Хакеры нашли XSS-уязвимости в системе комментариев HTML Comment Box

Хакеры нашли XSS-уязвимости в системе комментариев HTML Comment Box

Хакеры нашли XSS-уязвимости в системе комментариев HTML Comment Box

Хакеры Карим Рахаль и Ибрам Марзук обнаружили несколько уязвимостей межсайтового скриптинга в HTML Comment Box, которые позволили скомпрометировать данные пользователей около двух миллионов веб-сайтов.

Рахаль (@KarimPwnz) и Марзук (@0xibram), оба 14-летние студенты из Ливана, сообщили о найденных уязвимостях в рамках программы Detectify по вознаграждению за найденные уязвимости.

Эти бреши могут позволить злоумышленникам вставить код в систему комментариев сайта, тем самым скомпрометировать посетителей, которые пожелают их оставить.

«Я был очень удивлен, когда обнаружил, как много сайтов используют сторонние сервисы комментариев, около двух миллионов» - говорит Рахаль.

Рахаль смог обойти фильтры, защищающие от уязвимости межсайтового скриптинга, используя двойные атрибуты, закрывающие теги и точку с запятой. Разработчики исправили бреши спустя несколько часов после того, как получили сообщение о них.

Подпишитесь на новости

Роскомнадзор встроил машинное обучение в систему фильтрации трафика

Роскомнадзор внедрил механизм фильтрации интернет-трафика на основе машинного обучения и потратил на него 2,27 млрд рублей. Это следует из паспорта ведомственной программы цифровой трансформации на 2026-2028 годы. В документе указано, что РКН использует отечественную модель, развернутую на собственной инфраструктуре.

Ее название не раскрывается, большая языковая модель в системе не применяется.

С паспортом программы ознакомился Forbes. Механизм встроен в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ).

Через нее Роскомнадзор управляет ТСПУ, оборудованием для фильтрации трафика на сетях операторов связи. На установку новых и модернизацию действующих ТСПУ в 2026 году заложено 3,99 млрд рублей основного финансирования и еще 6,2 млрд рублей дополнительного.

О планах использовать ИИ для фильтрации стало известно в январе. В мае ведомство собиралось взять для этого модель Astra AI от «Группы Астра».

VPN в описании механизма прямо не упоминается. Дмитрий Кутейников из RKS Global считает, что модель может оценивать вероятность использования VPN по внешним признакам, например по размеру и ритму пакетов или длительности сессии, без чтения содержимого. По его словам, под ошибочную блокировку могут попасть корпоративные VPN и облачные сервисы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru