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.

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