7 миллионов за полтора месяца: как школьник взломал систему вознаграждений Standoff
Школьник-миллионер, или Как поднять бабла на Standoff Bug Bounty при помощи ИИ Пока эксперты спорят, стрем или норм искать уязвимости, привлекая для этого нейросети, новое поколение багхантеров не сомневается, а делает. Как герой новой [статьи в нашем блоге на Хабре](https://habr.com/ru/companies/pt/articles/1042624/?utm_source=tg_pt&utm_medium=nuit&utm_campaign=11_06) Nuit, который параллельно с подготовкой к ЕГЭ за полтора месяца заработал более 7 миллионов рублей на нашей багбаунти-платформе. Как и многие, он начинал с CTF, а потом решил применить полученные знания и наработки в багхантинге, где можно не просто с азартом решать сложные задачки, но и получать приличное вознаграждение (два в одном). «Скажу прямо, без ИИ я бы столько не заработал», — признается Nuit. Вооружившись OpenAI Codex и Claude, он анализирует огромный объем данных, получает предварительную сводку по возможным векторам атак и проверяет их уже вручную. Однако такой метод работает не со всеми уязвимостями: что для IDOR хорошо, то в Docker Escape или Privilege Escalation может все сломать. В [статье](https://habr.com/ru/companies/pt/articles/1042624/?utm_source=tg_pt&utm_medium=nuit&utm_campaign=11_06) — подробности о плюсах и минусах ИИ в работе багхантера и разбор реального кейса на 1,5 миллиона рублей. И помните: без технических знаний искать баги с помощью ИИ — затея не из лучших. Сначала база, а только потом помощь нейросетей, чтобы знать, куда их направлять. Читайте и вдохновляйтесь! [Positive Technologies в Макс](https://max.ru/hhru)
Пост взят с международного финтех-медиа ресурса
ДЛЯ ЛЮДЕЙ