Уязвимость в системе аутентификации Amazon

Уязвимость в системе аутентификации Amazon

Странная ошибка была обнаружена одним из посетителей Amazon. При попытке авторизации система не воспринимала ошибок, допущенных при введении пароля и пропускала его в личный кабинет.

По словам пользователя, обнаружившего ошибку, он мог авторизоваться, даже если пароль был введен неверно. Причем система «не видела» изменений именно в последних вводимых символах, в случае если в пароле было больше восьми знаков. Иными словами, пользователь, у которого был пароль "iloveyouamazon", он с таким же успехом мог зайти в систему, набрав "iloveyoufacebook" или просто "iloveyou".

Конечно, на первый взгляд это выглядит как уязвимость системы безопасности ресурса. Однако, скорей всего это не совсем так и возможностей у хакеров гораздо меньше, чем можно представить.

Во-первых, даже если особенно усердный хакер решит взломать все учетные записи пользователей с паролем "iloveyou", ему сначала потребуется найти адреса электронной почты, которые используются в качестве логинов. Допустим, что он имеет такую информацию, но вероятность того, что удастся подобрать хотя бы одно соответствие путем перебора, даже при условии отсутствия защиты против таких атак, сводится к нулю. Это связано с огромнейшим количеством комбинаций, которые необходимо будет перебрать.

Ведь всем известно, что основной причиной взлома аккаунтов является доступность базы данных, где указаны все необходимые для доступа данные.

Скорей всего, причина кроется в том, что пароль не изменялся с момента регистрации, которая была очень давно, и, как следствие, вполне возможно, что алгоритм шифрования устаревших паролей отличается от новых. Данную проблему можно решить изменив пароль.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru