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.

Нейросеть как цифровой костыль: учёные предупредили об ослаблении мышления

Активное использование искусственного интеллекта может постепенно ослаблять навыки, которые человек передаёт нейросети. К такому выводу пришли исследователи из университетов Ватерлоо, Торонто и Пердью. Впрочем, отправлять ChatGPT на костёр рано: проблема не в самом ИИ, а в привычке использовать его вместо собственной головы.

Учёные называют этот процесс когнитивной разгрузкой. Человек поручает внешнему инструменту запоминать информацию, искать решения и выстраивать рассуждения.

Результат появляется быстрее, но мозг получает меньше практики. Если так продолжается долго, самостоятельно выполнить знакомую задачу становится сложнее.

Показательный эксперимент провели почти с тысячей школьников, изучавших математику. Во время тренировок обычный помощник на базе GPT-4 улучшил их результаты на 48%.


Однако после отключения нейросети ученики написали проверочную работу на 17% хуже группы, которая занималась без ИИ. Другой вариант ИИ-репетитора работал иначе: не выдавал готовое решение, а подталкивал школьников к самостоятельному ответу. В этом случае заметного ухудшения результатов не обнаружили.


Похожий эффект исследователи наблюдали у врачей, применявших ИИ для поиска аденом во время колоноскопии. После возвращения к работе без алгоритма эффективность специалистов снизилась: показатель выявления образований упал с 28,4 до 22,4%.

Особенно опасной такая зависимость может стать в профессиях, где необходимо самостоятельно принимать сложные решения. Чем больше работы забирает алгоритм, тем реже человек тренирует собственные навыки.


Отказываться от нейросетей авторы не предлагают. Безопаснее использовать их для подсказок, объяснений, обратной связи и проверки собственных выводов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru