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OpenAI quadruplica recompensas por falhas críticas para atrair pesquisadores de segurança

2 fontesdesde 03 de novembro de 20262 artigos

A OpenAI quadruplicou as recompensas por vulnerabilidades críticas em seu programa de bug bounty. Também prepara uma iniciativa de testes de segurança com a empresa Cathedral Systems.

OpenAI quadruplica recompensas por falhas críticas para atrair pesquisadores de segurançaOpenAI quadruplica recompensas por falhas críticas para atrair pesquisadores de segurança

Resumo

  • A OpenAI quadruplicou as recompensas por vulnerabilidades críticas em seu programa de bug bounty.

    O aumento busca incentivar pesquisadores externos a encontrar falhas nos produtos da empresa.

  • Pesquisadores externos podem receber até US$ 30 mil por vulnerabilidades críticas em produtos como ChatGPT e Codex; descobertas excepcionais podem render até US$ 100 mil, e bônus podem elevar o total a cerca de US$ 172 mil.

    Os valores indicam o máximo que pesquisadores podem ganhar ao encontrar falhas e cumprir critérios de bônus.

  • A OpenAI prepara uma iniciativa em que especialistas da Cathedral Systems trabalharão com engenheiros da empresa para testar seus sistemas e identificar vulnerabilidades.

    A colaboração externa busca encontrar falhas e fortalecer as defesas dos sistemas da OpenAI.

  • A OpenAI prevê campanhas temporárias com recompensas maiores e um programa de fidelidade em cinco níveis; quem relatou uma vulnerabilidade nos 30 dias anteriores receberá retroativamente a diferença entre as taxas antigas e as novas.

    As mudanças ampliam os incentivos e ajustam retroativamente o pagamento de pesquisadores recentes.

Dados

Multiplicador das recompensas por vulnerabilidades críticas
quadruplicou
Recompensa máxima por vulnerabilidade crítica
US$ 30 mil
Recompensa máxima por descoberta excepcional
US$ 100 mil
Total aproximado possível com bônus
cerca de US$ 172 mil
Níveis do programa de fidelidade
cinco níveis
Período anterior para recebimento retroativo da diferença entre as taxas
30 dias

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