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

Gemini на подхвате у трояна: RATHat осваивает чужие Android-смартфоны

Банковский троян RATHat использует Google Gemini как помощника для заражения смартфонов. По данным исследователей из Cleafy, нейросеть помогает вредоносу ориентироваться в незнакомых интерфейсах Android, а его операторам — выбирать жертв побогаче.

Как сообщают специалисты, всё начинается с маскировки под легитимное приложение и уговоров включить специальные возможности — Accessibility.

Получив доступ, троян самостоятельно активирует беспроводную отладку и подключается к устройству через ADB. Дальше оператор может развернуть отдельный сервис на Go с правами системного пользователя.

И вот неприятный фокус: удалить приложение недостаточно. Сервис работает отдельно и способен оставаться активным до перезагрузки, а также возвращать удалённый APK.


Gemini помогает RATHat обходить различия между версиями Android, языками и оболочками производителей. Когда обычный сценарий нажатий буксует, троян отправляет модели структуру интерфейса и просит подсказать, где нужная кнопка. Меньше ручной настройки — больше возможностей автоматизировать заражение.


На стороне злоумышленников ИИ разбирает перехваченные СМС, оценивает банковские остатки и помогает сортировать устройства по привлекательности.


С апреля Cleafy выявила почти 100 развёртываний управляющей инфраструктуры. Исследователи предполагают модель «вредонос как услуга».

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru