Минцифры РФ расширило список объектов для багхантеров

Минцифры РФ расширило список объектов для багхантеров

Минцифры РФ расширило список объектов для багхантеров

Минцифры России запускает второй этап программы bug bounty, распространив ее на все ресурсы и системы электронного правительства. Мероприятие продлится 12 месяцев, за выявление критической уязвимости можно будет получить до 1 млн рублей.

Находки багхантеров, как и прежде, будут оцениваться по уровню опасности. Предельные суммы выплат в категориях «средняя» и «высокая» увеличены до 100 тыс. и 300 тыс. руб. соответственно. За выявление уязвимости низкой степени опасности теперь можно получить до 30 тыс. рублей.

Проверить защищенность систем можно будет на платформах BI.ZОNE Bug Bounty и Standoff 365 Bug Bounty. Обновленный список объектов для поиска уязвимостей выглядит следующим образом:

  • «Госуслуги»;
  • Единая система идентификации и аутентификации (ЕСИА);
  • Единая биометрическая система (ГИС ЕБС);
  • Платформа обратной связи;
  • Система межведомственного электронного взаимодействия;
  • Национальная система управления данными;
  • Единая информационная система управления кадровым составом государственной гражданской службы;
  • Головной удостоверяющий центр;
  • Единая система нормативной справочной информации.

«Масштабный проект сфокусировал внимание госсектора и частных компаний на поиске уязвимостей во внешней инфраструктуре с помощью независимых исследователей, — отметил по случаю Евгений Волошин, директор департамента анализа защищенности и противодействия мошенничеству BI.ZONE. — С момента запуска первого этапа в России в несколько раз увеличилось количество программ багбаунти, и проект Минцифры оказал на это большое влияние».

Напомним, первый этап bug bounty от Минцифры проходил с февраля по май этого года. Тогда более 8 тыс. человек проверяли на прочность «Госуслуги» и ЕСИА. В итоге было выявлено и устранено 37 уязвимостей; багхантерам суммарно выплатили 1,95 млн рублей.

В 2022 году количество попыток взлома госресурсов, по оценке BI.ZONE, увеличилось на 80% в сравнении с 2021-м. В Совбезе РФ рост числа кибератак на тот момент связали с неадекватной защищенностью таких объектов. Появилось даже предложение пересадить их на спецхостинг.

В этом году этот тренд в рунете, подогреваемый хактивизмом, продолжается. Так, недавно, во время осенних выборов, злоумышленники попытались нарушить работу федеральной системы электронного голосования (ДЭГ).

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru