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).

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru