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.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Спрос на ИИ-расшифровку медицинских анализов в России вырос в 8 раз

Сервис «СберЗдоровье» отмечает значительный рост обращений пользователей, связанных с расшифровкой результатов анализов и медицинских исследований. При этом пользователи всё чаще ожидают не только интерпретации показателей, но и составления персонализированного плана дальнейших обследований.

По данным сервиса за период с мая по октябрь 2025 года, количество запросов на интерпретацию анализов выросло в восемь раз в годовом выражении. Число обращений с просьбой сформировать план действий на основе результатов увеличилось на 41%.

Чаще всего пользователи просят объяснить результаты следующих исследований:

  • гормоны щитовидной железы (ТТГ, Т3, Т4, АТ-ТПО);
  • показатели обмена железа (ферритин, гемоглобин, железо);
  • липидный профиль / холестерин;
  • витамины D и B12;
  • показатели функции печени (АЛТ, АСТ, ГГТ, билирубин).

«Рост спроса связан с удобством и скоростью получения информации о состоянии здоровья. Сервис расшифровки анализов на базе искусственного интеллекта позволяет пациентам быстро получить предварительную оценку еще до консультации с врачом», — рассказал «Коммерсанту» управляющий директор «СберЗдоровья» Иван Виноградов.

Однако медицинское сообщество выражает обеспокоенность. Основатель сети Grand Clinic Ольга Шуппо отметила, что решения ИИ могут основываться на усреднённых референсных значениях, не учитывающих индивидуальные особенности пациента, его анамнез и клиническую картину.

По её словам, это может привести к хронизации заболеваний, появлению новых проблем из-за ошибочных рекомендаций и в целом к ухудшению качества здоровья населения.

Совладелец сети клиник доктора Омарова Зарема Омарова подчеркнула, что без контекста — данных о возрасте, жалобах, истории болезни — любые числовые отклонения в анализах малоинформативны.

Научный сотрудник НМИЦ терапии и профилактической медицины Минздрава Евгения Грицаева напомнила, что, например, слегка повышенный ТТГ можно ошибочно принять за гипотиреоз и назначить ненужное лечение. Опасность могут представлять и рекомендации принимать высокие дозы витамина D. В то же время ИИ может пропустить серьёзное отклонение, решив, что оно несущественно.

Руководитель качества нейросети Алисы AI Никита Рыжиков отметил, что алгоритмы не способны давать полностью точные рекомендации, и все советы сопровождаются напоминанием: окончательный диагноз и назначение терапии — зона ответственности квалифицированного врача.

Ранее вице-спикер Госдумы Борис Чернышов предложил маркировать все медицинские рекомендации нейросетей и запретить им назначать лекарственные препараты. Основание — отсутствие какой-либо ответственности ИИ за последствия для пользователей.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru