HackerOne за время существования выплатила белым хакерам $100 млн

HackerOne за время существования выплатила белым хакерам $100 млн

HackerOne за время существования выплатила белым хакерам $100 млн

Платформа HackerOne, специализирующаяся на поиске уязвимостей, сообщила, что в общей сложности исследователи заработали $100 миллионов за всё время существования проекта. Интересной статистикой поделился Мартен Микос, генеральный директор HackerOne.

С самого основания платформы и до 26 мая 2020 года представители HackerOne уведомили клиентов о 170 тыс. уязвимостей. К слову, клиентская база насчитывает около двух тысяч организаций.

«Невозможно подсчитать, сколько утечек и взломов предотвратила наша платформа, однако есть основания говорить о тысячах. Возможно, о более чем десятке тысяч», — заявил гендиректор HackerOne.

«Учитывая, что в среднем один крупный взлом оценивается в $8 миллионов, можем утверждать, что мы сэкономили клиентам десятки миллиардов долларов».

В период между 2014 и 2016 годами сумма выплаченных вознаграждений составила $10, с 2017 по 2019 год она выросла до $30 млн, а за последние месяцы эта цифра дошла до $50.

12% этичных хакеров, использующих HackerOne для заработка, получали в год $20 000 только за выявленные уязвимости. 1,1% исследователей получали более $350 000 в год, 3% — более $100 000.

 

ФСТЭК России определилась со списком угроз для ИИ-систем

В банке данных угроз (БДУ), созданном ФСТЭК России, появился раздел о проблемах, специфичных для ИИ. Риски в отношении ИБ, связанные с качеством софта, ML-моделей и наборов обучающих данных, здесь не рассматриваются.

Угрозы нарушения конфиденциальности, целостности или доступности информации, обрабатываемой с помощью ИИ, разделены на две группы — реализуемые на этапе разработки / обучения и в ходе эксплуатации таких систем.

В инфраструктуре разработчика ИИ-систем оценки на предмет безопасности информации требуют следующие объекты:

 

Объекты, подлежащие проверке на безопасность в инфраструктуре оператора ИИ-системы:

 

Дополнительно и разработчикам, и операторам следует учитывать возможность утечки конфиденциальной информации, а также кражи, отказа либо нарушения функционирования ML-моделей.

Среди векторов возможных атак упомянуты эксплойт уязвимостей в шаблонах для ИИ, модификация промптов и конфигурации агентов, исчерпание лимита на обращения к ИИ-системе с целью вызвать отказ в обслуживании (DoS).

В комментарии для «Ведомостей» первый замдиректора ФСТЭК Виталий Лютиков пояснил, что составленный ими перечень угроз для ИИ ляжет в основу разрабатываемого стандарта по безопасной разработке ИИ-систем, который планировалась вынести на обсуждение до конца этого года.

Представленная в новом разделе БДУ детализация также поможет полагающимся на ИИ госструктурам и субъектам КИИ данных скорректировать процессы моделирования угроз к моменту вступления в силу приказа ФТЭК об усилении защиты данных в ГИС (№117, заработает с марта 2026 года).

Ужесточение требований регулятора в отношении безопасности вызвано ростом числа атак, в том числе на ИИ. В этих условиях важно учитывать не только возможности ИИ-технологий, но и сопряженные с ними риски.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru