Тинькофф запустил Bug Bounty на платформе BI.ZONE

Тинькофф запустил Bug Bounty на платформе BI.ZONE

Тинькофф запустил Bug Bounty на платформе BI.ZONE

Тинькофф открыл публичную программу по поиску ошибок и уязвимостей на BI.ZONE Bug Bounty. “Белые хакеры” будут искать пробелы в безопасности на сайтах и в мобильных приложениях банка. Багхантеры могут отказаться от вознаграждения в пользу благотворительных фондов.

На платформе BI.ZONE Bug Bounty появилась программа Тинькофф. Искать баги могут все исследователи безопасности из России и стран ЕАЭС.

В рамках программы багхантеры будут “ломать” сайты и мобильные приложения Тинькофф Банка, Тинькофф Инвестиций, Тинькофф Бизнеса и Тинькофф Страхования.

В области действия программы только технические уязвимости. При этом размер вознаграждения зависит от критичности как самой уязвимости, так и системы, в которой ее обнаружили. Максимальная выплата — 150 000 ₽.

На момент публикации материала Тинькофф получил уже 9 отчетов и готов выплатить почти 40 тыс. рублей. Багхантеры при желании могут отказаться от вознаграждения в пользу благотворительности.

В таком случае Тинькофф увеличит сумму выплаты в 5 раз и отправит ее в один из благотворительных фондов на усмотрение исследователя. На благотворительность пойдут и все невостребованные за год награды.

Тинькофф — пока единственный российский банк, который в открытом формате привлекает “белых хакеров”.

“Мы рады присоединиться к платформе BI.ZONE Bug Bounty в качестве первого банка и запустить свою публичную программу”, — говорит директор департамента информационной безопасности Тинькофф Дмитрий Гадарь.

Чтобы подтвердить максимальный уровень защиты миллионов наших клиентов, мы готовы использовать опыт широкой аудитории исследователей в этой области, как это делают крупнейшие компании по всему миру, отмечает Гадарь.

“Банковский и финансовый секторы находятся в топе самых атакуемых хакерами отраслей, — комментирует новость Евгений Волошин, директор по стратегии, директор департамента анализа защищенности и противодействия мошенничеству в BI.ZONE. — Защита данных и денег своих клиентов — приоритет для игроков этого рынка”.

Тинькофф стал четвертым крупным клиентом платформы BI.ZONE Bug Bounty. В декабре свою публичную программу разметил Ozon. В ноябре портфель пополнили VK и “Авито”.

Сигналы Wi-Fi позволяют определять активность человека за стеной

В конце февраля в топы GitHub Trending неожиданно вырвался проект с открытым исходным кодом RuView, который раньше был известен как Wi-Fi DensePose. На первый взгляд это ещё один эксперимент на стыке ИИ и граничных вычислений, но на деле история куда интереснее и тревожнее.

RuView показывает, что обычные сигналы Wi-Fi можно использовать не только для связи, но и буквально для «чтения» происходящего в помещении.

Система умеет отслеживать движения человека, оценивать позу тела и даже фиксировать дыхание и сердечный ритм, причём без камер, без интернета и, как утверждают разработчики, даже через стены.

С технической точки зрения проект опирается на анализ Channel State Information (CSI) — данных о том, как радиоволны рассеиваются, отражаются и меняются при взаимодействии с телом человека. В отличие от примитивных метрик уровня сигнала, CSI даёт куда более детальную картину: учитываются амплитуда и фаза сигнала по множеству поднесущих. Именно это и позволяет системе замечать микроскопические изменения, возникающие, когда человек двигается, сидит, спит или просто дышит.

По данным Ruvnet, RuView построен на базе академических исследований специалистов Университета Карнеги — Меллона. Для работы системе достаточно сети из 4-6 недорогих узлов на ESP32-S3, а общий бюджет такого комплекта может составлять примерно 54 доллара. Эти сенсоры формируют радиочастотную модель помещения, а ИИ затем анализирует, как человеческое тело меняет картину распространения сигнала.

 

Разработчики заявляют, что платформа обрабатывает данные с частотой до 54 тысяч кадров в секунду благодаря оптимизированной кодовой базе на Rust. Поверх этого работает нейросеть, которая переводит изменения поля Wi-Fi в 17 ключевых точек тела — от головы и локтей до коленей и бёдер. Кроме позы, система, как утверждается, может отслеживать дыхание в диапазоне 6-30 вдохов в минуту и пульс в диапазоне 40-120 ударов в минуту.

На бумаге всё это выглядит как красивая технология для спасателей, медицины и ухода за пожилыми. И действительно, сценарии звучат гуманно: мониторинг состояния человека без камер, поиск людей в задымлённых помещениях, наблюдение за пациентами без носимых датчиков. Но у технологии есть и другая сторона, куда менее комфортная.

Эксперты по кибербезопасности уже предупреждают, что RuView открывает новую категорию рисков: скрытое физическое наблюдение, которое почти невозможно заметить. Сигналы Wi-Fi проходят через мебель, стены и перекрытия, а значит, теоретически злоумышленник может разместить недорогие модули рядом со зданием и анализировать происходящее внутри. В отличие от камер, такой способ не зависит от освещения, дыма или прямой видимости. А поскольку работа идёт на физическом уровне радиосигнала, шифрование вроде WPA3 здесь не помогает.

Отдельная проблема в том, что такая схема практически не оставляет привычных сетевых следов. Если устройство пассивно анализирует радиосреду, администраторам сложно обнаружить его стандартными средствами мониторинга. На этом фоне возникают и юридические вопросы: например, как регулировать технологию, которая не собирает изображения или прямые идентификаторы, но всё равно позволяет следить за человеком в реальном пространстве.

Среди возможных защитных мер специалисты называют рандомизацию CSI на стороне роутеров, хотя пока это скорее исследовательское направление. Более надёжным вариантом считается физическое RF-экранирование: металлические сетки, экранирующие материалы или специальные покрытия для помещений с повышенными требованиями к безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru