Эксперт выявил серьёзную уязвимость на поддомене PayPal

Эксперт выявил серьёзную уязвимость на поддомене PayPal

Эксперт выявил серьёзную уязвимость на поддомене PayPal

 Эксперт в области информационной безопасности Прахар Прасад (Prakhar Prasad) выявил серьёзную уязвимость на поддомене PayPal - BillMeLater.com. Используя данную уязвимость, злоумышленники получали возможность загружать на сервера PayPal файлы различных форматов.

Источником уязвимости стала устаревшая версия CMS DotNetNuke, которая позволяла загружать на сайты файлы следующих форматов: docx, xlsx, pptx, swf, jpg, jpeg, jpe, gif, bmp, png, doc, xls, ppt, pdf, txt, xml, xsl, css, zip и spin.

По словам эксперта, используя данную уязвимость, киберпреступники могли загружать вредоносные файлы. Например, загрузив вредоносный swf-файл, они могли создать на сайте XSS-уязвимость; при помощи инфицированных файлов формата: docx, pptx, xls или pdf - загрузить на сервер BillMeLater клиентские эксплойты; а в файле формата txt хакеры могли загрузить сообщение, позволяющее обезобразить сайт.

 

Эксперт утверждает, что попытался загрузить командную оболочку, которая позволила бы ему выполнить произвольный код. Однако его попытки не увенчались успехом, так как программное обеспечение сервера было своевременно обновлено.

Прахар Прасад (Prakhar Prasad) выявил вышеописанную уязвимость 1 марта, сразу же проинформировав об этом PayPal. Специалисты PayPal незамедлительно закрыли уязвимость, а Прасад получил от платёжной системы вознаграждение в размере $5000 (3800 евро).

AM LiveКак эффективно защититься от шифровальщиков? Расскажем на AM Live - переходите по ссылке, чтобы узнать подробности

Мультиагентная система взяла на себя треть задач SOC в Yandex Cloud

Yandex Cloud сообщила, что автоматизировала значительную часть рутинных задач в своём центре мониторинга безопасности (SOC), внедрив мультиагентную систему на базе ИИ. По данным компании, около 39% операций, которые раньше занимали существенную долю рабочего времени аналитиков, теперь выполняют ИИ-помощники. Речь идёт о разборе алертов, первичном анализе инцидентов и поиске данных во внутренних базах.

Внутри SOC несколько ИИ-агентов работают параллельно: один сортирует входящие уведомления, другой перепроверяет данные и выявляет ошибки.

Такой подход позволяет снизить риск некорректных выводов и ускорить фильтрацию ложных срабатываний. По оценкам компании, время на обработку некорректных оповещений сократилось на 86%.

За два года Yandex Cloud прошла путь от экспериментов с ИИ в SOC до полноценной промышленной эксплуатации. Значимую роль сыграли RAG-технологии, которые позволяют моделям работать с актуальными документами и накопленной базой инцидентов. Мультиагентный подход, в свою очередь, сделал возможным разделить задачи между специализированными помощниками, способными учитывать контекст крупных корпоративных инфраструктур.

По словам Евгения Сидорова, директора по информационной безопасности Yandex Cloud, система помогает ускорять обнаружение угроз и автоматизировать обработку данных киберразведки. Он отмечает, что современные SOC-команды всё чаще работают на стыке ИБ и инструментов ИИ.

Мультиагентная система используется не только внутри компании, но и доступна клиентам облачной платформы — в частности, в сервисах Detection and Response и Security Deck. Их уже применяют организации из разных отраслей, включая финтех, здравоохранение и страхование, для автоматизации части процессов мониторинга.

ИИ-помощник, встроенный в сервисы, может разбирать инциденты пошагово, анализировать индикаторы компрометации и артефакты в контексте облачной инфраструктуры, а также предлагать варианты реагирования. Он также собирает дополнительные данные, например по IP-адресам, и формирует рекомендации по предотвращению дальнейших угроз.

AM LiveКак эффективно защититься от шифровальщиков? Расскажем на AM Live - переходите по ссылке, чтобы узнать подробности

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru