OpenAI 버그 바운티 최대 2억3,000만원, 보상 중간값 4배 올랐다

OpenAI가 버그 바운티 보상 체계를 고쳤습니다. 중간·높음·치명적 취약점의 보상금 범위 중간값을 평균 4배 이상 올렸습니다.

ChatGPT, Codex, API 플랫폼 같은 핵심 제품의 치명적 취약점에는 기본 보상금 최대 3만 달러(약 4,000만원)를 지급합니다. 특별히 중대한 사안은 기존처럼 10만 달러(약 1억3,000만원)이고, 보너스를 더하면 최대 17만2,000달러(약 2억3,000만원)까지 갑니다.

금액보다 구조가 중요합니다. 같은 취약점이라도 보고서 품질과 기여 등급에 따라 배율이 붙는 방식으로 바뀌었습니다. 제보를 많이 하는 사람보다, 재현과 영향을 정확히 증명하는 사람에게 돈이 더 가도록 설계했습니다.

버그 바운티는 회사가 외부 보안 연구자에게 취약점을 찾아 알려 주면 돈을 주는 제도입니다. 심각도와 대상 제품에 따라 기본 보상금이 정해지고, 조건을 만족하면 보너스가 더해집니다. 이번 개편은 그 기본값과 보너스 규칙을 함께 손봤습니다.

얼마나 올랐나

기준선은 세 단계입니다. 중간·높음·치명적 구간의 보상 범위 중간값이 평균 4배 이상 올라갔고, 핵심 제품의 치명적 취약점은 기본 최대 3만 달러, 그중에서도 특별히 중대한 침해는 10만 달러입니다. 여기에 세 가지 보너스가 곱해져 17만2,000달러가 상한이 됩니다.

중간값이라는 표현도 짚어 둘 필요가 있습니다. 제보 보상금을 크기순으로 늘어놓았을 때 한가운데 오는 값이 중간값입니다. 최고가 몇 건만 올린 게 아니라 보상 분포 전체가 위로 이동했다는 뜻이고, 그래서 이번 인상은 체감 폭이 큽니다.

원문에 실린 예시를 보면 등급별 기본값이 더 분명합니다. 핵심 자산의 중간 등급은 기본 2,000달러, 비핵심 자산의 높음 등급은 2,500달러입니다. 기본값 자체는 크지 않고, 배율이 붙는 조건이 실질적인 인상 폭을 만듭니다.

기본값이 자산 분류에 따라 갈리는 점도 눈여겨볼 부분입니다. 원문 예시에는 핵심 자산인 ChatGPT에서 읽기 전용 구성원이 쓰기 권한 없이 파일을 올릴 수 있는 중간 등급 사례와, 비핵심 자산에서 권한 없는 사용자의 업로드 파일을 읽는 높음 등급 사례가 나란히 실렸습니다. 같은 등급이라도 어느 제품에서 터졌는지가 금액을 가릅니다.

최상위 사례로 제시된 것은 제로 클릭 계정 탈취입니다. 클릭 한 번 없이 계정을 가져가는 취약점, 또는 다른 사용자의 채팅 메시지를 읽을 수 있는 보안 경계 침해가 특별히 중대한 사안으로 분류됩니다. 피해 범위가 사용자 전체로 번지는 사고에 값이 몰리는 구조입니다.

배율은 세 갈래다

첫째는 품질 보너스입니다. 버그를 명확히 분리해 재현하고, 악용 가능한 조건과 영향을 입증하는 신뢰할 수 있는 개념 증명을 붙이면 기본 보상금에 배율이 붙습니다. 원문 예시에서는 1.15배입니다.

둘째는 로열티 보너스입니다. 꾸준히 제보한 연구자를 5개 등급으로 나눠 배율을 줍니다. 원문 예시에는 브론즈 1.05배, 골드 1.10배, 최상위 등급 1.15배가 나옵니다. 한 번 크게 터뜨리는 것보다 오래 참여하는 쪽이 유리한 구조입니다.

셋째는 우선순위 캠페인 보너스입니다. 새로 나온 기능을 초기에 테스트한 제보에 별도 재원으로 배율을 얹습니다. 예시 배율은 1.30배로 세 가지 중 가장 큽니다.

상한이 어떻게 만들어지는지 계산해 보면 이렇습니다. 3만 달러에 품질 1.15, 캠페인 1.30, 로열티 1.15를 차례로 곱하면 약 5만1,600달러가 됩니다. 10만 달러에 같은 배율을 적용하면 약 17만1,900달러로, 원문이 말한 17만2,000달러와 맞아떨어집니다.

다만 이 숫자들을 확정 요율로 읽으면 안 됩니다. 원문은 예시 조합과 금액이 설명을 위한 것이라고 밝히고 있습니다. 실제 지급액은 취약점 심각도와 대상 자산 분류에 따라 정해집니다.

이미 낸 제보에도 적용된다

소급 조항이 붙었습니다. 보고서를 냈지만 아직 보상받지 못한 건에는 새 보상 범위를 적용합니다. 발표 전 30일 안에 보상금을 받은 건도, 새 범위에서 더 높은 금액이 나오는 제보라면 차액을 지급합니다. 제보 시점이 아니라 지급 시점 기준으로 다시 계산하는 셈입니다.

왜 지금 올렸는지도 원문에 나옵니다. 독립 연구자들이 OpenAI 테스트에서 놓친 취약점을 더 적극적으로 찾게 하려는 목적입니다. 사내에서는 모델로 취약점을 찾고 재현하고 수정 사항을 시험하는 Defense Factory 활동을 함께 돌립니다.

오프라인 접점도 예고했습니다. 11월 20~21일 오클랜드에서 열리는 PROMPT2PWN에 OpenAI 보안팀이 참가해, 연구자가 현장에서 대상 시스템을 직접 테스트할 수 있게 합니다.

회사 쪽 계산도 달라집니다. 취약점 하나가 터졌을 때의 비용과 제보 보상금을 견주는 기준이 생기기 때문입니다. 사내 테스트로 못 잡은 문제를 외부에서 먼저 찾아내는 값을 3만~17만 달러로 매긴 셈입니다. 제보자와 회사가 같은 기준표를 놓고 금액을 이야기하게 된 것도 이번 개편의 변화입니다.

원문 반응

GeekNews 댓글에서는 보상 수준이 낮다는 기존 인식이 먼저 나옵니다. 한 이용자는 예전 소식을 봤을 때 난이도와 취약성에 비해 보상이 적어 보였는데 이번에 올라갔다고 적었습니다.

금액 인상 자체는 환영하는 분위기지만, 배율 구조가 실제로 얼마를 만들어 내는지는 제보자가 직접 겪어 봐야 알 수 있습니다. 품질 보너스 요건이 엄격하게 적용되면 체감 인상 폭은 예시 계산보다 작아집니다.

제보자 입장에서 달라지는 건 두 가지입니다. 하나는 보고서를 쓰는 시간이 곧 돈이 된다는 점입니다. 재현 절차와 악용 조건, 영향 범위를 정리하지 않으면 기본 보상금만 받습니다. 다른 하나는 새 기능을 빨리 테스트할 이유가 생겼다는 점입니다. 캠페인 보너스 배율이 가장 크기 때문입니다.

반대로 부담도 늘었습니다. 로열티 등급은 누적 기여를 보는 구조라 처음 참여하는 연구자는 높은 배율을 받기 어렵습니다. 예시 금액만 보고 뛰어들면 실제 지급액에서 차이가 날 수 있습니다.

제보 전에 정리할 것도 분명해졌습니다. 대상이 핵심 자산인지, 재현 절차가 스크립트 한 벌로 끝나는지, 악용 조건과 영향 범위를 문장으로 증명할 수 있는지입니다. 이 세 가지가 배율을 결정하고, 배율이 실수령액의 대부분을 만듭니다.

세부 조건은 보안 버그 바운티 프로그램 페이지에 정리돼 있습니다. 어떤 자산이 핵심으로 분류되는지, 어떤 캠페인이 열려 있는지는 그 문서를 봐야 합니다. 예시 배율만으로 금액을 계산하면 실제 지급액과 어긋납니다.

AI 서비스가 보안 제보에 지불하는 가격이 올라갔다는 것이 이번 발표의 핵심입니다. 취약점을 파는 쪽도, 사는 쪽도 기준선이 달라졌습니다.

원문 보기 - OpenAI, 보안 연구자 보상 확대