19-летний юноша заработал более $1 млн на поиске уязвимостей

19-летний юноша заработал более $1 млн на поиске уязвимостей

19-летний юноша заработал более $1 млн на поиске уязвимостей

19-летний юноша заработал более $1 миллиона благодаря погоне за уязвимостями в программах и онлайн-сервисах. Молодой человек отличился завидной работоспособностью за три года участия в проекте HackerOne.

Речь идет об уроженце Аргентины Сантьяго Лопес, который известен в Сети под псевдонимом @try_to_hack. Специалист присоединился к проекту HackerOne еще в 2015 году.

За это время юноша успел сообщить о более чем 1 670 уязвимостях, которые затрагивали продукты крупных производителей, среди которых были Verizon Media Company, Twitter, Wordpress и Automattic.

Еще примечателен тот факт, что Лопес является самоучкой. Всему, что связано с поиском багов (особенно высокооплачиваемых), юноша обучился сам. В итоге парень показал, что «этичные» хакеры тоже могут неплохо заработать и преуспеть.

На данный момент Лопес находится среди лидеров программы HackerOne.

Каждая пятая утечка уже связана с теневым использованием ИИ

Сотрудники всё чаще отправляют рабочие данные в нейросети быстрее, чем службы ИБ успевают понять, что вообще происходит. По данным «Информзащиты», в июле 2026 года уже 20% организаций, столкнувшихся с утечками, хотя бы частично связали инциденты с несанкционированным использованием ИИ. Годом ранее таких случаев было около 12%.

И это не безобидное попросил чат-бота поправить письмо. В публичные ИИ-сервисы загружают договоры, исходный код, внутреннюю переписку, клиентские обращения и техническую документацию.

На веб-интерфейсы нейросетей приходится около 42% подобных инцидентов. Ещё 24% утечек связаны с браузерными расширениями и ИИ-помощниками.

Они получают доступ к вкладкам, истории сессий и cookie, а потом тихо делают то, на что им когда-то нажали «Разрешить». Самостоятельно подключённые API и библиотеки дают ещё 19%, инструменты для программирования — 15%.

Проблема в том, что классические средства защиты часто не видят ничего подозрительного. Домен легитимный, TLS работает, вредоносной сигнатуры нет. Только конфиденциальный документ уже уехал во внешний сервис.

Почти у трети компаний, использующих ИИ, находят хотя бы один API-ключ или секрет в небезопасном месте: конфигурациях, тестовых скриптах, рабочих станциях и Git-репозиториях. Получив такой ключ, атакующий может не только потратить чужой бюджет, но и добраться до подключённых баз данных и RAG-хранилищ.

Дороже всего здесь обходится позднее обнаружение. Инциденты с теневым ИИ в среднем увеличивают ущерб примерно на $670 тыс.

Эксперты советуют начинать не с тотальных запретов, а с инвентаризации сервисов, поиска ключей, контроля расширений и классификации данных. Потому что запретить ChatGPT приказом легко. Гораздо сложнее заметить, что сотрудник уже загрузил туда половину проекта.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru