишь ₽450 тысяч.

В 2022 году общий размер выплат составил около 40 млн рублей. За год в рамках bug bounty «Яндекс» получил 905 отчётов, из них 288 оказались уникальными и соответствовали правилам программы. Самый активный участник прислал 64 отчёта и получил 43 награды. Все найденные ошибки уже исправлены.

В сентябре в честь десятилетия «Охоты за ошибками» компания на месяц увеличила выплаты в 10 раз.

Подпишитесь на новости

ChatGPT посадили за руль Toyota Corolla, он справился с трассой из конусов

Чат-боту доверили не письмо начальнику, а руль, газ и тормоз настоящей машины. Команда DrivingBench подключила несколько ИИ-моделей к Toyota Corolla и проверила, смогут ли они проехать трассу из конусов на парковке в районе Сан-Франциско.

В эксперименте участвовали GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1, Grok 4.6 и GPT-5.6 Sol. Это модели общего назначения, без специального дообучения для вождения. Код, промпты и устройство испытаний команда раскрыла в отчёте DrivingBench.

Ноутбук передавал моделям изображения с камер и телеметрию. Их команды поступали в автомобиль через устройство comma four и программную прослойку на базе openpilot. Таким образом, чат-бот выбирал манёвры, а отдельная система превращала решения в действия машины.


Результаты получились неровными. Grok, Sol и Fable проехали лишь несколько метров и не завершили маршрут. Astra после нескольких попыток справилась. Между заездами модели предлагали разобрать ошибки и попробовать снова.

Человек всё время находился за рулём и был готов нажать тормоз. Скорость ограничили, маршрут проходил на парковке. Выпускать такого водителя в городской поток эксперимент не предлагает.


Самый занятный результат: универсальная языковая модель смогла управлять физической машиной, получая обратную связь через инструменты.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru