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Notícias

Microsoft oferece até US$ 30 mil cerca de R$ 169,8 mil para quem encontrar falhas em IA

Por
Michael Henrique
Última Atualização: 29/04/2025
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Microsoft oferece até US$ 30 mil cerca de R$ 169,8 mil para quem encontrar falhas em IA
  • Microsoft oferece recompensa de até R$ 30 mil por falhas.
  • Programa aceita testes gratuitos no Dynamics 365 e Power Platform.
  • Relatórios detalhados podem aumentar o valor do prêmio final.

A Microsoft acaba de atualizar seu programa de “caça a bugs”, oferecendo até US$ 30 mil (R$ 169,8 mil) para quem encontrar falhas de segurança em suas soluções de inteligência artificial. A novidade reforça o compromisso da empresa em manter a segurança de produtos como o Dynamics 365 e o Power Platform.

O programa aceita participantes que criem uma conta gratuita nos serviços. A Microsoft permite o uso do período de testes para que desenvolvedores busquem vulnerabilidades sem precisar assinar os produtos.

Dynamics 365 e Power Platform estão na mira

O Dynamics 365 atua como um sistema de gestão empresarial, enquanto o Power Platform oferece ferramentas para análise de dados e automação de processos. A criação da conta no Power Platform exige login profissional ou acadêmico, além do acesso à plataforma Azure.

Depois de criar o ambiente de testes, o participante pode realizar buscas por bugs e falhas de segurança. A Microsoft pede que todos leiam a documentação oficial antes de iniciar os testes, especialmente o FAQ de segurança.

Relatórios detalhados podem render prêmios maiores

Segundo a Microsoft, o prêmio pode ultrapassar os R$ 30 mil, dependendo da qualidade do relatório enviado. A empresa avaliará a profundidade, o impacto e a gravidade da falha descoberta.

Mesmo que o bug não se qualifique para premiação, a Microsoft ainda poderá reconhecer o esforço, incluindo o nome do participante na lista oficial de colaboradores.

Com o novo incentivo, a Microsoft amplia sua estratégia de proteger suas soluções de IA, apostando no talento da comunidade de desenvolvedores para detectar possíveis vulnerabilidades antes que elas causem danos.

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