Баги Facebook открывали доступ к спискам друзей и банковским картам

Баги Facebook открывали доступ к спискам друзей и банковским картам

Баги Facebook открывали доступ к спискам друзей и банковским картам

В прошлом году исследователь безопасности Йосип Франкович обнаружил баги в приложении Facebook, которые открывали доступ к закрытым спискам друзей и частично показывали информацию о банковских картах пользователей. На этой неделе он раскрыл детали обнаружения и исправления уязвимостей.

Франкович анализировал приложение Facebook для Android и обнаружил уязвимость, которая позволила ему получить доступ к списку друзей любого пользователя с помощью специально созданного запроса. Хотя пользователи Facebook могут запретить другим людям видеть своих друзей, уязвимость позволяла получить эту информации, независимо от настроек конфиденциальности.

Для своих мобильных приложений Facebook разработал GraphQL — язык запросов данных с открытым кодом. Запросы GraphQL можно использовать только для приложений Facebook — причем разрешены идентификаторы запросов только из белого списка — и для них требуется токен доступа.

Франкович обнаружил, что можно использовать клиентский токен из приложения Facebook для Android и обойти белый список, отправив запрос, содержащий параметр “doc_id” вместо “query_id”. После этого он стал отправлять запросы GraphQL и увидел, что запрос под названием CSPlaygroundGraphQLFriendsQuery раскрывал список друзей пользователя, чей ID был включен в запрос.

Вторая уязвимость, открытая экспертом, также была связана с GraphQL. Она позволяла потенциальным злоумышленникам получить информацию о платежной карте клиента, привязанной к аккаунту Facebook. Для этого нужно было отправить запрос, содержащий ID целевого пользователя и токен доступа, который можно было получить из приложения Facebook. Эта уязвимость раскрывала первые 6 и последние 4 цифры банковской карты, дату выпуска, тип карты, имя держателя, zip code и страну. Пользователи обычно вводят данные банковских карт на Facebook для оплаты рекламы.

Франкович сообщил Facebook о первой уязвимости 6 октября 2017 года, недостаток был исправлен к середине месяца. Баг с платежными данными обнаружился в феврале того же года и был исправлен в рекордные сроки — за 4 часа 13 минут. В начале этой недели исследователь написал об обнаруженных багах в своем блоге. Франкович не пожелал называть сумму, которую Facebook заплатил ему за обнаружение ошибок.

Ранее в этом году мы писали о том, как киберпреступники взломали Facebook-аккаунт президента Болгарии и о том, как социальная сеть атаковала своих пользователей потоками спама.

Рынок защиты ИИ в России к 2029 году может возрасти до 11 млрд рублей

В AppSec Solutions ожидают, что российский рынок средств защиты ИИ-систем будет расти в геометрической прогрессии. В 2026 году его объем превысит 1 млрд руб., а к 2029 году может составить 11 млрд рублей.

Прогнозы других аналитиков, с которыми ознакомился «Ъ», еще более оптимистичны: 3-4 млрд руб. в 2025 году, 25-30 млрд руб. в 2030-м.

Рынок защиты ИИ в России пока молод и ориентирован на B2B. Его развитие стимулируют осознание рисков, сопряженных с внедрением таких технологий, и рост числа угроз; наибольшим спросом пользуются средства анализа защищенности новомодных интеграций, способных нарушить безопасность корпоративных сетей.

Рынок GenAI в России тоже стремительно растет. По оценкам Onside и Just AI, в сравнении с прошлогодним показателем его объем возрос почти в пять раз и достиг 58 млрд руб., а к 2030 году может достичь 778 млрд рублей.

Как неоднократно отмечали эксперты, расширение использования ИИ породило новые риски. Зафиксированы утечки конфиденциальной информации, возможность ошибок в выдаче больших языковых моделей (БЯМ, LLM), манипуляции данными, используемыми для их обучения, а также случаи злонамеренного вмешательства в работу ИИ-систем.

В ходе беседы с журналистами представитель «Информзащиты» упомянул еще одну, совсем новую угрозу — маскировку кибератак под коммуникации LLM. По оценке ИБ-компании, новая уловка злоумышленников позволяет повысить скрытность целевых атак на 42%: мишени по умолчанию воспринимают LLM-трафик как доверенный, а традиционные меры защиты в применении к ИИ малоэффективны.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru