Google заплатила студенту $36 337 за уязвимость в Google App Engine

Google заплатила студенту $36 337 за уязвимость в Google App Engine

Google заплатила студенту $36 337 за уязвимость в Google App Engine

Молодой исследователь в области безопасности получил от Google $36 337 за раскрытие информации о серьезной уязвимости в Google App Engine. Вознаграждение досталось 18-летнему студенту Республиканского университета в Уругвае.

Google App Engine представляет собой службу хостинга сайтов и web-приложений на серверах Google с бесплатным именем <имя_сайта>.appspot.com либо с собственным именем, задействованным с помощью служб Google.

По словам специалиста, в начале этого года ему удалось получить доступ к среде разработки Google App Engine, в которой была возможность использовать внутренние API.

Каждое приложение Google App Engine (GAE) отвечает на HTTP-запросы с заголовком «X-Cloud-Trace-Context». В процессе исследования эксперт понял, как приложения GAE выполняют внутренние действия, включая запись в журнал и извлечение токенов OAuth.

Внутренние действия выполнялись путем отправки сообщений Protocol Buffers (PB) на внутреннюю конечную точку HTTP. В ответ шло соответствующее сообщение PB (ответ от API), либо сообщение об ошибке.

Далее эксперт воспользовался Nmap, с помощью которой обнаружил, что порт 4 был открыт. Затем исследователь поднял клиент C++ и запустил его на GAE, что привело к обнаружению службы gRPC, которая запускала API «apphosting.APIHost».

Студент создал Java-библиотеку, которая считывала аргументы, благодаря этому ему удалось узнать имена API, например, «logservice» и «stubby».

Используя полученную информацию, специалист смог получить доступ к промежуточным и тестовым средам разработки GAE, недоступным для обычных пользователей.

Google посчитала этот недостаток очень серьезным, за что студент и получил щедрое вознаграждение.

Российский ИИ силён в науке, но застревает на пути к рынку

Россия стала третьей среди стран БРИКС и 20-й в мире по числу научных работ, представленных на десяти ведущих международных конференциях по машинному обучению и искусственному интеллекту. Результаты исследования опубликовал Наукометрический центр НИУ ВШЭ.

В 2020-2025 годах, по данным «Известий», российские организации представили 560 исследований, которые получили более 12,3 тыс. цитирований.

Средний показатель международной цитируемости составил 3,59 — выше, чем у Индии с её 3,10, несмотря на значительно меньший объём публикаций. Работ меньше, зато читают их заметно внимательнее.

Сильнее всего российская научная школа выглядит в математике машинного обучения, оптимизации и анализе формальных понятий. Заметные результаты также есть в компьютерном зрении и речевых технологиях.

Более 40% отечественных публикаций подготовлены при участии бизнеса. Среди компаний лидирует «Яндекс», среди университетов — НИУ ВШЭ и Сколтех, среди некоммерческих организаций — AIRI.

Но между хорошей статьёй и работающим продуктом всё ещё лежит довольно широкий технологический овраг. Развитию мешают дефицит вычислительных мощностей, ограниченный доступ к качественным данным и слабый перенос исследований в коммерческие решения. Отставание особенно заметно в обработке естественного языка, ИИ-агентах и инфраструктурных технологиях.

В Минцифры заявили, что намерены стимулировать спрос на отечественные ИИ-решения, развивать вычислительную инфраструктуру, совершенствовать регулирование и ускорять внедрение научных разработок.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru