За обнаружение серьезной уязвимости в Gmail, Google заплатил $500

За обнаружение серьезной уязвимости в Gmail, Google заплатил $500

Корпорация Google устранила серьезную уязвимость в Gmail, позволяющую рассыльщикам спама узнать адреса всех пятисот c лишним миллионов пользователей почтового сервиса, сообщает Wired. Уязвимость была обнаружена специалистом по информационной безопасности из израильской компании Trustwave Ореном Хафифом (Oren Hafif). Он сообщил о ней в своем блоге после того, как Google устранила уязвимость.

В Google не знали о существовании этой ошибки. Сколько лет она была актуальна, в точности неизвестно. Уязвимость могла быть использована не только для спама, но также фишинга и восстановления паролей к чужим аккаунтам.

Суть бага заключалась в модификации URL-запроса к сервису Gmail. Пользователи Gmail могут предоставлять доступ к своему аккаунту другим пользователям. Эта функция малоизвестна, отмечает Хафиф. Написав небольшое приложение и запустив его на компьютере, злоумышленник мог автоматически перебирать служебные символы в URL-запросе к чужому аккаунту и в конечном счете узнать его полный адрес, сообщает safe.cnews.ru.

Хафиф с помощью такого приложения смог получить адреса 37 тыс. аккаунтов за 2 часа перебора символов в запросе. Злоумышленник при этом может сохранять анонимность, используя сеть Tor или аналогичный способ, позволяющий скрыть реальный IP-адрес хакерской машины.

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