Контур открыл программу баг-баунти с выплатами до 1 млн рублей

Контур открыл программу баг-баунти с выплатами до 1 млн рублей

Контур открыл программу баг-баунти с выплатами до 1 млн рублей

Компания Контур запустила публичную программу по поиску уязвимостей на площадке Standoff Bug Bounty. Теперь более 30 тысяч специалистов по кибербезопасности смогут протестировать сервисы компании и получить вознаграждение за найденные уязвимости. Максимальная выплата за особенно опасные сценарии — до 1 млн рублей.

В тестировании участвует вся продуктовая линейка Контура — от решений для онлайн-бухгалтерии и интернет-отчетности до систем электронного документооборота, корпоративных коммуникаций и видеоконференций.

Главное внимание разработчики просят уделить уязвимостям, связанным с аутентификацией, возможностью компрометации учетных записей, уязвимостям на стороне сервера (server-side) и проблемам класса Broken Access Control, которые могут привести к утечке пользовательских данных.

Заместитель генерального директора компании Михаил Добровольский отметил, что перевод программы в открытый формат позволит шире проверить критичные элементы инфраструктуры и ускорить процесс исправления ошибок.

По данным компании Positive Technologies, на долю уязвимостей приходится около 28% успешных кибератак на российские организации.

Вовлечение независимых исследователей через программы bug bounty, отмечают специалисты, помогает компаниям своевременно выявлять слабые места и снижать риск инцидентов.

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