Белые хакеры заработали сотни миллионов на уязвимостях

Программы Bug Bounty, где компании платят исследователям за найденные уязвимости, набирают в России огромную популярность. За последний год выплаты на двух крупнейших платформах исчисляются сотнями миллионов рублей.

В цифрах:
▪️ BI.Zone Bug Bounty нарастила выплаты в 1,5 раза: с 60 млн руб. (авг. 2023 – авг. 2024) до 100 млн руб. за аналогичный период годом позже,
▪️ Standoff Bug Bounty (от Positive Technologies) за последние 12 месяцев выплатила рекордные 169 млн руб. белым хакерам.

Любопытные детали
Средние выплаты на BI.Zone снизились с 44 до 41 тыс. руб. Эксперты связывают это с двумя тенденциями: в 4,5 раза выросло число госорганов на платформе, а также пришёл средний и малый бизнес. Их бюджеты на безопасность скромнее, чем у крупных корпораций.

А вот на Standoff средняя выплата, наоборот, выросла — с 58 до 76 тыс. руб. Это объясняют увеличением количества найденных критических уязвимостей, которые ценятся дороже.

Максимальные выплаты остаются серьёзными: 1.8 млн руб. на BI.Zone и впечатляющие 4.97 млн руб. на Standoff.

В каких сферах ищут чаще всего?
На BI.Zone почти половина программ (44%) приходится на финтех, далее идут госсектор (23%) и IT-компании (15%). Именно на IT и финтех пришлось 80% всех выплат.

На Standoff больше всего отчётов поступает по онлайн-сервисам, e-commerce, финансам, медиа и развлечениям.

Почему это важно?
Рост программ Bug Bounty — прямая реакция рынка на учащающиеся кибератаки. Привлечение белых хакеров стало для компаний одним из ключевых инструментов укрепления безопасности.

#новости

Учёные УрФУ разработали и запатентовали метод диагностики заболеваний глаз с помощью ИИ. Алгоритм анализирует снимки электроретинографии (ЭРГ) и помогает точнее выявлять патологии.

Электроретинография — это тест, при котором сетчатка глаза реагирует на вспышки света, а специальный аппарат записывает эти сигналы в виде графика. По этому графику врачи и ставят диагноз. Проблема в том, что данные ЭРГ очень сложные, а признаки болезней часто едва заметны — традиционные методы анализа ошибаются почти в 40% случаев.

ИИ от учёных УрФУ кардинально повышает точность:
🔹 очищает сигнал от помех (например, от движения глаз),
🔹 преобразует данные в удобный для нейросети формат — вейвлет-скалограммы,
🔹анализирует снимки с помощью обученной базы данных, распознавая десятки признаков заболеваний.

В результате точность диагностики по ЭРГ-снимкам возрастает с ~60% до 91%.

Система помогает диагностировать глаукому, диабетическую ретинопатию, различные виды дистрофии сетчатки, возрастную макулярную дегенерацию. Это позволяет выявлять проблемы на более ранних стадиях и своевременно начинать лечение.

Сейчас разработчики создают программное обеспечение, которое планируют адаптировать под российское и зарубежное оборудование. Также ведутся переговоры о внедрении метода в клиниках и сотрудничестве с специалистами из Германии и Австралии для разработки международных стандартов.

#новости