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

PT Application Firewall получил защиту от атак на LLM

Корпоративному ИИ-ассистенту доверили документы, клиентские данные и доступ к системам. Теперь осталось проследить, чтобы командовать им не начал первый встречный. Positive Technologies разработала LLM Firewall — модуль защиты ИИ-сервисов в составе PT Application Firewall.

По словам компании, он проверяет запросы к языковым моделям и их ответы: ищет попытки обойти ограничения, вытащить системные инструкции, раскрыть конфиденциальную информацию или использовать возможности агента в интересах атакующего.

Одна из целей — противодействие инъекциям в промпт. Вредоносную инструкцию можно отправить боту напрямую или спрятать в документе, который тот обрабатывает. Внешне это обычный текст, а по замыслу — попытка назначить нейросети нового начальника.

Подозрительные обращения модуль позволяет блокировать либо фиксировать для последующего разбора. Отдельно заявлено обнаружение персональных данных, паролей, ключей доступа, а также токсичного и запрещённого контента.

Проверка работает в обе стороны: контролируется и то, что отправляют модели, и то, что она выдаёт пользователю. Секреты могут утечь не только из-за хитрого атакующего, но и благодаря очень старательному сотруднику.

LLM Firewall уже интегрирован в PT AF Cloud. Он подключается к обмену между приложением и моделью через API, совместимый с OpenAI Chat Completions и Responses. Отдельная консоль управления не требуется. В PT AF PRO для развёртывания внутри инфраструктуры заказчика модуль обещают добавить позднее.

Для разных ИИ-сервисов можно задавать свои политики, выбирать мониторинг или блокировку, отдельно настраивать проверку запросов и ответов. События поступают в PT AF для анализа и расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru