Большинство интернет-сервисов не заботится о безопасности пользователей

Большинство интернет-сервисов не заботится о безопасности пользователей

Результаты недавнего исследования компании Digital Security,  свидетельствуют, что крупнейшие интернет-сервисы не уделяют должного внимания парольным политикам. Иван Юшкевич, исследователь Digital Security, проанализировал 80 крупнейших ресурсов различного назначения: почтовые сервисы; социальные сети; электронная коммерция; платежные сервисы; игровые сервисы; криптовалюта; хранение файлов и совместная разработка.

Выяснилось, что в большинстве случаев существующие настройки ресурсов дают пользователю возможность обойтись комбинацией цифр и букв, которую легко может подобрать злоумышленник. Меньше других о безопасности своих подписчиков заботятся файловые хранилища и социальные сети. Также слабые парольные политики применяют игровые ресурсы, сервисы электронной коммерции и отдельные почтовые системы.

Строгий подход к выбору пароля применяют сервисы криптовалюты, платежные системы и отдельные «почтовики». Исследование показало, что только 2 из 10 широко известных ресурсов разного профиля используют строгую политику аутентификации. Лучшими оказались такие популярные ресурсы, как Gmail, Apple Store, MEGA, WebMoney, eBay. Самые слабые парольные политики – у социальной сети Meetme, почтового сервиса Pobox, виртуальных магазинов Aliexpress и Alibaba, а также файловых хранилищ Justcloud и Box. Полный текст исследования доступен по ссылке: http://dsec.ru/upload/medialibrary/a0a/a0ae31d6a8ba3fb26132aa52700cfa5a.pdf.

Подобрав пароль и получив доступ к чужому аккаунту, злоумышленник иногда может завладеть следующей информацией: персональные данные; платежные данные (история операций, платежная информация и др.); переписка, включающая файлы с копиями паспортов, приватные фотографии и другие критичные документы. Далеко не у всех (https://twofactorauth.org/), даже крупных, сервисов поддерживается двухэтапная аутентификация, и на дополнительную защиту надеяться не стоит.

Захватив контроль над пользовательским ресурсом, атакующий затем может задействовать его для рассылки спама, вирусов, атаки на других пользователей: в частности, попросить всех друзей по социальной сети перевести деньги на номер телефона под каким-нибудь предлогом.

Не стоит забывать и о том, что компрометация даже одного аккаунта может привести ко взлому более критичных данных того же пользователя (многие применяют один пароль для разных сервисов). Помимо этого, через почтовый ящик возможен доступ к разным ресурсам, которые привязаны к нему с помощью функционала восстановления пароля. Цепочка аккаунтов может рухнуть, как карточный домик, если, допустим, будет восстановлен пароль к аккаунту в соцсети, а через него успешно совершена авторизация на тех сайтах, которые используют для аутентификации страницу пользователя в Facebook, ВКонтакте, LinkedIn и т. д.

Такое отношение к безопасной аутентификации можно объяснить погоней сервисов за аудиторией. Здесь необходимо выбрать «золотую середину»: слишком сложные правила заставят потратить ощутимо больше времени на регистрацию, что может отпугнуть пользователя. С другой стороны, полное отсутствие политик обязательно повлечет за собой возникновение инцидентов.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru