Хакер нашел ошибку, позволяющую удалять любую фотографию из Facebook

Хакер нашел ошибку, позволяющую удалять любую фотографию из Facebook

Специалист по информационной безопасности Арул Кумар обнаружил уязвимость, которая позволяет хакерам удалять любую фотографию из Facebook, и получил за это 12,5 тысяч долларов от администрации соцсети, пишет TechCrunch.

Как сообщал Digit.ru, обычно хакеры получают от Facebook как минимум 500 долларов за выявление критических уязвимостей в соцсети, и вознаграждение возрастает в зависимости от важности найденной ошибки. Средняя сумма выплат составляет около 1,5 тысячи долларов. Аналогичные программы по вознаграждению сторонних экспертов за поиск уязвимостей есть у Google, «Яндекс» и других крупных компаний, пишет digit.ru.

Индийский хакер Арул Кумар описал ошибку в своем блоге, где указал, что уязвимость позволяет любому человеку удалить абсолютно любую фотографию с Facebook, включая снимки на чужих аккаунтах и публичных страницах. Опасность уязвимости, отмечает TechCrunch, заключалась также в простоте ее воспроизведения и возможности удалять много изображений одновременно.

Уязвимость кроется в разделе Facebook, который позволяет отследить статус жалоб к администрации (к примеру, на профили спамеров или порнографические фотографии). Если пользователь жаловался на фотографию, но Facebook решала не удалять снимок, он получал ссылку, с помощью которой мог напрямую попросить другого пользователя (не обязательно владельца) убрать фото с сайта. Изменение нескольких цифр в URL-адресе ссылки позволяло удалить любой снимок, говорит хакер.

Арул Кумар продемонстрировал выявленную ошибку на примере аккаунта главы Facebook Марка Цукерберга. Однако, как сообщал Digit.ru, похожие действия помешали другому хакеру получить вознаграждение за уязвимость, позволяющую публиковать записи на стенах других пользователей. В то же время, в этом случае эксперт не взламывал аккаунт Цукерберга, а лишь показал весь процесс на видео, не нажимая последней кнопки для удаления фото. По правилам Facebook, для проверки уязвимости нужно использовать тестовые аккаунты, а не реальные страницы других пользователей без их разрешения.

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