Обнаружена Уязвимость на сайтах с OpenID

Обнаружена Уязвимость на сайтах с OpenID

Исследователи в области безопасности обнаружили сбой в системе аутентификации на некоторых сайтах, использующих систему OpenID, который мог привести к краже личности.

Слабое место в системе безопасности связано с ошибкой в процессе подтверждения подлинности при двустороннем обмене информацией, расширения функциональных возможностей в системе OpenID, которая дает сайтам возможность обмена информацией между конечными пунктами. Ошибка заключалась в том, что в некоторых случаях не осуществлялась проверка подлинности информации, таким образом, хакеры могли получить доступ к информации и изменить ее.

В OpenID не уточнили на каких именно сайтах обнаружилась данная уязвимость. Главным образом, она затронула приложения, в которых используются Java библиотеки OpenID4Java и Kay Framework. Согласно источнику обе библиотеки были исправлены. Заметим, что в библиотеках Janrain, Ping Identity и DotNetOpenAuth уязвимостей не обнаружено.

Несмотря на то, что, не известно воспользовались ли хакеры ошибкой, представители OpenID посоветовали установить на сайтах новую версию Java приложения или обновить имеющуюся.

Следует отметить, что OpenID- это, своего рода, попытка установить общедоступную единую систему в сети. Пользователи, которые регистрируются на сайтах, поддерживающих эту систему (Google, Yahoo, WordPress, MySpace и др.), могут использовать свои данные для доступа к любому из участвующих интернет сервисов.

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