Исследователь обнаружил, что Instagram уязвим перед обычным брутфорсом

Исследователь обнаружил, что Instagram уязвим перед обычным брутфорсом

Исследователь обнаружил, что Instagram уязвим перед обычным брутфорсом

Бельгиец Арне Свиннен (Arne Swinnen) обнаружил сразу две опасные уязвимости в Instagram. Обе проблемы позволяли осуществить брутфорс-атаку на подбор пароля. Один баг был найден в приложении Instagram для Android, а второй скрывался на странице регистрации instagram.com.

Первую уязвимость исследователь обнаружил еще в декабре 2015 года. Свиннен выяснил, что официальное Android-приложение Instagram допускает 1000 попыток аутентификации с одного IP-адреса и лишь после этого отображает сообщение «введенное имя пользователя не относится к данному аккаунту». Однако после двухтысячной попытки этот ответ исчезает, и система возвращает начинает чередовать один reliable response (верен пароль или неверен) и один unreliable response (неправильное имя пользователя), сообщает xakep.ru.

Свиннен пишет, что атакующему достаточно создать простой скрипт, который будет обращаться к приложению вплоть до получения reliable response. Сам исследователь такой proof-of-concept написал и протестировал с его помощью перебор 10 000 паролей для тестового аккаунта. Более того, атакующий может войти в скомпрометированный в ходе такой атаки акканут с того же самого IP-адреса, который только что использовался для брутфорса. То есть никаких дополнительных мер защиты у Instagram попросту нет.

 

 

Вторую уязвимость Свиннен обнаружил в феврале 2016 года, на сайте Instagram. Исследователь зарегистрировал тестовый аккаунт в социальной сети, а затем перехватил запрос, отправленный при регистрации на сервер Instagram. Когда он попробовал воспроизвести этот запрос, зарегистрировав еще один аккаунт, в ответ ему пришло сообщение: «Эти учетные данные принадлежат активному аккаунту Instagram».

 

 

Так как никаких ограничений нет, атакующему достаточно написать скрипт, который будет отправлять серверу Instagram бесконечные запросы и перебирать различные комбинации логинов и паролей. Как только совпадение будет найдено, сервер сообщит, что данные принадлежат активному аккаунту.

Facebook, которая владеет Instagram, уже устранила обе проблемы. Также Свиннен сообщает, что политика создания паролей в Instagram претерпела небольшие изменения, и теперь нельзя использовать самые простые и глупые варианты, вроде «password» или «123456».

За свои находки Свиннен получил $5000 по программе bug bounty, и это не первый раз, когда исследователь удостоился вознаграждения от социальной сети. В марте 2016 года Свиннен уже находил проблемы в Instagram, которые вообще позволяли перехватить контроль над чужой учетной записью. Тогда исследователь тоже заработал $5000.

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