Яндекс раскрыл информацию о покупках в интим-магазинах на базе WebAsyst Shop-Script

Яндекс раскрыл информацию о покупках в интим-магазинах на базе WebAsyst Shop-Script

В понедельник стало известно, что с помощью несложного запроса в популярной поисковой системе Яндекс ("inurl:0 inurl:b inurl:1 inurl:c статус заказа") любой желающий может в результатах поиска увидеть статусы заказов, совершённых пользователями в русскоязычных интернет-магазинах, в т.ч. магазинах интимных товаров.

В числе других подробностей можно узнать ФИО покупателя, его адрес, контактные данные, IP-адрес компьютера, с которого регистрировался заказ, а также дату и время совершения заказа. Собственно, ничто не мешает, например, добавить в запрос ФИО любого человека и просмотреть заказы, которые он совершал.

Компания Яндекс, комментируя данную ситуацию, как и в недавнем случае с утечкой текстов СМС-сообщений, отправленных с сайта Мегафона, уповает на неправильное использование владельцами интернет-магазинов файла robots.txt. Хотя известно, что не только правильное использование этих файлов может защитить клиентов интернет-магазинов от утечки приватных данных.

Следует заметить, что в случае с утечкой текстов СМС-сообщений поисковик на "волшебный запрос" выдавал более 8 000 результатов. Новая же утечка куда более серьёзная - поисковик сообщает о 247 000 результатов.

Также интересно, что утечка касается, в первую очередь, русскоязычных магазинов, тогда как при замене слов "статус заказа", например, на "order status", приватной информации о заказах не выдаётся. Это может быть связано как с безответственностью владельцев российских интернет-магазинов, так и с привязкой сервисов компании Яндекс в первую очередь к российским пользователям.

Анализ кода страниц интернет-магазинов, с которых произошла утечка приватных данных, показал, что в этих магазинах используется сервис по построению электронного магазина WebAsyst Shop-Script. Вероятнее всего, причиной того, что подробная информация о заказах попала в Сеть, является уязвимость данного сервиса, который оказался достаточно популярным. Главный офис компании WebAsyst расположен в Москве, из чего следует, что основная часть клиентов компании расположена на территории России. Это может объяснять тот факт, что утечке подверглись данные именно русскоязычных интернет-магазинов.

Стало известно, что для доступа к спискам заказов при использовани WebAsyst Shop-Script не требуется аутентификация, достаточно знать лишь URL, ведущий на подробную информацию о заказе. Вероятно, усугубил ситуацию тот факт, что многие пользователи устанавливают в интернет-браузеры популярные тулбары за авторством поисковых гигантов, которые славятся отправкой информации о действиях пользователя своим авторам. Также следует учитывать тот факт, что, как и в случае с Мегафоном, просочившиеся в Интернет страницы с информацией о заказах доступны постоянно, т.е. не убираются из доступа по прошествии времени.

В понедельник стало известно, что с помощью несложного запроса в популярной поисковой системе Яндекс ("inurl:0 inurl:b inurl:1 inurl:c статус заказа") любой желающий может в результатах поиска увидеть статусы заказов, совершённых пользователями в русскоязычных интернет-магазинах, в т.ч. магазинах интимных товаров.

" />

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

34% тестировщиков применяют ИИ для генерации кода, 28% — для тест-кейсов

2ГИС решила разобраться, как себя чувствует русскоязычное QA-сообщество: чем пользуются тестировщики, как устроены процессы и как в работу проникает искусственный интеллект. В исследовании поучаствовали 570 QA-специалистов, почти половина из них работают в крупных компаниях.

57% опрошенных сказали, что подключаются к разработке фич ещё на этапе обсуждения требований — то есть задолго до появления кода.

Лишь 20% приходят в проект только после завершения разработки. А вариант «подключаюсь, когда в продакшене что-то сломалось» — уже почти экзотика.

89% команд используют автотесты — от юнитов до UI. Но вот инструменты вокруг них, вроде поддержки, аналитики и стабильности, применяют далеко не все. Например, код-ревью автотестов делают только 39% опрошенных, а 28% команд вообще не отслеживают никаких метрик и работают «вслепую».

ИИ используют не все, и в основном — для рутинных задач

Хотя ИИ уже прочно вошёл в мир тестирования, чаще всего его применяют для типовых задач:

  • написание тестового кода (34%),
  • генерация тест-кейсов (28%),
  • и тестовых данных (26%).

 

Более продвинутые сценарии вроде анализа тестов, автоматического поиска багов и визуального тестирования пока используются редко. Например, только 5% автоматизируют дефект-дискавери, и лишь 4% пробуют AI для визуальных проверок. А 22% QA-специалистов вообще не используют ИИ в своей работе.

Главные проблемы в тестировании

На первом месте — сжатые сроки. Об этом сказали 71% участников опроса. На втором — слабое вовлечение QA в процессы (40%) и нехватка квалифицированных специалистов (37%).

Как измеряют качество

  • Главная метрика — количество найденных багов (58%).
  • Покрытие автотестами учитывают 43%, покрытие кода — только 23%.
  • Стабильность тестов (например, чтобы они не «флапали») отслеживают всего 15% команд.

Что будет с профессией дальше? Мнения разделились:

  • 37% считают, что всё уйдёт в тотальную автоматизацию;
  • 35% уверены, что ничего особо не поменяется;
  • почти треть верит, что QA станет глубже интегрироваться в специфические направления вроде ИБ и производительности;
  • 27% видят будущее за DevOps и SRE — то есть тесной работой на всех этапах: от разработки до эксплуатации.
AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru