Яндекс повысил премии за найденные уязвимости до 750 тысяч рублей

Яндекс повысил премии за найденные уязвимости до 750 тысяч рублей

Яндекс повысил премии за найденные уязвимости до 750 тысяч рублей

Компания «Яндекс» увеличила размеры наград, выдаваемых исследователям в рамках ее программы «Охота за ошибками». Отныне за сообщение об уязвимости ее системы безопасности можно будет получить до 750 тыс. рублей.

Собственную программу премирования баг-хантеров «Яндекс» запустил около десяти лет назад. На настоящий момент ее участникам совокупно выплачено свыше 30 млн рублей.

По условиям этой bug bounty, проблемы безопасности можно искать, изучая инфраструктуру «Яндекса», его веб-сервисы и приложения, в том числе Яндекс.Браузер. Сообщения об ошибках рассматривают дежурные сотрудники ИБ-службы компании вместе с командой затронутого объекта исследования.

Размер вознаграждения зависит от степени опасности уязвимости. Выше всего «Яндекс» ценит возможность удаленного выполнения стороннего кода на сервере (теперь от 220 тыс. до 750 тыс. рублей). За обнаружение уязвимости LFR, RFI или XXE либо возможности инъекции кода можно получить до 445 тыс. рублей, за побег из песочницы Яндекс.Браузер — до 370 тысяч.

Условия bug bounty «Яндекса» опубликованы на специализированном сайте компании. Участники программы также могут получить дополнительную информацию, обратившись в службу техподдержки «Охоты за ошибками».

Умным агентам строят цифровые клетки: в России рождается новый рынок ИБ

Крупные российские компании разрабатывают системы контроля автономных ИИ-агентов. Спрос на такие решения растёт вслед за способностями нейросетей: вчера они сочиняли письма, а сегодня уже запускают код, открывают файлы и самостоятельно ходят по корпоративным системам. Оставлять такого сотрудника без присмотра становится опасно.

Основой нового направления стала инфраструктура harness — программная обвязка вокруг языковой модели, сообщают «Известия».

Она подключает память, данные и внешние инструменты, определяет доступные агенту действия и решает, когда нужно остановиться и позвать человека.

Собственные harness-решения создают Яндекс, MWS AI, «Сбер» и другие компании. Они разрабатывают маршрутизацию запросов между моделями, контроль расхода вычислительных ресурсов, мониторинг операций и защитные барьеры.

В Т1 сообщили, что за год число запросов бизнеса на механизмы контроля ИИ-агентов выросло примерно втрое. Около 80% обращений связаны с доступом к корпоративным данным, предотвращением утечек и обязательным подтверждением критических решений человеком.

Наиболее активно такими системами интересуются банки, промышленность, государственные организации и ретейл. По оценке ГК «Солар», российский рынок продуктов для защиты ИИ уже в 2026 году может достичь 1-2 млрд рублей, а вместе с услугами — 4 млрд. К концу десятилетия другие эксперты допускают рост сегмента до 3-8 млрд рублей.

Отдельный риск заключается в том, что языковая модель не всегда способна отличить данные от инструкции. Вредоносная команда, спрятанная в письме или документе, может заставить агента выполнить опасное действие. Поэтому контроль должен работать за пределами самой LLM: проверять запросы, ответы и обращения к инструментам.

Представители ФСТЭК России считают, что угрозы передачи конфиденциальной информации в сторонние ИИ-сервисы уже покрываются действующими требованиями. Минцифры продолжает работу над регулированием отрасли.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru