Найдена уязвимость в системах авторизации OpenID и OAuth

Найдена уязвимость в системах авторизации OpenID и OAuth

Независимые исследователи ИТ-безопасности Нейт Лоусон и Телор Нельсон из компании Root Labs говорят, что хорошо известная криптографическая атака может быть использована злоумышленниками для несанкционированного доступа к веб-приложениям, используемыми миллионами пользователей. Подробности о своей находке в ранее использованном методе исследователи обнародуют на конференции Black Hat.

По словам специалистов, обнаруженная ими уязвимость присутствует в десятках популярных открытых программных библиотек, в том числе и тех, что применяются для развертывания стандартов универсальной аутентификации OAuth и OpenID. Данные стандарты отвечают за проверку имен пользователей и паролей при заходе на те или иные сайты. OAuth и OpenID применяются в том числе и на таких сайтах, как Twitter или Digg.

Лоусон и Нельсон говорят, что их находка связана с тем, что некоторые из систем аутентификации связаны с тайминг-атакой. Криптографы знакомы с атакой данного типа уже на протяжении примерно 25 лет, однако в подавляющем большинстве случаев реализовать тайминг-атаку очень сложно на практике. Однако в случае с системами авторизации, этот как раз тот случай, когда тайминг можно применять и удаленно.

Удаленно использовать тайминг сложно, так как он требует очень сложных замеров, поясняют специалисты. Обычно взлом паролей происходит, после вычисления времени, необходимого компьютеру для того, чтобы ответить на попытку авторизации. В некоторых системах компьютер проверяет символы пароля и отправляет клиенту Login Failed сразу же после того, как была осуществлена проверка. Однако в случае тайминга, злоумышленник перехватывает попытку логина и "подсовывает" северу свои неправильные данные, забирая у пользователя его легитимную информацию. Сразу же после того, хакер возвращает северу подлинные данные и получает доступ.

В случае с открытыми системами аутентификации, многие их реализации оказались открытыми для подобного рода атак. Как сообщается, создан практический эксплоит для работы с описанной уязвимостью.

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