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».

Без контекста детектор пропустил 95% Android-вредоносов

Чем больше разрешений просит Android-приложение, тем подозрительнее оно выглядит для алгоритма. Правда, резервному копированию, антивирусу или системе родительского контроля доступ к половине смартфона нужен по работе. Но детекторы решили не разбираться и устроили охоту на невиновных.

Исследователи из Сингапурского университета менеджмента и Нанькайского университета проверили шесть популярных детекторов, включая Drebin, MalScan и MaskDroid.

Им скормили 270 безопасных приложений из 49 категорий Google Play, каждое из которых запрашивало не менее девяти опасных разрешений.

Большинство систем записали во вредоносы больше половины выборки. LLM-детектор LAMD разогнал ложные срабатывания до 80%. Если поставить такой фильтр на входе в магазин приложений или корпоративную инфраструктуру, аналитики будут разгребать очередь, почти целиком набитую легальным софтом.

 

Проблема в старом принципе: детекторы ищут сходство с известными угрозами. Широкий набор разрешений часто встречается у зловредов, но ровно так же выглядят бэкап-сервисы, антивирусы и инструменты управления устройствами. Как сформулировали авторы работы, отклонение — ещё не вредоносность.

Их система PRAXIS пытается смотреть не только на набор API, но и на контекст. Сначала ИИ предполагает возможную атаку, затем система ищет подтверждающую цепочку вызовов в коде, а после проверяет, соответствует ли поведение назначению приложения и тексту интерфейса.

Такой подход снизил долю ложных тревог на безопасной выборке до 13%, а пропуск вредоносов — примерно до одного из девяти. Однако стоило убрать финальную проверку контекста, как система пропустила 95,3% угроз. Код остался тем же, но без ответа на вопрос «зачем приложение это делает?» защита практически развалилась.

До массового применения PRAXIS тоже далеко: анализ стоит около $0,56 за приложение, а интерфейс и названия функций может подделать сам злоумышленник. Да и 13 ложных тревог на сотню — всё ещё не автоматика, а очередь к живому аналитику.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru