Ошибки в системе шифрования угрожают онлайн-банкингу

Ошибки в системе шифрования угрожают онлайн-банкингу

Риск раскрытия конфиденциальных данных возник в результате обнаружения недочетов в криптоалгоритмах веб-приложений, разработанных при помощи среды ASP.Net от Microsoft. ASP.Net позволяет защищать файлы cookie с конфиденциальным содержимым, которые создаются приложениями во время сеансов онлайн-банкинга и других подобных операций, посредством AES-шифрования; этот алгоритм одобрен правительством США для использования в соответствующих случаях. Тем не менее, потенциальные уязвимости, существующие в механизме обработки ошибок при изменении содержимого криптованных файлов cookie, могут позволить злоумышленнику существенно сузить диапазон возможных ключей, использовавшихся при шифровании.



Исследователи Тай Дуонг и Джулиано Риццо разработали программный инструмент, названный ими Padding Oracle Exploit Tool, чтобы продемонстрировать принципиальную осуществимость подобной атаки. Ранее им уже удавалось обнаружить похожие недочеты в JavaServer Faces и других сетевых средах.


"Наиболее важным и значимым является тот факт, что при помощи подобной атаки можно поразить вообще любое веб-приложение ASP.Net," - пояснил г-н Риццо. - "Если вкратце, то вы сможете расшифровать все, что было криптовано с помощью API этой среды - файлы cookie, сведения для аутентификации, пользовательские данные, пароли... Среда ASP.Net используется на 25% всех ресурсов в Интернете, и каждый из них может быть атакован посредством эксплуатации этих уязвимостей. Результат может быть разным; в зависимости от особенностей конкретного сервера это может быть и раскрытие некоторой информации, и полная компрометация системы".


Также г-н Риццо счел нужным заметить, что подобная атака может позволить даже не самому опытному и умелому злоумышленнику взломать веб-сайт менее чем за час. "Первый этап нападения требует отправки нескольких тысяч запросов, но, как только эта стадия будет успешно завершена, и взломщик получит секретные ключи, осуществить проникновение можно будет совершенно незаметно. Для реализации такой атаки достаточно вполне элементарных познаний в криптографии," - заявил он.


Подробную информацию по этой проблеме исследователи представят на конференции Ekoparty, проходящей в Аргентине на этой неделе.


The Register

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