PayPal исправили баг многофакторной аутентификации

PayPal исправили баг многофакторной аутентификации

PayPal исправили баг многофакторной аутентификации

Злоумышленник мог зайти в учетную запись, без использования текста подтверждения. На данный момент PayPal устранила этот недочет. Проблема была в том, как был реализован API в функции предварительного просмотра портала. Хорошая новость заключается в том, что для успешной атаки был необходим доступ к браузеру жертвы.

Весь процесс был задокументирован пошагово:

 

  1. Открыть PayPal в новой вкладке (оставить ее открытой).
  2. На другой вкладке открыть PayPal Preview.
  3. Войти в свою учетную запись на вкладке, которая была открыта в шаге 2.
  4. Введите учетные данные в появившемся окне.
  5. Обновите вкладку, которая была открыта в шаге 1.
  6. Теперь вы авторизованы, нажмите на кнопку просмотра учетной записи, откроется доступ и 2 этап проверки будет пропущен.

Другими словами: если пользователь вошел в систему с помощью предварительного просмотра портала и оставляет открытым браузер, злоумышленник получит доступ к счету жертвы, не вызывая процесс многофакторной авторизации (2FA).

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