На сайте Сбербанка обнаружена «дыра», через которую можно похищать данные пользователей

Через «дыру» на сайте Сбербанка, можно похищать данные пользователей

Ресурс XSSPosed, специализирующийся на публикации XSS-уязвимостей на веб-сайтах, опубликовал информацию о найденной им «дыре» на сайте Сбербанка. Согласно сообщению, оставленному в блогах XSSPosed исследователем под ником Tactic4l, найденная им уязвимость несет угрозу пользователям, посетителям и админам сайта sberbank.ru.

XSS-атаками называют разновидность атак, которые основаны на межсайтинговом скриптинге, то есть на внедрении злоумышленниками вредоносного кода на атакованную страницу, передает cnews.ru.

Описанная «дыра» на сайте Сбербанка дает возможность своим авторам похищать файлы cookie посетителей, историю их браузеров, учетные данные (логины и пароли), персональные и платежные данные.

Помимо описания уязвимости, Tactic4l опубликовал код, демонстрирующий ее работоспособность.

На момент публикации Tactic4l информации о «дыре» на сайте XSSPosed, она еще не была закрыта. Исследователь в своем сообщении не уточнил, поставил ли он перед публикацией данных об уязвимости в известность админов сайта sberbank.ru.

В коллекции XSSPosed присутствуют 6133 сообщения об уязвимостях на 5027 сайтах. 743 из описанных уязвимостей помечены как закрытые. В числе описаний отечественных ресурсов в базе XSSPosed помимо Сбербанка можно найти три публикации о незакрытых брешах на страницах сайта газеты «Ведомости», одну о незакрытой «дыре» на сайте «Росатома» и две о закрытых «дырах» на сайте «Лаборатории Касперского».

Подпишитесь на новости

Наталья Касперская поставила под сомнение доверие к генеративному ИИ

Генеративный ИИ умеет писать тексты и код, но можно ли на него полагаться? Наталья Касперская считает, что с доверием к таким системам пока больше вопросов, чем ответов. В интервью корреспонденту Anti-Malware.ru Олесе Афанасьевой на BIS Summit она назвала критерий доверенности применительно к генеративному ИИ загадкой.

По объяснению Касперской, доверенная система должна работать с заранее заданными параметрами и обеспечивать предсказуемый результат.

Генеративный ИИ, по её оценке, под это определение не подпадает: он не способен каждый раз выдавать один и тот же результат.

«Критерий доверенности в применении к генеративному искусственному интеллекту для меня является загадкой», — заявила она.

Главная проблема, считает Касперская, — масштаб моделей. Огромное количество параметров и данных делает полноценную проверку такой системы практически недостижимой. Можно протестировать отдельные ответы и сценарии, но это ещё не доказывает надёжность всей модели.

«Вы можете сделать какие-то выборочные проверки, частичные. Они будут выборочными и частичными, они ничего не докажут», — подчеркнула Касперская.

Получается неудобный вопрос для бизнеса и государства: как доверять системе, поведение которой нельзя исчерпывающе проверить? По словам председателя правления АРПП «Отечественный софт», задача создания доверенного ИИ поставлена, но готового способа её решения она пока не видит.

Одними разговорами, считает Касперская, проблему не закрыть. Нужна совместная работа специалистов по ИИ и информационной безопасности, методистов и разработчиков стандартов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru