BI.ZONE подтвердил диалог с Минцифры по bug bounty для Госуслуг

BI.ZONE подтвердил диалог с Минцифры по bug bounty для Госуслуг

BI.ZONE подтвердил диалог с Минцифры по bug bounty для Госуслуг

Минцифры обсуждает с BI.ZONE привлечение “Киберполигона” к поиску уязвимостей на портале Госуслуг. Проверять защищенность сервиса будут сразу две компании — Positive Technologies и BI.ZONE.

Для поиска уязвимостей на портале “Госуслуги” Минцифры привлекло компании Positive Technologies и BI.ZONE. Об этом “Ведомостям” рассказали представители обеих компаний. Информацию подтвердил представитель ведомства. При этом со своей стороны выплачивать вознаграждения белым хакерам, обнаружившим уязвимости, Минцифры не намерено.

Минцифры с июля обещает узаконить понятие Bug Bounty (поиск уязвимостей за вознаграждение). В начале октября глава ведомства Максут Шадаев заявил, что Минцифры планирует проверять защищенность портала “Госуслуги”. Сейчас ведомство согласовывает общую концепцию с другими органами исполнительной власти, рассказал представитель Минцифры.

В BI.ZONE Anti-Malware.ru подтвердили факт диалога с Минцифры по запуску программы bug bounty на площадке “Киберполигона” BI.ZONE.

“Идея bug bounty и сама инициатива ведомства нацелены на то, чтобы популяризировать кибербезопасность, а также привлечь к этому механизму по поиску уязвимостей внимание госсектора и частных компаний, улучшить их защищенность, — комментирует новость директор по стратегии BI.ZONE Евгений Волошин. — Для баг-хантеров программа Минцифры — это возможность проявить себя в первом государственном проекте bug bounty, который касается целой страны, не только отдельной компании”.

Мировая практика показывает, что крупные организации размещают программы bug bounty сразу на нескольких платформах. Это часто приводит к появлению дублирующих отчетов. В таком случае владелец программы сам контролирует процесс фиксации и обработки дублей, уточняет Волошин.

В BI.ZONE заверили, что баг-хантеры могут рассчитывать на полную безопасность работы на платформе, если они будут использовать программу bug bounty по указанному скоупу и действовать в рамках прописанных условий тестирования. В случае претензий к добросовестным баг-хантерам BI.ZONE обещает урегулировать спор.

Добавим, у другого игрока — компании Positive Technologies две недели назад начались публичные киберучения. Три месяца команда этичных (“белых”) хакеров TSARKA будет атаковать действующую инфраструктуру компании. У энтузиастов нет ограничений: они могут использовать все инструменты для взлома, прибегать к методам социальной инженерии и фишинга, а также атаковать элементы инфраструктуры в любое время суток.

152-ФЗ и нейросети: какие данные нельзя бездумно отдавать ChatGPT

Пока компании массово подключают ChatGPT, Claude, DeepSeek и другие LLM к работе с договорами, тикетами, CRM и корпоративной почтой, многие забывают об одной неприятной детали: вместе с документами в нейросети часто отправляются персональные данные. А значит, в игру вступает 152-ФЗ.

Пользователь Хабра под ником lnk опубликовал подробный разбор того, как российское законодательство смотрит на использование ИИ при обработке данных клиентов, сотрудников и контрагентов.

По его словам, проблема возникает гораздо раньше, чем многие думают. Персональными данными могут считаться не только ФИО, телефоны и паспортные данные, но и ИНН физлица, который сам по себе позволяет идентифицировать человека.

Даже данные из открытых источников вроде ЕГРЮЛ не перестают быть персональными данными только потому, что они опубликованы в интернете.

Автор обращает внимание, что отправка таких данных в зарубежные ИИ-сервисы автоматически поднимает вопросы трансграничной передачи данных. При этом главная проблема, по его мнению, даже не уведомления Роскомнадзора, а отсутствие договора поручения на обработку персональных данных с большинством зарубежных поставщиков LLM.

В качестве относительно безопасных вариантов он называет использование российских облачных платформ с соответствующими договорами либо развёртывание моделей в собственном контуре компании. Ещё один путь — предварительное обезличивание данных перед отправкой в модель.

Отдельно автор подчёркивает, что простая замена имён на идентификаторы вроде user_123 не всегда решает проблему. Если связь между токеном и человеком можно восстановить, такие данные всё ещё могут считаться персональными.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru