Багхантеры нашли на Госуслугах 34 уязвимости

Багхантеры нашли на Госуслугах 34 уязвимости

Багхантеры нашли на Госуслугах 34 уязвимости

Восемь тысяч “белых хакеров”, 34 уязвимости и 350 тыс. рублей максимальной выплаты — Минцифры отчиталось об участие “Госуслуг” на платформах BI.ZОNE Bug Bounty и Standoff 365. Доступа к внутренним данным госпортала у багхантеров не было.

Госуслуги “выставили” на bug bounty в феврале этого года. Публичные программы по поиску уязвимостей запустили сразу на двух платформах — BI.ZОNE Bug Bounty и Standoff 365.

За три месяца в эксперименте приняли участие более 8,4 тыс. багхантеров, рассказали в Минцифры. За критическую уязвимость “белым хакерам” обещали до 1 млн рублей, за мелкие баги — мерч с символикой проекта. Спонсировал программу “Ростелеком”.

В итоге максимальная выплата за найденный баг составила 350 тыс. рублей, минимальная — 10 тыс. рублей, отчитались в Минцифры. Всего было обнаружено 34 уязвимости, большинство из которых — со средним и низким уровнем критичности.

Общую сумму потраченных денег озвучивать не стали.

Всего в поисках уязвимостей на “Госуслугах” успели поучаствовать 

8,4 тыс. багхантеров. Средний возраст — 28 лет. Самому взрослому энтузиасту было 55 лет, самому юному — 17.

Работа исследователей помогла улучшить систему безопасности Госуслуг, признают в Минцифры. При этом доступа к внутренним данным портала у багхантеров не было, подчеркнули в ведомстве.

“Участники работали только на внешнем периметре, а найденные уязвимости полностью контролировались системами мониторинга, чтобы их нельзя было использовать для взлома”, — говорится в отчете.

“Готовность госучреждений публично проверять безопасность своих сервисов — важный шаг в построении по-настоящему надёжных и эффективных систем информационной безопасности”, — комментирует итоги проекта руководитель направления багбаунти Standoff 365 Анатолий Иванов.

Эксперт выразил надежду, что Минцифры станет примером для других организаций.

“Разместив программу на нашей платформе, министерство показало готовность и зрелость госструктур для багбаунти, — соглашается директор департамента анализа защищённости и противодействия мошенничеству, директор по стратегии BI.ZОNE Евгений Волошин. — За это короткое время ведомство уже смогло проверить многие ресурсы и повысить их защищённость”.

В Минцифры уже пообещали продолжать подобные эксперименты, а также расширить действие программы на другие ведомства.

13 слов против ИИ: Reddit и Wikipedia стали оружием против нейросетей

Исследователи из Cornell Tech обнаружили неприятную проблему у современных ИИ-агентов для глубокого поиска и анализа информации. Оказалось, что для обмана таких систем иногда достаточно добавить всего несколько слов в популярную тему на Reddit или внести небольшую правку в статью Wikipedia.

Речь идет о так называемых агентах углублённого исследования — системах вроде ChatGPT Deep Research, Google Gemini и других инструментов, которые самостоятельно ищут информацию в интернете, анализируют десятки источников и формируют подробные отчеты со ссылками.

Проблема в том, что такие ИИ активно используют пользовательский контент. По данным исследования, от 17% до 23% всех источников, на которые опираются подобные системы, приходится на Reddit, Wikipedia, форумы, Quora и другие площадки с открытым редактированием. Причем Reddit оказался главным поставщиком такой информации.

Этим и решили воспользоваться злоумышленники. Исследователи описали атаку под названием WARP (Web Agent Retrieval Poisoning). Схема проста: сначала мошенник находит популярную тему, которая часто попадает в результаты поиска ИИ. Затем он добавляет туда рекламную или ложную информацию, замаскированную под обычный пользовательский комментарий.

 

После индексации поисковиками этот фрагмент начинает попадать в выборку ИИ-агентов и воспринимается ими как достоверный источник.

Самое неприятное, что для атаки не нужно взламывать нейросеть, серверы разработчика или базы данных. Достаточно отредактировать общедоступную страницу.

В ходе экспериментов даже короткая вставка примерно из 13 слов приводила к тому, что фейковые рекомендации появлялись в ответах ИИ в 38–51% случаев. А если вредоносный текст добавлялся в несколько источников одновременно, эффективность атаки становилась еще выше.

Исследователи приводят показательные примеры. Так, вымышленная криптовалюта BananaCoin неожиданно начала фигурировать в инвестиционных рекомендациях наряду с Bitcoin и Ethereum. Несуществующее приложение знакомств SilverPath оказалось лучшим сервисом для разведенных мужчин старше 50 лет. А фейковый сервис CancelEase ИИ советовал для отмены подписки Xfinity.

Эксперты предупреждают: проблема носит системный характер. Пока ИИ доверяет информации из открытого интернета и использует её как доказательство в своих ответах, злоумышленники могут манипулировать результатами практически без технических навыков.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru