Bug Bounty от Яндекса может принести 2,8 млн руб. за критическую брешь

Bug Bounty от Яндекса может принести 2,8 млн руб. за критическую брешь

Bug Bounty от Яндекса может принести 2,8 млн руб. за критическую брешь

Новый конкурс в программе по поиску уязвимостей (Bug Bounty) от «Яндекс» порадует белых хакеров неплохими суммами вознаграждения. Исследователи могут получить 2,8 миллионов рублей за обнаружение критической бреши в сервисах российского интернет-гиганта.

Само собой, конечная сумма, которую сможет получить хакер, будет зависеть от степени риска, простоты эксплуатации и уровня влияния на безопасность пользовательских и партнерских данных. В «Яндексе» уточнили, что конкурс продлится до 31 августа.

Увеличенная сумма вознаграждения ждет исследователей за отчеты в двух категориях: IDOR (небезопасный прямой доступ к объектам через ошибки в API); технические уязвимости, открывающие доступ к конфиденциальной внутренней информации.

В случае выявления одной из таких проблем, «Яндекс» обещает отдать ей приоритет и устранить максимально быстро. Для поиска уязвимостей этичные хакеры должны использовать исключительно собственные тестовые аккаунты. Пытаться получить доступ к данным других пользователей категорически запрещено.

Полную информацию о суммах вознаграждений, а также список багов и уязвимостей, доступных для поиска, «Яндекс» опубликовала по этой ссылке.

Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

На конференции GoCloud 2026 компания Cloud.ru анонсировала Guardrails Filter — инструмент для более безопасной работы с генеративным ИИ. Его задача довольно понятная: не дать конфиденциальным данным случайно утечь в большую языковую модель.

Схема работы выглядит так: сервис проверяет текст запроса, ищет в нём конфиденциальные данные — например, персональные сведения, банковские реквизиты, API-ключи и другие секреты, — затем маскирует их и только после этого отправляет обезличенный запрос в модель. Когда модель возвращает ответ, система подставляет реальные значения обратно.

Иначе говоря, пользователь получает нормальный результат, но сами чувствительные данные не уходят за пределы корпоративного контура в исходном виде.

Сейчас инструмент рассчитан на работу с моделями из сервиса Cloud.ru Foundation Models. В этой платформе доступно более 20 моделей разных типов, включая text-to-text, audio-to-text и image-text-to-text. При этом Cloud.ru отдельно уточняет, что механизм фильтрации будет доступен и в формате on-premise, то есть для установки на стороне самого заказчика.

Появление такого инструмента хорошо вписывается в общий тренд: компании всё активнее используют генеративный ИИ, но тема утечек данных остаётся одной из главных причин, почему внедрение идёт не так быстро, как хотелось бы. Особенно это чувствительно для отраслей, где много персональной и служебной информации, — например, для здравоохранения, ретейла и госсектора.

Кроме того, Cloud.ru сообщила, что добавила в Foundation Models LLM-модель российской компании HiveTrace с Guardrails-механизмом. По заявлению компании, такая модель должна лучше справляться с рисками вроде промпт-инъекций, утечки системных инструкций и некорректной обработки выходных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru