Еще пять этичных хакеров стали миллионерами на площадке HackerOne

Еще пять этичных хакеров стали миллионерами на площадке HackerOne

Еще пять этичных хакеров стали миллионерами на площадке HackerOne

Площадка HackerOne, созданная для поиска и сообщений об уязвимостях, превратила уже шестерых исследователей в долларовых миллионеров. Этичным хакерам удалось разбогатеть за счёт усердной работы по выявлению проблем безопасности в различных системах.

Первым миллионером стал 19-летний Сантьяго Лопез (или @try_to_hack). Свой первый $1 млн Лопез заработал в марте 2019 года.

Юноша сообщил о 1676 уязвимостях в системах Twitter, HackerOne, Automattic, Verizon, частных компаний и даже правительства США.

«Теперь миллионерами стали: Марк Литчфилд (@mlitchfield​) из Великобритании, Натаниэль Уэйклэм (@nnwakelam) из Австралии, FransRosen (@fransrosen​) из Швеции, Рон Чен (​@ngalog) из Гонконга и Томми ДеВосс (@dawgyg​) из США», — пишут представители HackerOne.

В общей сложности получается шесть экспертов в области кибербезопасности, которым удалось заработать миллион долларов с момента основания платформы HackerOne.

Также HackerOne поделилась общей суммой выплаченных за уязвимости денег — $62 миллиона. Благодаря работе специалистов удалось устранить 123 тыс. проблем безопасности.

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