Некорректная работа Рамблер-почты позволяет собирать спам-базу

Некорректная работа Рамблер-почты позволяет собирать спам-базу

...

28 июня 2009 года на одном из специализированных форумов автором под ником Exitusletaris была опубликована информация о том, что на rambler.ru при регистрации новой почты или при клике по ссылке восстановления пароля становится возможным перехватывать чужие сессии, причем при обновлении страницы сессия меняется. Причиной «бага» стал неправильно работающий скрипт reminder.cgi, что позволяет собрать спам-базу.

На следующий день другой автор под ником Panaslonik представил методику, использующую данную уязвимость. За два с половиной часа было получено 13686 файлов-ответов, то есть ответы шли со скоростью 1,55 ответа в секунду. В результате выборочной ручной обработки было выявлено, что «Имя Фамилия» всегда соответствовали «e-mail», даже при повторениях, некоторым именам случайным образом иногда давался номер ICQ, причем каждый раз другой. И иногда их было даже два абсолютно разных на одной странице. Затем с помощью парсера были извлечены «Имя Фамилия» и «e-mail», посчитаны количество уникальных имен и выдан результат в файл с разделителями, который пригоден для дальнейшего анализа в Excel. Таким образом, были получены 2417 уникальных e-mail адресов. Автор сделал вывод, что таким образом злоумышленники могли получать 0,27 адреса в секунду или 16,2 адреса в минуту.

Несмотря на то, что данный способ кажется немного медленным по сравнению с другими способами получения уникальных e-mail-адресов. При том что формирование базы для спама с помощью парсеров, явление весьма распространенное. Однако в данном случает на практике была продемонстрирована одна из серьезных уязвимостей, которые, видимо, могут иметься и у других поисковиков.

В компании «Рамблер» сообщили, что ошибка уже исправлена. «Мы постоянно обновляем и улучшаем почту, в том числе и с точки зрения ее безопасности, - прокомментировал руководитель коммуникационных сервисов «Рамблера» Павел Рогожин. - После одного из таких обновлений возникла внештатная ситуация. Ошибка была устранено оперативно. Никто из наших пользователей не обращался в службу поддержки по поводу этого инцидента. Если же у клиентов почты «Рамблера» возникли какие-либо трудности, с этим связанные, – мы готовы их быстро решить».

источник 

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