Яндекс увеличил призовой фонд bug bounty в 2,5 раза — до 100 млн рублей

Яндекс увеличил призовой фонд bug bounty в 2,5 раза — до 100 млн рублей

Яндекс увеличил призовой фонд bug bounty в 2,5 раза — до 100 млн рублей

В этом году компания «Яндекс» выделила 100 млн рублей на выплаты багхантерам, ищущим уязвимости в ее продуктах и инфраструктуре. Участникам «Охоты за ошибками» обещают вознаграждение даже в том случае, когда общая сумма превысит этот порог.

С начала года в рамках программы bug bounty «Яндекс» уже выплатил 35,5 млн рублей. Большую часть этой суммы составили награды участникам январского конкурса: на тот момент призы за RCE и SQLi были увеличены в десять раз, и несколько находок были оценены в 3,7 млн, 7,5 млн. и 12 млн рублей.

Сейчас организаторы «Охоты за ошибками» платят за каждую найденную уязвимость в два раза больше, чем в прошлом году. Так, например, возможность SQL-инъекции оценивается в ₽900 тыс., тогда как ранее за нее можно было получить лишь ₽450 тысяч.

В 2022 году общий размер выплат составил около 40 млн рублей. За год в рамках bug bounty «Яндекс» получил 905 отчётов, из них 288 оказались уникальными и соответствовали правилам программы. Самый активный участник прислал 64 отчёта и получил 43 награды. Все найденные ошибки уже исправлены.

В сентябре в честь десятилетия «Охоты за ошибками» компания на месяц увеличила выплаты в 10 раз.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru