Пользователи Vodafone оказались под ударом

Румынским исследователем в области безопасности обнаружена уязвимость кроссайтового скриптинга (XSS) на сайтах компании Vodafone, расположенных в девяти доменных зонах. Кроме того, британский сайт компании уязвим к SQL инъекции.

Согласно сообщению, сайты Vodafone.com, Vodafone.com.au, Vodafone.de, Vodafone.es, Vodafone.it, Vodafone.gr , Vodafone.ie , Vodafone.ro, Vodafone.com.tr и Vodafone.in уязвимы к XSS атакам.

Как известно, существует несколько типов атак. Самой опасной из них является, так называемая, «персистентная» (persistent) атака. В этом случае вредоносный код перманентно хранится на сервере и изменяет вид целевых страниц.

Обнаруженная на сайтах Vodafone уязвимость имеет «отраженный» (reflected) тип. Для осуществления атаки необходимо, чтобы пользователь перешел по вредоносной ссылке. Этот тип уязвимости наиболее распространенный и считается менее опасным, чем первый. Но, тем не менее, через нее возможно осуществление фишинговых и других типов атак.

Что касается сайта британского представительства Vodafone, обнаруженная там уязвимость позволяет поводить атаки с помощью SQL инъекции. Этот тип атаки является более опасным, чем XSS, поскольку дает злоумышленникам доступ к базе данных. Кроме того, комбинируя SQL инъекцию с другими технологиями можно получить доступ к серверу. Этот тип уязвимости обычно используется для массовых атак, при внедрении вредоносного кода в легитимные сайты и британский сайт компании не остался в стороне.

Как известно, это не первая атака на Vodafone UK. В ноябре прошлого года, сайт  vodafone.co.uk подвергся XSS атаке, когда злоумышленники под видом программы для проверки баланса рассылали клиентам компании троян. А летом этого года, компанией AVAST были обнаружены эксплойты, размещенные на страницах сайта Vodafone UK.

Румынский энтузиаст, известный под ником d3v1l, имеет большой послужной список по части выявления уязвимостей. С его помощью были обнаружены уязвимости у сайтов крупных компаний, таких как PayPal, Visa, US Bank, VeriSign, Mashable, Twitter, Tweetmeme и Symantec. Подробности об обнаруженных уязвимостях он опубликовал на своем блоге.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

В Пензенском университете создали антивирус с ИИ

Созданный в Пензенском университете (ПГУ) антивирус использует нейросети и машинное обучение и не требует постоянного подключения к интернету. Разработку планируют завершить в этом году, а в ноябре подать заявку на сертификацию.

Из рассказа руководителя проекта, которого цитируют «Известия», можно понять, что вооруженный ИИ защитный софт способен предугадывать действия пользователя, и его можно подстроить под конкретные условия и задачи. Пока готова только версия для Windows, умеющая распознавать трояны, руткиты и нелегальные майнеры.

Для выявления фактов заражения используются два вида анализа:«нейросетевой» и «нейросигнатурный». В первом случае написанная на Python нейросеть оценивает работу кода, выполняя сравнение с известными ей алгоритмами поведения вредоносов.

Второй компонент определяет угрозы, используя ИИ в комбинации с традиционным сигнатурным анализом. Авторы проекта исходили из того, что написанный с нуля зловред — большая редкость, вирусописатели обычно в той или иной степени используют наработки коллег по цеху.

По замыслу, созданный в стенах ПГУ антивирус можно будет использовать как в корпоративном окружении, так и в индивидуальном порядке. Продукт планируют распространять по подписке.

Заметим, без связи с Сетью (не получая обновлений) такой софт сможет детектировать только вредоносные программы с заимствованиями, притом теми, с которыми он уже сталкивался. Впрочем, приведенное репортером описание слишком лаконично и туманно, стоит подождать более конкретных дополнений.

Внедрение ИИ-технологий — новомодный и прогрессивный тренд, в России ему следуют многие крупные компании, включая представителей сферы ИБ, а Минцифры считает курс на ИИ одним из своих приоритетов. Что касается антивирусной защиты, комментатор из UserGate отметил, что применение машинного обучения способно повысить эффективность детектирования до 96%.

Как бы то ни было, подобные инструменты нельзя оставлять без контроля: нейросети не всегда выдают достоверную информацию, результаты желательно проверять. Им можно доверить черновую работу для ускорения ИБ-процессов и повышения эффективности, а принятие решений оставить за оператором.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru