- GitHub se lanzará el 27 de julio de 2026 desde un esquema de recompensas por errores de dos niveles (público y privado)
- El cambio se produce en respuesta a un aumento de informes de baja calidad generados por IA.
- Los investigadores VIP ganarán entre 3 y 4 veces más por informe
GitHub ha confirmado planes para realizar la transición de su programa de recompensas por errores a un sistema de dos niveles, efectivo para los informes enviados a partir del 27 de julio de 2026.
Según el nuevo esquema, la plataforma de codificación propiedad de Microsoft agregará un programa público de bajos salarios disponible para la comunidad de investigación en general, bajo un programa de mayor pago solo por invitación.
La ingeniera de seguridad de productos Catherine Castle explicó que el cambio se produjo en respuesta a una creciente acumulación de informes generados por IA y que requieren poco esfuerzo y baja calidad.
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GitHub se queja de los informes de errores generados por IA
Para el nuevo programa público, GitHub reemplazará los rangos de pago con un pago único de $250, $2,000, $5,000 y $10,000 para cada gravedad baja, media, alta y crítica. Castle dijo que esto ayudaría a los investigadores a saber de antemano cuánto podría valer una búsqueda válida y reduciría el dolor de cabeza de quienes tienen información privilegiada al decidir dónde se ubica un informe dentro de un rango.
En particular, los pagos son mucho más bajos que antes, con rangos anteriores que pagaban entre $500 y $1000, entre $2000 y $5000, entre $5000 y $20 000 y entre $10 000 y $30 000.
Los investigadores VIP invitados bajo el segundo plan ganarán entre 3 y 4 veces más que los investigadores bajo otros esquemas, dependiendo de la gravedad del error.
GitHub también está agregando un requisito de HackerOne Signal para nuevos investigadores, brindándoles cuatro oportunidades para “establecer un historial”, tal vez otra respuesta al creciente número de informes generados por IA, que generalmente son de poco valor.
“Queremos construir un programa que valore la investigación, cree una experiencia que refleje la seriedad con la que nos tomamos este trabajo y mantenga la confianza que los investigadores depositan en nosotros cada vez que envían un informe”, concluyó Cassell.
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