באונטי של חצי מיליון דולר על חולשה אחת: שני חוקרים ישראלים שברו את השיא שלהם בעזרת כלי AI בקוד פתוח
הראל רום וגבריאל בלקו מדווחים שאושר להם באונטי של 500 אלף דולר על חולשה אחת. לדבריהם, את החולשה מצא Open-Kritt, כלי ה-AI שפיתחו, והיא הייתה עלולה לאפשר גניבה של כ-100 מיליון דולר. השיא הקודם שלהם עמד על 250 אלף דולר, והכלי זמין עכשיו לכולם ב-GitHub.
שני חוקרי אבטחה ישראלים, הראל רום וגבריאל בלקו, מדווחים שאושר להם באונטי (bounty, פרס על גילוי חולשה) של 500 אלף דולר על חולשה אחת. זה כפול מהשיא הקודם שלהם, 250 אלף דולר על חולשה בודדת. כך דיווח גיקטיים. לדבריהם, את החולשה מצא Open-Kritt, מערכת ה-AI שפיתחו לאיתור חולשות אבטחה, והיא עבדה כמעט בלי התערבות אנושית.
חצי מיליון על באג אחד
בתחילת השנה דווח שהצמד צבר באמצעות המערכת חצי מיליון דולר מכמה תוכניות Bug Bounty. תוכניות כאלה הן מסלולים מסודרים שבהם חברות וארגונים משלמים לחוקרים חיצוניים שמוצאים ומדווחים להם על פרצות. עכשיו, חולשה אחת לבדה מזכה אותם בסכום ששווה לכל מה שצברו עד אז.
בלקו ורום פרסמו את ההישג ברשתות החברתיות. לדבריהם, החולשה הייתה עלולה לאפשר לתוקפים להשתלט על כ-100 מיליון דולר. אי אפשר לבדוק את הטענה באופן עצמאי: הם לא חושפים איזו מערכת נבדקה או מה הפרטים הטכניים של הבאג. ההסבר שלהם הוא שכך מקובל בתהליכי גילוי חולשות, ושהתשלום אושר אבל עוד לא הועבר. כלומר, הכסף עוד לא אצלם.
"לחצנו Scan וחיכינו"
לפי בלקו, Open-Kritt לא רק מצא את החולשה. המערכת גם ניתחה לבד כמה נזק היא עלולה לגרום, חישבה שכ-100 מיליון דולר בסיכון וכתבה את דוח המחקר המלא שהוגש לתוכנית הבאונטי. על התפקיד של החוקרים עצמם אמר: "לחצנו Scan, חיכינו. ואז הגשנו את הדיווח המוגמר".
בלקו מיהר להבהיר שזו בדיחה, ושמאחורי הלחיצה האחת עומדת עבודת פיתוח ארוכה שבזכותה המערכת יכולה לעבוד כך.
לדבריו, החולשה נמצאה בתהליך עבודה (Workflow) כללי למדי, ולא בתהליך שנבנה מראש כדי לאתר סוג מסוים של באגים. הצמד מעדיף תהליכי מחקר רחבים, שלא מגבילים את מודלי ה-AI לתבניות מוכרות או לרשימות קבועות של סוגי חולשות. המטרה היא שהמודלים ימצאו ליקויים שלא נכנסים לקטגוריות הרגילות. בלקו אומר שההישג מראה לא רק מה מודלי AI מסוגלים לעשות היום, אלא בעיקר כמה חשובים סביבת העבודה ותהליכי המחקר שנבנים סביבם.
הכלי זמין לכולם
בינואר סיפר רום לגיקטיים שהמטרה הייתה לבנות מערכת שתחשוב כמו בלקו, חוקר האבטחה בצמד, ותחפש חולשות בהיקף גדול. המערכת משתמשת בסוכני AI ובמודלי שפה כדי לסרוק קוד, לאתר נקודות תורפה, למפות דרכים שבהן אפשר לתקוף ולוודא שהממצאים אמיתיים.
מאז שחררו השניים גרסת open source בשם Open-Kritt. היא זמינה ב-GitHub ברישיון AGPL-3.0, רישיון קוד פתוח שמחייב לשתף גם גרסאות משופרות של הקוד. המשתמשים מתקינים ומריצים אותה על השרתים שלהם (Self-Hosted). אפשר לסרוק בה מאגרי קוד מקומיים או מרוחקים, והיא עובדת עם סוכנים מבוססי Claude Code, Codex או Grok Build.
המערכת לא מעבירה את כל הקוד למודל אחד בבת אחת, אלא מפרקת את המחקר להרבה משימות קטנות וממוקדות שרצות במקביל. אפשר לבנות בה תהליכי עבודה מותאמים, לוודא ממצאים באמצעות סקריפטים, להפיק POC (הדגמה שמוכיחה שאפשר לנצל את החולשה), לסנן כפילויות ולדרג חולשות לפי חומרה. בסוף התהליך מקבלים דוחות מסודרים. כל משתמש מחבר את החשבונות ואת ספקי המודלים שלו.
למה זה חשוב
אם הדיווח יתאשר, ככל הנראה זו אחת הדוגמאות הבולטות לכך שסוכני AI מצליחים לא רק לעזור לחוקרי אבטחה, אלא גם להוביל את הגילוי עצמו, עד הדוח הסופי. המשמעות כפולה. Open-Kritt פתוח לכולם, ולכן גם צוותי אבטחה יכולים להשתמש בו כדי למצוא חולשות בקוד שלהם לפני שאחרים ימצאו אותן. ותוכניות הבאונטי צפויות לקבל יותר ויותר דיווחים שנכתבו בעזרת מכונות.