Разрушен миф о безопасности анонимного мессенджера Snapchat

Разрушен миф о безопасности анонимного мессенджера Snapchat

Австралийские «белые хакеры» полностью раскрыли информацию об уязвимостях в мобильном приложении Snapchat. Эти уязвимости лишают сервис всех его ключевых особенностей, позволяя разоблачать пользователей и сохранять сообщения локально.

Австралийская компания Gibson Security, специализирующаяся на информационной безопасности, опубликовала информацию о недокументированных функциях API и код двух эксплойтов, позволяющих хакерам взламывать сервис по пересылке приватных сообщений Snapchat.

Специалисты обнаружили в нем две уязвимости, с помощью которых можно полностью разоблачить пользователей сервиса, сопоставив их псевдонимы с номерами мобильных телефонов, хранящихся в базе данных на сервере Snapchat. Уязвимости содержатся как в версии для Android, так и iOS.

Помимо сопоставления псевдонима и номера мобильного телефона, уязвимости позволяют сопоставить псевдоним с реальным именем пользователя и его аккаунтами в социальных сетях, а также сохранять сообщения локально.

Это полностью разрушает концепцию Snapchat: одно из основных предназначений мессенджера заключается в возможности отправки сообщений анонимно, при этом сообщения автоматически удаляются спустя 10 секунд или раньше, в зависимости от того, что указал отправитель.

Кроме того, благодаря найденным уязвимостям хакеры могут совершать DDoS-атаки на пользователей Snapchat, получать доступ к непрочитанным сообщениям и изменять их, в том числе совершать подмену изображений, которые были отправлены пользователю, но не были им прочитаны.

О своей находке исследователи впервые сообщили еще в августе 2013 г., одновременно уведомив об этом Snapchat. Они также подали в компанию заявку на трудоустройство, чтобы помочь повысить безопасность сервиса. Однако в Snapchat не обратили на их обращения никакого внимания.

По словам хакеров, Snapchat халатно относится к безопасности своих пользователей. Игнорирование наличия уязвимостей – это лишь полбеды. Компания медлительно реагирует на появление в Интернете неофициальных клиентов сервиса, которые используют интерфейс программирования (API) Snapchat незаконно.

«По всей видимости, Snapchat слишком занята тем, чтобы отклонять предложения о покупке со стороны Facebook и Google, а также тем, чтобы кормить своих инвесторов как можно более правдоподобной ложью», – заявили в Gibson Security.

Возможность пересылки сообщений анонимно привела к тому, что пользователи Snapchat достаточно часто отправляют интимные фото. Ежедневно пользователи сервиса пересылают около 400 млн сообщений. Женщины составляют более половины (70%) пользовательской базы.

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