Facebook исправил крупный изъян в системе безопасности

Facebook исправил крупный изъян в системе безопасности

Исследователи из университета Индианы обнаружили уязвимость в Facebook, которая позволяла неавторизованным лицам получать доступ к данным пользователей. Сотрудники социальной сети довольно оперативно внесли требуемые модификации, так что на данный момент конфиденциальности личных сведений ничто не угрожает.



В письме редакции Интернет-издания eWeek выявившие изъян студенты Жуй Ван и Чжоу Ли пояснили, что ошибка была найдена в механизме аутентификации Интернет-ресурсов; посторонний сайт можно было выдать за доверенный и получить все его привилегии.


Например, поисковая машина Microsoft - Bing.com - по умолчанию обладает правами на доступ к основным сведениям о пользователях Facebook; эксплуатируя уязвимость, вредоносный сайт мог выдать себя за Bing и извлечь информацию, которая в обычных условиях была бы для него недоступна. Есть и другие ресурсы, которые располагают еще большими привилегиями - например, на доступ к персональным данным участников социальной сети и на републикацию того или иного содержимого на Facebook от их имени; соответственно, притворившись одним из таких узлов (например, NYTimes, ESPN, YouTube, FarmVille и т.д.), сайт злоумышленников мог бы похитить личные сведения или автоматически разместить в социальной сети сообщение любого рода.


Как отмечалось выше, Facebook быстро закрыл уязвимость и поспешил заверить участников, что признаков эксплуатации изъяна отмечено не было. "Обеспечение безопасности для нас является задачей наивысшего приоритета, и мы выделяем значительные ресурсы на защиту учетных записей пользователей и их персональных данных", - заявил, в частности, представитель социальной сети. - "Мы постоянно находимся в контакте с экспертами в области безопасности по всему миру и активно сотрудничаем с ними в тех редких случаях, когда им все же удается обнаружить уязвимость в Facebook".


Ведущий технический консультант Sophos Грэм Клалей в своем блоге заметил, что ему не сразу удалось воспроизвести атаку при помощи созданного студентами тестового сайта. Специалист связал это с жесткими настройками конфиденциальности, которые он установил в своем профиле. Однако после установки фирменного приложения от ESPN эксплойт отработал вполне успешно, сумев извлечь личные данные эксперта и разместить от его имени "вредоносную" ссылку.

В Security Vision SOAR появились ИИ-ассистент и ML-отчёты

Security Vision выпустила обновление платформы SOAR, добавив в неё несколько заметных функций — локальный ИИ-ассистент, ML-скоринг инцидентов и автоматические ML-отчёты по итогам расследований. Обновление ориентировано на повседневную работу SOC и обработку инцидентов без выхода за контур заказчика.

Security Vision SOAR используется для управления и автоматизации реагирования на инциденты информационной безопасности на всех этапах их жизненного цикла — от выявления и анализа до восстановления и постинцидентной работы.

В основе платформы лежит объектно-ориентированный подход: каждый элемент инцидента — будь то хост, учётная запись, процесс или артефакт — рассматривается как отдельный объект со своей историей, связями и возможными действиями.

Сценарии реагирования в системе динамические: плейбуки автоматически подстраиваются под развитие инцидента, появление новых данных и техник атак. Дополнительно платформа выстраивает цепочку Kill Chain, показывая, как развивалась атака и какие шаги предпринимал злоумышленник.

Система также предлагает рекомендации по дальнейшим действиям, опираясь на контекст инцидента, накопленный опыт SOC и ML-модели, включая оценку вероятности ложного срабатывания.

 

В новом релизе появился локальный ИИ-ассистент в формате чат-бота. Он работает полностью внутри инфраструктуры заказчика и не обращается к внешним сервисам. Ассистент учитывает контекст конкретного инцидента — его стадию, связанные объекты, историю действий и похожие кейсы — и помогает аналитикам разбираться в событиях, расшифровывать логи, понимать техники атак или формировать команды для диагностики. Модель может дообучаться прямо в SOC на результатах обработки инцидентов и аналитических бюллетенях, при этом все данные остаются внутри контура.

Ещё одно нововведение — ML-скоринг критичности инцидентов. Модель автоматически оценивает приоритет события на основе его масштаба и значимости затронутых активов, что упрощает триаж и помогает быстрее понять, какие инциденты требуют внимания в первую очередь.

Также в платформе появился ML-summary — автоматическое резюме по итогам расследования. При закрытии инцидента система формирует краткий отчёт в едином формате: что произошло, какие действия были выполнены, к какому результату они привели и удалось ли атакующему чего-то добиться. Такое резюме сохраняется в карточке инцидента и отчётности, упрощая передачу дел между сменами и снижая потерю контекста.

В целом обновление направлено на то, чтобы упростить и ускорить рутинную работу SOC: быстрее разбираться в инцидентах, снижать нагрузку на аналитиков и сохранять знания внутри команды без необходимости вручную оформлять каждый шаг расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru