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.

Подпишитесь на новости

SECURITM подключила внешние ИИ к данным об ИБ через MCP

Чтобы выяснить, какие высокие риски остались без задач, теперь можно спросить привычного ИИ. SECURITM запустила MCP-сервер: он позволяет внешнему ассистенту обращаться к данным платформы об активах, рисках, задачах и метриках без ручного переноса сведений в чат.

Как сообщает разработчик, это первый MCP-сервер среди российских SGRC/SOAR-систем. MCP — открытый протокол подключения ИИ к внешним инструментам и источникам данных.

Сценарий простой: пользователь спрашивает, какие критически важные активы остались без владельца, кто просрочил задачи или как изменились показатели за месяц. Ассистент находит сведения в SECURITM и собирает таблицу, сводку для руководства или проект плана работ.

Потом запрос можно уточнить — например, сгруппировать просрочки по ответственным. Подключение рассчитано на клиентов с поддержкой MCP. Среди вариантов разработчик называет GigaChat, решения Яндекса, Claude, ChatGPT, Cursor и локальные модели с соответствующей интеграцией. Настройка зависит от выбранного инструмента.

Сервер работает только на чтение: ИИ не сможет переписать риски или закрыть неудобные задачи, чтобы отчёт выглядел бодрее. Для подключения используется отдельный MCP-токен, доступ можно ограничить по IP-адресам.

Функция дополняет встроенного ИИ-ассистента: теперь работать с данными можно и из внешнего ИИ. Она доступна в платных версиях SECURITM — облачной и для установки в инфраструктуре заказчика.

Но порядок в реестрах нейросеть не создаст одним красноречием. Качество ответа зависит от исходных данных и модели, а выводы требуют проверки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru