Уязвимость позволяет хакерам обходить механизм 2FA в LastPass

Уязвимость позволяет хакерам обходить механизм 2FA в LastPass

Уязвимость позволяет хакерам обходить механизм 2FA в LastPass

Уязвимость в реализации двухфакторной аутентификации (2FA) в LastPass могла быть использованы хакерами для обхода механизма защиты и получения доступа к учетным записям пользователей.

Мартин Виго (Martin Vigo), один из исследователей Salesforce, который в ноябре 2015 года сообщил о наличии нескольких уязвимостей в LastPass, в очередной раз проанализировал популярный менеджер паролей, уделив особое внимание механизму 2FA.

Временные коды 2FA генерируются на основе нескольких переменных, включая секретное число, обычно закодированное в QR-коде, который пользователь сканирует с помощью 2FA-приложения, например, Google Authenticator.

Тесты Виго показали, что запрос, сделанный при отображении пользователю QR-кода, содержал хеш логина, используемого LastPass для аутентификации. Фактически, секретный ключ 2FA был получен из пароля пользователя, что ставит под сомнение всю цель защиты 2FA, поскольку атакующий предположительно уже знает пароль.

Для того чтобы атака сработала, хакер должен быть авторизован, эта проблема решается эксплуатацией уязвимости межсайтового запроса (CSRF). Заставив зарегистрированного пользователя пройти по ссылке, эксплуатирующей уязвимость CSRF, злоумышленник может получить изображение QR-кода.

По словам Виго, злоумышленник мог также использовать уязвимости на разных популярных сайтах, чтобы осуществить атаку межсайтового скриптинга (XSS). Это позволит хакеру использоваться сторонние сайты для перенаправления пользователя.

Исследователь также нашел простой способ отключить 2FA, используя уязвимость CSRF. Как и во всех атаках подобного рода, хакеру нужно заставить жертву посетить вредоносный веб-сайт.

Эксперт проинформировал LastPass 7 февраля и компания сразу же приступила к работе над исправлениями. В конце концов, LastPass добавила механизм безопасности для проверки происхождения запроса QR-кода и исключила использование хэша паролей для секретного ключа.

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